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いなげや/荒天時の商品特需を予測「パスカル」試験導入

2020年08月03日経営

ウェザーニューズは8月3日、今夏の台風シーズンに備えて、小売・製造事業者向けに荒天時における商品の急激な需要変化を予測する在庫最適化エンジン「PASCAL(パスカル)」を開発したと発表した。

<在庫最適化エンジン「パスカル」>
パスカル

「PASCAL」は、一般的な商品の需要予測に加えて、台風、大雪などの荒天によって、消費者の需要が突発的に高まるタイミング、商品の売れる量、来客数の増減などを店舗ごとに予測するシステム。

台風接近の数日前から売れ筋商品、売れるタイミングや量を予測し、食品の廃棄ロス、発注のチャンスロスを軽減することを目指す。

8月21日よりスーパーマーケットのいなげやで試験導入を開始する。

<8月21日からいなげやで試験導入>
いなげや

2019年は台風が立て続けに日本へ接近・上陸し、スーパーマーケットやコンビニエンスストアでは食料品、防災関連商品の需要の高まりによって、前日に各地で欠品が相次いだ。

事前の買いだめ、当日の買い控えなどの特異な状況における消費者行動は、一般的な商品需要予測サービス、店舗の経験則では予想が難しいと言われている。

そこで、ウェザーニューズは、台風・大雪など荒天時の消費者行動を予測する在庫最適化エンジン「PASCAL」を独自開発。「PASCAL」は小売・製造事業者が保有する販売数や購買客数のデータと同社の日々の気象、体感、荒天時のデータを基に構築されており、荒天時の来客数や、商品需要をカテゴリ・品目ごとに予測することができる。なお、日々の気温・体感の変化に伴う商品需要も予測するので、平常時から利用できるという。

<「パスカル」を搭載した商品発注支援サービス画面イメージ>
「PASCAL」を搭載した商品発注支援サービス画面イメージ

荒天時の消費者行動を加味した7日先までの商品需要と来客数を、「特需」「増加」「並」「減少」「特減」の5段階で判定。これにより、事前の備えによる食料品や防災品の「特需」、台風接近時の来客数の「特減」を事前に把握することが可能になる。

今後、「PASCAL」をプロモーション、荒天時の計画配送、計画生産など製造、小売業に向けのシステムに搭載し、様々なサービスに展開。自動発注システムとの連携も計画している。

小売・製造事業者が有するビジネスデータ、既存システムと気象データ連携させることで、収益の最大化、廃棄ロスの最小化、気候変動リスクへの適応を目指していく。

■サービスに関する問い合わせ先
専用問い合わせフォーム
https://biz.weathernews.com/pascal-store

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