AI需要予測から着手、サッポロビールが進めるサプライチェーン改革とは

サッポロビールでは、現在サプライチェーンの整流化を目指した改革を進めており、サプライチェーンの上流にあたる需要予測にAIを導入している。そしてこれを起点としたデータ主導型の業務改革、需給計画の統合管理にも着手している。

2月18日～20日に開催された「TECH+ EXPO 2025 Winter for データ活用 データを知恵へと昇華させるために」に、同社 サプライチェーンマネジメント部（以下、SCM部） 部長の吉邑大輔氏が登壇。需要予測にAIを導入した経緯や、実際の運用の仕方について説明した。

データ主導型業務でサプライチェーンを整流化

講演冒頭で吉邑氏は、同社のサプライチェーンには解決すべき問題があったと話した。その問題とは、まず計画から製品化までの時間軸が長いことだ。海外からの原料調達には約3～6カ月、主力商品のビールであれば発酵や貯酒などの工程があるため仕込みから製品化まで約1～2カ月、さらに倉庫での在庫や配送などにも1カ月程度のリードタイムが必要となる。また、欠品を回避するため、各部門が独自に予測してバッファを持ち、本来の必要数に対して過剰に在庫を準備されていることも問題だった。

これらの解決策として打ち出されたのが、需要予測をベースにしてサプライチェーンを整流化し、各種計画業務の統合管理体制を構築すること、そしてそのためにデータ主導型の業務変革を行うことだ。具体的には、SCM部の担当は従来、需給計画から生産計画までに限定されていたが、商品設計や受注集計など、計画から製品準備量決定までの一連のプロセスに対して、SCM部が仕組みづくりや運用にも関与し、各種計画の統合管理を目指すことにした。

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  サプライチェーン改革の全体像

前述のバッファによる過剰在庫準備の解決にもデータを活用している。関係部門に対してデータに基づいたサジェストを行って予測精度を高め、変動リスクを可視化したうえで協議を行うなど、SCM部門が全体のバッファ量をコントロールすることにした。こうしたデータ主導型業務が適用されているのはまだ一部の領域ではあるが、2024年時点ですでに成果は上がっている。各拠点の在庫量が適正化でき、臨時賃借倉庫費は2022年比で32パーセント、予測齟齬による転送運賃は44パーセントの削減を実現したという。

一部商品の需要予測にAIを導入