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導入事例

アルフレッサ株式会社 様

医薬品の出荷予測にAIを活用。一部品目の予測誤差率1.5%を切り、生産性が向上。
課題 AI(人工知能)、RPA活用
業種 流通
規模 5,001人以上
導入サービス

課題と導入の効果

  • 課題

    独自の予測ツールと担当者の経験に基づき医薬品の出荷予測を行っていましたが、精度を維持しつつ更なる省力化を目指し、新たな手法を模索していました。

    効果

    「MAGELLAN BLOCKS」を活用することで、一部の品目では人手による出荷予測を上回る結果を得られ、精度の向上および業務の効率化を実現しました。

  • 課題

    過去にも需要予測のツールを導入していましたが、処理速度や操作性に課題があり活用が進みませんでした。

    効果

    「MAGELLAN BLOCKS」は処理速度が速く、プログラミング知識がなくても直感的に使えるユーザインターフェースなので活用が進みました。

医薬品の卸売を行うアルフレッサ株式会社(以下、アルフレッサ)では、物流センターでの医薬品の出荷予測にAIを活用しています。同社が使うのは Google Cloud Platform™(以下、GCP)を基盤にした機械学習サービス「MAGELLAN BLOCKS」です。ブロック化された機能をつないで予測モデルを作成するという初心者にも分かりやすい操作感や、スモールスタートが可能な価格を評価し採用を決めました。過去3年間の出荷データを「MAGELLAN BLOCKS」に学習させ出荷予測を開始したところ、一部の品目で誤差率1.5%を切る結果を得られています。現在は通年出荷数の変動が小さい品目を中心に予測を行っていますが、今後は地域や季節によって出荷数が大きく変動する品目でも活用し、予測精度向上による余剰在庫・欠品リスクの回避など生産性の向上および省力化の実現を目指します。

導入企業情報

アルフレッサ株式会社 様
アルフレッサ株式会社
本社 東京都千代田区神田美土代町7番地
設立 1949年8月
URL https://www.alfresa.co.jp
従業員数 6,546名(2018年3月31日現在)
導入サービス

※記載内容は2019年1月現在のものです。

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