2024.08.08
パナソニックグループのひと
需要予測機能のチューニングを重ね、精度を向上　
お客様の在庫削減と 競争力アップに貢献：ニコ・バートマン

Blue Yonderの最新SaaS^*2ソリューション「Cognitive Demand Planning」などの心臓部とも言えるのが、予測機能です。これは、人工知能（AI）や機械学習を活用しながらソリューションを導入いただく企業様が、取り扱う商品の需要などを予測するもの。何百もの変数を取り込み、ビジネスへの影響やリスクも計算しながら、データを算出します。ユーザー様は正確で信頼性の高い予測データを基に、発注・仕入れ管理などを迅速に行えます。これにより、売り上げの拡大や在庫の最適化、廃棄削減への貢献に加え、よりレジリエント^*3なサプライチェーンの構築も期待できます。
^＊2 Software as a Service。クラウドサーバーにあるソフトウェアを、インターネットのネットワークを経由してユーザーが利用できるサービス。
^＊3 「強靭な」を意味する英単語。変動などにうまく対応できる状態を示す。

こうした「心臓部」に携われることは、とてもエキサイティングです。私たちのソリューションを活用するユーザー様は、他社との競争で一歩先んじていただけると確信しています。実際に最近、英国の大手小売チェーンのSainsbury's様が、業績の大幅な伸長を発表しました。オンライン会見では同社のCEOから、増販や在庫の適正化、タイムリーな配送に、私の携わったソリューションが寄与している点に言及いただき、とても感激しました。

「お決まり」の手法は存在しない
データに潜む「パターン」を徹底追究

私は予測機能のファインチューニングのため、ユーザーのデータサイエンティスト^*4や計画担当者、ユーザー様と連携しながら、算出データの精度の確認・検証を行っています。数値が導き出された過程や、それらがどのような機械学習モデルに基づくかも明示。先方のフィードバックを踏まえながらチューニングを行います。
^＊4 新商品・サービスの創出や業務プロセス改善などのため、ビッグデータを分析する技術者。

私は「データマニア」を自負する（笑）だけに、データを分析して掘り下げ、そこに潜む特徴や傾向といった「パターン」を見いだす作業を、楽しみながら進めています。それらを基に、機械学習モデルの追加学習や強化を行い、ソリューションで機能させることで、より正確な予測につなげているのです。

とはいえ、近年は市場や消費者の行動が常に変化しています。例えば、同じ企業の店舗ごとのデータを見ても、そこに潜むパターンは常に異なります。こうした状況において、新たなパターンを見つける「お決まり」の手法など存在せず、作業が困難を極めるのも事実。それだけに、パターンを見いだせた時の喜びはひとしおです。ユーザー様に満足いただけるよう、立ち止まることなく、アップデートを継続していきます。

私は、2022年にBlue Yonderとパートナーシップを構築した、米国・シリコンバレーのSnowflakeが提供するデータクラウド^*5に、大きな期待を寄せています。Snowflakeとの提携で、Blue YonderはSnowflakeのデータ機能をBlue Yonderのプラットフォームに統合できるようになります。これにより、小売りや製造、物流サービス業のユーザー様は、Blue Yonderのデータクラウドを活用して、リアルタイムの管理データや業界固有のデータセット、データサービスへのアクセスや、共有・活用を大規模に行うことが可能となります。一方、データクラウドの活用で、私が携わる機械学習モデルの構築・ファインチューニングも、より確実に行えるようになります。まさに、お客様とBlue Yonder 双方にとって「ゲームチェンジャー^*6」なのです。こうしたメリットをフル活用しながら、より良いソリューションの構築に貢献していきます。
^＊5 大量のデータを、インターネットを通じて複数のサーバーに分散して保存、必要に応じて取り出しやすくする技術。
^＊6 業種を超えた画期的な事業展開で従来の流れやルールを破壊し、社会に変化を生み出す存在。

工数を要する作業を自動化
需要予測機能をより高速・アジャイルに

正確な予測のためにファインチューニングがとても大切ですが、システムを最適化するためにはその作業を数十回、時には100回以上も繰り返す必要があります。簡素化は大きな課題でしたが、最近になって、その解決に向けた飛躍的な一歩を踏み出しました。