キヤノンマーケティングジャパングループのキヤノンITソリューションズ株式会社（本社:東京都港区、代表取締役社長:金澤 明、以下キヤノンITS）は、気象などのコーザルデータとAI技術を用いて需要予測精度を向上させる機能や、在庫補充計算機能のバリエーションを追加した、需要予測・需給計画ソリューション"FOREMAST（フォーマスト）Ver.3.3"を2022年7月1日より販売開始します。

　製造業・流通業を問わず、経営管理手法のひとつとしてサプライチェーンマネジメント（SCM）の重要性は増しており、中でもSCMの起点となる需要予測の精度向上が求められています。近年では、需要予測精度を上げるため、コーザルデータと呼ばれる、天候や気温、物価指数、販促キャンペーンや競合の状況、周辺のイベントなどの販売に影響を与える要因の活用に注目が集まっています。また、物流の混乱がリスクとなる昨今、無駄な在庫移動を防止するために各拠点に在庫を適正に配置、補充することも、SCMの日々のオペレーションでは重要な業務となっています。

　「FOREMAST」は、キヤノンITSが強みとする数理技術や業務知識などのさまざまな知見に加え、AI活用技術などの研究成果を生かした需要予測・需給計画ソリューションです。「在庫補充計画SIコア」、「需要予測SIコア」といった5つのSIコアから構成され、課題に合わせてSIコアとそれに付随する機能を選択し、組み合わせて導入することが可能です。新バージョンでは、コーザルデータとAI技術を用いて、実績や予測結果を補正することで需要予測精度をより向上させる機能を新たに追加しました。併せて、コーザルデータを外部の情報配信サービスから受信し、FOREMASTで活用できるデータに変換・蓄積するコーザル情報収集機能を提供開始します。コーザル情報収集機能は、標準では汎用性の高い気象データに対応し、利用ニーズに合わせてその他のコーザルデータを追加することも可能です。

　そのほかにも、新バージョンでは、在庫補充量の計算時に補充元・補充先の在庫レベルを考慮して補充量を自動調整する機能や、計画調整画面の機能・性能向上など、複数の機能を追加、改善しています。これらにより、SCMの最適化・効率化をさらに促し、担当者の業務負荷軽減によるワークライフバランス適正化や、適正在庫による食品ロス削減など、様々な社会課題の解決にも寄与します。