ファッションアイテムの需要予測モデル開発

アパレル業界では、多品種・少量生産の特性上、需要予測の誤りが売り逃しや過剰在庫を招いていました。

Polaris.AIは、AIを活用した高精度な需要予測モデルを開発し、属人的だった発注業務の再現性を向上。さらに、AIの予測精度を最大限活かす業務フローを策定し、担当者の知見とAIの強みを組み合わせることで、発注精度を高め、業務の効率化を実現しました。

本プロジェクトの背景

多品種・少量生産のアパレル業界では、需要を読み違え、売り逃しや過剰在庫につながるケースが散見されております。

上記を防ぐことが求められる商品発注業務ですが、その精度は、担当者の属人的な知見によってのみ支えられていたため、再現性のないものになっていました。

Polaris.AIは、AIを用いた需要予測を行うシステムを開発し、お客様の商品発注における需要予測の精度を向上させることに成功しました。

Polaris.AIのご支援内容

AIを用いた需要予測モデルの作成

AIモデルを用いた高精度な需要予測を実現するために、データ理解・ドメインナレッジを踏まえた適切なタスク設計からモデル開発までを実施しました。

Polaris.AIが開発した高精度な需要予測モデルにより、高精度での需要予測が可能となりました。

需要予測モデルを業務へと落とし込むための業務フロー策定

需要予測モデルにより高精度な予測が可能となった一方、ただ需要予測ができるモデルを開発しただけでは、実際の業務を真に改善することはできません。

実務への導入をよりスムーズに行うべく、担当者の感覚と突き合わせながら、よりよい発注業務とすべく、業務フローを整理しました。

特に、担当者とAI双方の強みを活かしあえることを重視した業務フローを策定しました。