カルビー、自社AIでSCM最適化
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ポテトチップスなどの主力製品の原料であるジャガイモには、収穫量の限界という課題があります。カルビーはこの問題に対し、自社開発のAIシミュレーター「C-BOSS」を導入しました。これにより、後手の意思決定から脱却し、データに基づく攻めのサプライチェーン構築を目指しています。
なぜ重要か
原材料の供給に制約がある食品業界において、AIを活用したサプライチェーン最適化は安定供給と経営効率化に直結します。本事例は、AIが単なる技術導入に留まらず、現場の意思決定を支援し、事業戦略を強化する可能性を示唆するものです。
背景
近年、気候変動や国際情勢の不安定化により、原材料の安定調達は多くの食品メーカーにとって喫緊の課題となっています。特に農産物を主要原料とする企業では、収穫量の変動が直接経営に影響を与えかねません。こうした背景から、データとAIによるサプライチェーン全体の最適化が業界で重要視されています。
今後の注目点
カルビーの「C-BOSS」が今後どのような成果を出すのか、そして同様のAI活用事例が他社にも広がるかに注目が集まります。
原題: カルビーが挑むジャガイモ収量の限界――自社開発AIでサプライチェーン最適化
