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【花王のAI活用術】“勘や経験”から脱却、「消費者ニーズ」を解き明かした舞台裏

新製品が次々と登場する競争激化の化粧品市場。中でも多彩な色展開が特徴のメイクアップ商品では、「どの色が消費者に選ばれるか」を予測するのが極めて難しく、在庫の過剰や廃棄リスクがメーカーを悩ませている。こうした課題に対し、AIで需要予測に挑んだのが大手化粧品メーカー「花王」だ。製造業全体の未来をも変えるポテンシャルを秘める先進的な取り組みの舞台裏に迫る。

“直感頼み”の予測が招いた「廃棄の壁」

　花王におけるメイクアップ商品の新製品需要予測は、長年にわたって担当者の勘や経験に依存してきた。新製品の場合、商品の売上データが存在しないため、「この色は売れそう」「このパレットは人気が出るだろう」といった経験豊富なブランド担当者の“直感”が計画の根拠となっていた。

　「メイクアップ商品は消費トレンドに左右されやすく、色展開も多いため、予測難易度が非常に高いのです」と語るのは、花王のデジタル戦略部門でDXソリューションズセンター・チーフデータサイエンティストを務める石渡健祐氏だ。実際、同社の人気シリーズ「リップモンスター」では、20色以上のバリエーションが存在し、計画担当者は色ごとに個別の予測が求められるという。

　こうした背景もあり、メイクアップ商品は花王の中でも廃棄コストが高くつく領域だった。予測精度が低いまま発売に踏み切れば、在庫過多や廃棄につながる構造的な問題が浮き彫りになる。そこで石渡氏は、担当者の直感を数値化し、新製品の需要予測モデルの開発を試みた。

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・担当者の“勘や経験”、どうやって「数値化」できた？
・「予測の根拠」を説明できるAI──精度“85％アップ”の舞台裏
・“中間色”1つで売上が変わる、知られざる「消費者ニーズの法則」
・廃棄「25％削減」を実現、花王の展望は？

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