調達・生産計画立案のためのデータ基盤の構築サービス、Liberty Dataが開始

　データ基盤の開発などを手掛けるLiberty Dataの「DSP for SupplyChainPlaning」は、調達・生産計画の立案に必要なデータ基盤を構築し、需要予測精度の向上を支援するサービス（図1）。製造・物流・商社などの業界を対象に、データに基づく需要予測の精度を高めることで、販売機会の損失や廃棄による損失を削減できるという。

図1：Liberty Dataの「DSP for SupplyChainPlaning」では需要予測に必要なデータ基盤を構築し、シミュレーションにより調達・生産計画の最適化を図る

　DSP for SupplyChainPlaningではまず、需要予測に必要なデータ基盤を構築する。社内外にあるデータを分析可能な状態にするために、Liberty Dataの専門家が標準化やデータ統合をAI（人工知能）技術を使いながら支援する。このデータ基盤を同社は「データフロー管理基盤」と呼んでいる。

　データフロー管理基盤が構築できれば、同基盤を使って需要を予測し、その予測値に出荷履歴や発注ロット数などを加味してシミュレーションを実行し、調達・生産計画を作成する。

　シミュレーション時には、ロット単位の出荷データを消費者への販売データに変換して計算することもできる。Liberty Dataによれば、発注ロットが大きい商品は、出荷先での需要変動の推測が難しく、出荷数の正確な予測には出荷データの変換が必要になる。

　同サービスを先行導入した食品メーカーでは、売り切れを30％、廃棄損失を70％、それぞれ削減し、約5億円の効果を創出できたとする。製薬会社の例では、売り切れを35％、廃棄損失を80％、それぞれ削減し創出効果は約1億円だった。

　食品メーカーの例では、営業担当者が属人的に保有していた情報を取り込むことで、6カ月先までの需要を予測できたという。製薬会社の例では、天候や花粉の飛散状況などの社外データを連携することで予測精度を高めたという。