AIが需要を「見込む」時代へ｜花王の需要計画支援AIが在庫25％削減を目指す仕組みとは
兵庫で配送するならアスファレス。株式会社アスファレス代表の荒川です。
今回は、花王が需要計画の立案を支援するAIエージェント「Kao-MIKOMIL（みこみる）」を開発したというニュースについてお伝えします。「どれだけ売れるかを見込む」という難しい需要予測をAIが支援し、化粧品の在庫を大幅に削減しようというこの取り組みは、物流の効率化の核心に迫るものです。
結論からお伝えすると、「必要な商品を、必要な量だけ」供給するために、AIが需要を高精度に見込むことで、在庫の無駄と品切れの両方を減らせる時代になっています。
「Kao-MIKOMIL」の概要
花王は2026年8月17日、需要計画の立案を支援するAIエージェント「Kao-MIKOMIL（みこみる）」を開発したと発表しました。2026年7月から化粧品ブランド「KATE」で導入を開始しており、今後、他の化粧品ブランドにも順次展開します。
Kao-MIKOMILは、花王が開発したAIによる需要予測モデルを基盤に、販促計画・販売チャネル・価格などの施策情報を反映し、需要計画案とその根拠を提示します。
取り組みの主なポイント
「需要を見込む」ことの難しさ
「どれだけ売れるかを見込む」需要予測は、物流において非常に重要かつ難しい仕事です。見込みが多すぎれば在庫の無駄が生まれ、少なすぎれば品切れで販売機会を失います。特に化粧品のように商品数が多く、流行の移り変わりが早い分野では、この予測が一段と難しくなります。
「作りすぎ」も「品切れ」も、どちらも損失
需要より多く作れば、余った在庫は保管コストや廃棄につながります。逆に少なく作れば、売れるはずだった機会を逃します。この難しいバランスを、過去のデータと施策情報からAIが高精度に見込むことで、「必要な分だけ」の供給が可能になります。
「AIが提案、人が判断」という協働の形
このAIエージェントの重要な点は、AIが需要計画案「とその根拠」を提示し、最終的には事業部門の担当者が内容を確認・判断するという協働の形をとっていることです。AIに丸投げするのではなく、AIの提案を人が判断材料として活用する——これが、AIを賢く使う理想的な形です。
- AIが計画案と根拠を示すことで、判断の材料とスピードが得られる
- 最終判断は人が行うことで、AIだけでは捉えきれない事情も反映できる
- 使い続けることで知見が蓄積され、予測精度がさらに高まる
軽貨物の現場にとっての意味
需要予測の精度が上がり、「必要な商品を必要な量だけ」供給する仕組みが整うことは、物流全体の効率化につながります。適正な在庫運営は、無駄な輸送を減らし、配送計画も立てやすくします。荷主の需給管理が高度化することは、配送を担う私たちにとっても良い影響があります。
「必要な分だけ」が物流全体を効率化する
需要が正確に見込めれば、作りすぎによる無駄な輸送や、急な品切れによる緊急配送が減ります。計画的で無駄のない物流の流れは、配送側にとっても働きやすい環境をつくります。需給の最適化は、サプライチェーン全体、そして配送現場の効率にもつながる大切な取り組みです。
まとめ｜AIによる需要予測が、在庫の無駄と品切れを減らす
- 花王が需要計画支援AIエージェント「Kao-MIKOMIL」を開発。化粧品ブランド「KATE」から導入を開始
- 販促・チャネル・価格などの情報を反映し、需要計画案とその根拠を提示。立案時間の短縮と精度向上を図る
- AIが提案し人が判断する協働の形で、2027年までに化粧品事業の在庫を2024年比約25％削減を目指す
- 「必要な分だけ」の供給は無駄な輸送や緊急配送を減らし、物流全体と配送現場の効率化につながる
株式会社アスファレスは、兵庫から「最後を任される会社」として、需給が最適化される物流の流れの中で、計画的で無駄のない確実な配送を担い続けます。サプライチェーン全体の効率化を支える一員として、その最後の一手を丁寧につなぐことが私たちの使命です。
株式会社アスファレス 代表取締役 荒川祐太
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