ハロウィーンが秋本番を迎える前から、菓子メーカーや衣料品企業は夏の段階で商品供給を始めている。M&M's、Twix、Skittlesなどを展開するMarsでは、消費者がハロウィーン商品を購入する時期が7月まで前倒しされ、メーカーと小売りは従来の販売期間を見直す必要に迫られている。Marsのスナック事業担当上級副社長兼グローバル最高技術責任者（CTO）であるRamesh Kollepara氏は、需要の規模だけでなく、需要がいつ始まり、どの地域で発生し、消費者が選ぶ商品構成に変化があるかまで予測する必要があると説明する。
前倒し消費で短くなるハロウィーンの補充期間
菓子や衣料品のサプライチェーンにとって、ハロウィーンは販売期限が明確な季節商戦だ。Simbeの顧客戦略・成功部門担当上級副社長Benjamin Bond氏によると、商品はイベント前に店舗へ届かなければならない一方、過剰に仕入れればシーズン終了後の廃棄や在庫処分につながる。小売業者が補充、売り場への展開、在庫調整を行える期間は、需要のピーク前後を合わせても通常およそ10日間に限られる。
RELEX Solutionsの製造業向け業界戦略グループ担当副社長Madhav Durbha氏は、これまでサプライチェーンの担当者がパラメーターを手作業で調整し、試行錯誤を伴う形で需要を予測するケースが多かったと指摘する。現在はAIが関連設定を自動で更新し、担当者がアルゴリズムを繰り返し調整する負担を減らせるという。
Mars、地域別の需要と在庫をAIで照合
MarsはAIを使ってハロウィーン菓子の需要変化を追跡し、購入時期の前倒し、現在の在庫、生産能力、取引先からの要望を一つの計画体系に組み込んでいる。Kollepara氏によると、同社は「消費者が何を買いたいのか」「Marsは何を生産すべきか」「在庫をどこに配分すべきか」「消費者がいつ商品を必要とするのか」という4つの問いを軸に、生産と配送を結び付けている。
Marsの社内調査では、米国西部の消費者はハロウィーンをテーマにした特徴的な菓子を好む一方、米国南部ではグミなどのソフトキャンディーが好まれる傾向が示されている。こうした違いを踏まえれば、全国一律の商品構成で在庫を積むのではなく、地域ごとに在庫の流れを調整できる。地域別の配分は、季節商品を適時に店頭へ並べられるかだけでなく、生産、輸送、値引き処分にかかるコストにも関わる。
ウォルマート、販売データを発注判断に反映
ウォルマートのサプライチェーン技術担当上級副社長Indira Uppuluri氏によると、小売業者のAIサプライチェーンシステムはまず需要予測から始まる。システムは前年のハロウィーン販売実績、新たに発売された菓子商品、ソーシャルメディア上のトレンドを組み合わせ、サプライヤーへの発注量と発注のタイミングを分析する。
配送段階では、ウォルマートがAIを使って各配送ネットワーク内の貨物流動を確認している。システムはトレーラーごとの積載商品を調べ、店舗の現在庫と照合したうえで、直ちに荷下ろしすべきトレーラーと、後回しにできるトレーラーを判別する。季節商戦の期間中に商品が頻繁に入出庫するなか、この仕組みは一部店舗での欠品を避けると同時に、倉庫内の不要な混雑を抑えることにつながる。
事前組み立てのパレットとタグで店頭展開を迅速化
商品が配送センターに到着しても、サプライチェーンの作業が終わるわけではない。ウォルマートは店舗のバックヤードから売り場へ商品を移し、需要の変化に応じて補充のペースも調整する必要がある。菓子や衣料品が配送センターに入ると、自動化設備が店舗内の棚の位置に応じて商品を異なるパレットへ仕分けるため、店舗スタッフは荷下ろしと品出しをより速く進められる。
ウォルマートは季節商品のパレットをあらかじめ組み立て、スペースに限りがある店舗のバックヤードを圧迫しないよう、配送センターで一時保管している。店舗で需要が発生すれば、準備済みのパレットをそのまま発送できる。パレットにはIoTタグとRFIDタグも付けられ、商品をどの店舗へ届けるべきかを確認できるようにしている。
Uppuluri氏によると、システムは販売期間を通じて在庫の過剰や不足の兆候を継続的に検知し、輸送途中でも計画を調整する。売れ残った菓子が積み上がった場合には、サプライヤーに出荷の一時停止を促す可能性もある。企業にとってアルゴリズムの有効性を測る基準は依然として明確で、消費者が必要な時に、求める菓子や衣料品を購入できるかどうかにある。