BenQ社がProfet AIのプラットフォームを導入、材料在庫予測の精度が80%以上に大幅向上

BenQの企業サービス部情報技術サービスセンターの顔明徳部長

AI技術は日々成熟し、様々な分野で革新的な実地応用が進んでいる。2024年、BenQ-Qisda グループはAI戦略の統合を開始した。同グループのブランド企業であるBenQ社は、数多くのイノベーティブな製品を擁し、製品の修理・保証がブランドロイヤリティに与える重要性を強く認識していた。同社は2年前にAI戦略を採用し、サプライチェーン管理の最適化を進め、AI技術で修理材料の需要を予測できるようにした。過去データと市場トレンドに基づいて正確に予測するだけでなく、モデルをリアルタイムで調整して突発的な需要の変化に対応することも可能だ。

「修理材料の在庫管理では、数量をコントロールできないとコストが大きくなります」とBenQの企業サービス部情報技術サービスセンターの顔明徳部長は述べる。同社の製品保証期間は、短いものは2年、長いものは3~5年で、B2B顧客の場合は5~7年となる場合もある。かつては経験豊富な技術者が販売量や修理に関連するデータに基づき、今後3年間の材料在庫量を予測していた。予測が正確であれば過剰在庫コストを削減できるが、不正確であれば高額な在庫損失が発生したり、材料不足により修理コストが増加する恐れがあった。これにより、アフターサービスの問題や顧客サービスの負担が増え、顧客ロイヤリティへの悪影響が懸念されていた。

BenQ社は在庫予測の精度向上と専門知識のデジタル化を目指し、サプライチェーン管理にAIソリューションを導入する決定を下した。


サプライチェーン管理の「デジタルベテラン技術者」を構築、高額な過剰在庫コストを削減

当初、BenQ社は他社のAIプラットフォームを試用したが、効果が芳しくなく、社内への普及も進まなかった。その主因は、ソフトウェアのユーザビリティが低く、導入過程で多くのデータサイエンティストやITスタッフの介入が必要だった点にあった。これにより、AI導入の進展は一時停止した。

その後、操作が簡単でパフォーマンスの優れたプラットフォーム、そして製造業の豊富な経験を持つコンサルタントチームを擁する杰倫智能(Profet AI)に出会い、同社はProfet AIのAutoMLプラットフォームを採用することを即座に決定した。

「Profet AIのソフトウェアは、ITスタッフやデータサイエンティストへの依存を大幅に削減しました」と顔部長は述べる。これにより、サプライチェーン部門はAI技術を運用して修理材料の在庫ニーズを予測できるだけでなく、サプライチェーン全体の効率と応答速度も向上した。材料在庫予測の精度は80%以上に向上し、1年で高額な過剰在庫コストを削減する成果を上げた。


AIワークショップでゼロからデータサイエンティストをスピード育成

BenQ社のAIソリューション導入が成功した背景には、Profet AIが提供するAIワークショップの存在があった。

「コンサルタントの支援は非常に重要でした。」と顔部長は指摘する。導入当初、多くの従業員がAI学習のハードルが高いと感じていた。しかし、Profet AIの専門チームがワークショップを通じてAI応用の方法論を段階的に指導したことで、わずか3カ月でITやAIの知識がない従業員でもAIテーマを発掘し、モデル構築を通じて作業フローを最適化できるようになった。これにより、ゼロからデータサイエンティストをスピード育成し、研究成果を現場に応用することが可能となった。


Profet AIで顧客データを整理、デジタルマーケティングをより正確に

BenQ社は、サプライチェーン管理の課題を解決するだけでなく、半年前からProfet AIのアルゴリズムをデジタルマーケティングにも応用している。

「かつては複数のツールを用いて顧客データを収集・整理していました」と顔部長は述べる。例えば、RFMモデルによる顧客セグメンテーションやGoogle アナリティクスを用いた行動分析、さらにCDP(カスタマーデータプラットフォーム)でファーストパーティーデータを統合し、顧客像を構築していた。

現在、BenQ社はこれらのデータを量化・分類した上でProfet AIのツールを活用し、製品の購入率予測や顧客行動ルートの分析を実施している。これにより、販売プラットフォームのどのポイントで顧客が接触したかを分析し、適切なタイミングで誘因を提供して購買を促進できるようになった。


最終目標:全社的なAI応用によるアジャイル経営

顔部長によると、BenQ社は現在、Profet AIのプラットフォームを用いて他部門が直面する予測型課題の解決にも取り組んでいる。研究開発部門では、事前のパラメーター調整時間を短縮し、効率を向上させることを目指している。今後、各部門がそれぞれの「デジタルベテラン技術者」を構築し、AI応用による迅速な課題解決と実地応用を推進することで、より高効率かつアジャイルな経営を実現していく計画だ。