流通サプライチェーンの最適化は、物流・在庫管理・流通業の現場にある「ムダ」「ムラ」「ムリ」を改善していくことができるといいます。

社家氏は「個社単位の需要予測では精度に限界がある」とし、小売店・卸売業・製造業のAIそれぞれを連鎖させてサプライチェーン全体を最適化していき、結果として効率化につなげていくことを目標に挙げました。

また、流通のひとつである「農業」に関しても「需要に対して必要な農産物を届ける必要があるなか、2024年問題も重なりさらなる効率化が求められている」と現状を説明。

「デジタルツインを活用し仮想化した卸市場で需要マッチングと配送計画を行い、生産者・卸市場・小売店におけるトータルの最適化を目指したい」と述べました。

最適化が実現すれば、需要と供給のアンマッチによる過不足発生の解消などが見込まれるそうです。

NTT AI-CIXでは、このほかにも連鎖型AIの活用により、新たなビジネス・価値創出に取り組んでいくとしています。

＜参照＞

株式会社NTT AI-CIXの設立について～「個別AI」から「連鎖型AI」の推進による産業変革の実現をめざす～｜日本電信電話株式会社