情報通信
販売実績とIoT・人流データ等により、インテリジェントに需要予測
食料損失・廃棄が世界的な社会問題となっている。近年、食品ロス量が年間600万トン超の日本でも、それを低減する取り組みが重要視されている。企業は食品に限らずあらゆるものに対する生産・供給量の適切な管理が問われている。
さらに人手不足や働き方改革に伴う、需要に対する供給業務量の削減・平準化ニーズの拡大により、需要を正確に把握することがこれまで以上に求められている。一方で、IoT（モノのインターネット）技術の発展、通信・デバイスの低価格化によるエッジ機器への通信モジュールの普及に伴い、現場での最新データの収集・活用が可能になりつつあるという。
ARISE analyticsは、販売実績データと外部データ、アクセンチュアの予測モデルを活用し、需要予測をおこなえる「Intelligent Demand Forecast」を開発した（ソリューション紹介Web）。スマートメーター経由でのガス残量等やKDDIの位置情報サービスにおける移動滞在データ等を含む外部データ、そして販売実績などの企業データを組み合わせることで、需要を予測する。
今回のしくみは、天気や学校・会社等の場所、ライブ・スポーツのイベント等のデータと、数千万以上の顧客基盤をベースとした「KDDIの豊富な移動滞在データ・通信モジュール経由でのIoTデータの活用」、供給過多や供給不足などビジネスとして避けたいケースの発生リスクを把握し備えるための「需要予測の変動幅（上振れ・下振れの確率）を考慮し販売機会損失や在庫リスクを最小化」といった特長を実現している。
そして、KDDIが「KDDI Open Innovation Fund 3号」を通して出資したオプティマインド、この企業が保有する配送ルート最適化モデルと組み合わせることで、需要予測だけでなく、それに付帯する配送・補充業務すなわち包括的な業務コストの削減を可能にするという。