手ごろさ目指した需要予測システム、「機械学習はまだ現場レベルではない」 – @IT MONOist

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キヤノンITSは新たに需要予測システムの新バージョンを投入。出荷期限などを考慮した補充計画機能などを追加した。需要予測システムでは昨今、機械学習や深層学習などの機能が注目を集めているが同社では「研究はしているが、まだ現場レベルではない」としている。

 キヤノンマーケティングジャパングループのキヤノンITソリューションズ(以下、キヤノンITS)は2016年11月14日、出荷期限を考慮した補充計画を立案できる、需給計画システムの新バージョン「FOREMAST(フォーマスト) Ver.3.0」を発表した。2016年11月下旬に発売する。

 「FOREMAST Ver.3.0」は、欠品削減と在庫削減の実現を支援する需要予測と需給計画のシステムである。統計的な需要予測に基づき在庫管理を行い、在庫削減、需給計画業務の改善を実現する。サプライチェーンマネジメント(SCM)システム全域をカバーするものではなく、需給マネジメントシステム(PDCAサイクル)構築を支援するソリューションとなっており、パッケージ販売ではなくコンサルティング、システム開発および導入、運用定着化までを総合的に提供することが特徴だ。

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SCMの工程とFOREMASTの守備範囲(クリックで拡大)出典:キヤノンITS

 また導入コストを低減するために主要機能を「SIコア」として分けている。データ連携、需要予測、在庫補充計画、需給調整などの各「SIコア」を組み合わせることで全体的なソリューションを構築。スクラッチ開発に比べ、コストパフォーマンスの高いシステム構築が可能となる。

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FOREMASTのSIコアのイメージ(クリックで拡大)出典:キヤノンITS

食品廃棄ロス削減など社会ニーズに対応

 新バージョンでは、出荷期限を考慮した補充計画機能、業務起点のポータル画面の新規搭載に加え、業務サイクル管理機能の強化などを実現したことが特徴である。

photoキヤノンITソリューションズ R&Dセンター 数理技術部 コンサルティングプロフェッショナルの淺田克暢氏

 キヤノンITS R&Dセンター 数理技術部 コンサルティングプロフェッショナルの淺田克暢氏は「食品廃棄ロスを削減する社会的ニーズの高まりなどへの対応を進めるために出荷期限のアラート機能などを用意した。また2000年代のSCMブームで導入したシステムのリプレース需要や、中堅以下の製造業、外食などの製造業以外の業種で手ごろな需給計画システムが求められている」と新バージョン開発の背景について述べている。

 販売ターゲットは、食品や日用品、機械、化学、医薬などの製造業と、小売りや外食などの流通業としており、価格はコンサルテーションから運用定着まで含めて1500万円程度。販売目標は年間30社としている。

 キヤノンITSは、需要の拡大が期待されている製造業や流通業などの市場に対し、今回の「FOREMAST」をはじめ、生産スケジューラシステム「ASPROVA」、生産管理システム「MCFrame XA」、統合会計システム「SuperStream-NX」、ワークフローシステム構築ツール「Web Plant」、そしてこれらをまとめた基幹業務トータルソリューション「AvantStage」をユーザーニーズに合わせて提供する。

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基幹業務トータルソリューションのイメージ(クリックで拡大)出典:キヤノンITS

機械学習や深層学習はまだ早い

 需要予測システムといえば現在は機械学習や深層学習などの機能を盛り込み、学習期間を経ることで精度を高められるような機能を組み込むケースなども増えてきているが、淺田氏は「当然機械学習や深層学習については研究は進めているが、現実的にはまだ現場レベルの実用性は備えていない」と述べる。

 「機械学習や深層学習は重要な技術であるが、今回の需要予測システムでは、そこで精度を少し上げたところでどこまで最終的なユーザー企業への価値が提供できるのか分からないところがある。また今回の製品は『手ごろさ』を訴えたシステムでもあり導入については見送った」と淺田氏は考えを述べている。


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