アパレル商品の売れ残り、機械学習で最小限に抑える(AI×セールス)【論文】

   
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頻繁に入れ替わるアパレル商品。人間がトレンドを追いかける裏で、環境が犠牲になっている。

課題:アパレルの過剰な在庫処分が環境問題を引き起こす

アパレル製品の大量の廃棄は大きな環境問題となっている。現在、アパレル製品のライフサイクルは、顧客ニーズの多様化によって縮小しており、 数週間でシーズンが入れ替わるため、業界全体で需要の不確実性が高くなっている。

在庫を余らせないためには、物流倉庫からの出荷を最適なタイミングで行う必要がある。在庫の経過を予測できれば、廃棄となる製品を最小限に抑えることができ、余分な在庫を残さない在庫管理が可能になるかもしれない。


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アパレル業界における過剰な在庫処分を最小限にするためには、実際にどんな研究が行われているのだろうか。東京理科大学のRina Tanakaら研究者の発表を紹介したい。

研究者らは、販売期間の在庫率の予測から最適な出荷のタイミングを決定することで、余分が発生しない在庫管理を試みたのだった。

テーマ:在庫率の予測から製品の出荷タイミングを決定する

まずはRina Tanakaらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめた。

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masashi

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大学院では薬学の研究を行っていました。主に創薬・製造・金融分野におけるAI活用を掘り下げたいと思います。Twitter:@masa05240112

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