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何度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。