株式会社DATAFLUCT

株式会社DATAFLUCTは、企業が持つ社内データに加え、天候、位置情報、人口動態など多様な外部データを組み合わせ、AIによる予測や分析、最適化を行う企業です。需要予測や在庫最適化、顧客分析、商圏分析など、データから将来を予測し、企業の意思決定へつなげるソリューションを展開しています。

小売・流通向けには、販売データを活用した需要予測、在庫最適化、ECと店舗の統合データ基盤、顧客分析、価格最適化などを提供しています。売上実績だけではなく、天候やイベントなど外部要因を加えることで、需要の変化をより細かく捉えることを目指しています。

代表的なサービスの一つが需要予測AI「Perswell」です。国分グループでは、物流拠点200倉庫強にPerswellを導入し、酒類・食品の需要予測と自動発注へ活用しています。公式事例では、従来の予測から精度を改善し、物流拠点での商品発注をAIで支援していることが紹介されています。

また、コープデリグループでは全143店舗の発注AI化に向けた実証実験を実施。伊藤忠食品とは5拠点・約4,500アイテムを対象に受注数予測モデルを構築し、食品卸の複雑な需要を予測する取り組みを行っています。

外食分野でも活用が進んでいます。ほっかほっか亭総本部では、AI売上予測を出店戦略に活用し、担当者の経験だけに頼らずデータをもとに店舗候補地を評価する仕組みづくりに取り組んでいます。店舗ごとの販売予測は、出店だけでなく、食材発注や人員配置を考える際にも活用できます。

DATAFLUCTは近年、予測AIだけでなくAIエージェントにも領域を広げています。菓子卸大手の山星屋では、営業担当者の暗黙知をデータとして活用する営業支援AIエージェントを開発し、提案業務の高度化を進めています。

食品流通では、季節や天候だけでなく、特売、曜日、地域差、物流リードタイムなど多数の要因が需要に影響します。DATAFLUCTは多様なデータを組み合わせることで、単一の販売履歴だけでは捉えにくい変化を予測し、発注や在庫の判断へつなげています。

また、AIエージェント領域では、これまでベテラン社員の頭の中にあった判断基準や提案方法をデータ化し、他の担当者が利用できる形にする取り組みも進めています。需要予測のような“数値を当てるAI”から、営業やマーケティングの意思決定を支援するAIへ領域を広げている点が特徴です。

外部データを使うことで、過去の売上だけでは説明できない変化もモデルへ取り込めます。たとえば気温の急上昇や降雨、地域イベントなどによって商品の動きが変わる場合、その情報を予測へ加えることで、現場担当者が経験で補っていた判断をAIで支援できます。こうしたマルチモーダルなデータ活用は、同社が強く打ち出している領域です。

国分グループでは、物流拠点200倉庫強に需要予測AIサービス「Perswell」を導入し、商品の需要予測と自動発注へ活用しています。DATAFLUCTの公式情報では、予測精度を約10％改善した事例として紹介されています。食品卸では取扱SKUや拠点が多く、需要の変動要因も複雑なため、人の経験だけで全商品を最適化することは難しくなります。予測AIを発注へ直接つなげることで、担当者が例外対応や取引先との調整に時間を使いやすくなります。

一方、ほっかほっか亭では新規出店候補地の売上予測にAIを利用しています。既存店の実績や商圏データなどを用いて候補物件を評価し、担当者の経験に依存していた出店判断をデータで補完しています。同社のAIは店舗内の発注だけでなく、物流、営業、出店といった異なる業務へ広がっており、食品・流通企業の意思決定を複数の場面で支えることが特徴です。

同社の特徴は、企業内のデータだけでは見えない要因を外部データで補い、予測や判断につなげる点にあります。小売・外食において、経験や勘に依存してきた発注、出店、営業、在庫管理などを、データに基づく意思決定へ移していくことを支援する企業です。

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