DATAFLUCT、オルビスと機械学習によるEC梱包サイズ最適化モデルを共同開発。実証実験で注文の約15%でサイズダウンを実現、2023年度中の本番導入を目指す
背景：梱包サイズダウンで配送コストを削減し、物流費高騰の中でもEC拡大を目指す
ライフスタイルの変化などからEC市場が拡大する一方で、エネルギー価格や原材料価格の上昇、労働力減少により、物流コストは今後も高騰が見込まれています。オルビスは通販向け出荷ラインにAGV（無人搬送ロボット）、そして直営店舗・BtoB向け出荷ラインに重量計を搭載した最新のAMR（自律走行搬送ロボット）を導入するなど、テクノロジーの積極活用によって物流システムの自動化、省人化を促進。環境負荷と物流現場の負担を軽減するとともに、物流基盤を持続可能な形で強化してきました。
自動化が進むオルビスの物流拠点
さらなる効率化を目指す中で、実現可能性があるとして着目したのが「梱包のサイズダウン」です。これまで同社では、現場の熟練担当者の判断や、商品サイズから梱包サイズを決定するシステムによって梱包サイズを決定しており、必要なサイズよりも大きな梱包材を使い、余分な配送費が発生するケースがありました。当社とオルビスは、商品が破損しない範囲で梱包を最小サイズにして配送コストを削減することを目指し、2023年2月から6月にかけて機械学習による梱包サイズ最適化の実証実験を実施しました。
※1 2023年2月〜6月、オルビスの物流拠点で実施した実証実験にて
「折り畳み」などを考慮した独自のモデルで、注文の約15%で梱包サイズダウンを実現
（１）オルビスのEC商品特性を考慮した、独自の予測モデルを構築
機械学習による梱包サイズ最適化のイメージ
本取り組みでは、当社の機械学習サービス「Perswell」とデータプラットフォーム「AirLake」を組み合わせ、オルビスの商品データ・出荷データ・梱包材の価格データをもとに機械学習で最適な梱包材のサイズを算出します。アパレル商品の折り畳みや、袋の中の空気を抜くなどの対応は人間には「梱包時に容易に取り入れられるサイズダウンの方法」ですが、一般的に発表されている論文や、実装されている箱詰めのアルゴリズムでは考慮されていません。本取り組みでは、オルビスのEC商品特性を考慮し、こうした実践可能なサイズダウンの方法を含むモデルを作成することで、梱包サイズの最小化を実現しました。
（２）活用効果：注文の約15%で梱包サイズダウンを実現
オルビスの物流拠点で本システムを活用して梱包業務を行い、注文のうち14.96%で、従来の方法で算出した梱包サイズよりも小さいサイズで発送することができました。
（３）熟練度に左右されず、全ての担当者が最適な梱包材を選べる
オルビスの物流拠点では、梱包担当者の手元のディスプレイに梱包サイズの情報を表示して、作業をサポートしています。本番環境では「Perswell」で算出した最適な梱包サイズを表示し、より精度の高い情報を担当者に共有します。さまざまなサイズが用意された梱包材から、迷うことなく最適サイズを選ぶことができ、熟練度に左右されず全ての担当者が効率的に作業することができます。
「Perswell」で算出した最適な梱包サイズを担当者に共有。経験がなくても、さまざまな大きさの梱包材から最適なサイズを選ぶことができます。（画像はオルビスの物流拠点での梱包作業イメージ）
今後の展開：2023年度中の本番導入を目指し、データ活用でEC事業成長を支える
今後は、2023年度中に国内全てのEC発送時に本システムを活用することを目指し、配送コストの削減と担当者の負担軽減に繋げます。エネルギー価格や原材料価格の上昇、労働力減少により、物流コストが高騰する状況下でも、データ活用で同社のEC事業の成長に貢献することを目指します。
また、当社は2022年4月より株式会社ポーラ・オルビスホールディングスとの事業連携も進めています。ポーラ・オルビスホールディングス内のあらゆる業務を最適化するため、今後も両者の知見と技術で共創に取り組みます。
オルビス株式会社 SCM部 ロジスティクス管理グループ グループマネジャー 柳田 和宏氏のコメント
2024年問題を筆頭に物流を取り巻く環境は厳しく、荷主としては配送費が上がることへの対応とドライバーの方の負担を軽減し、出荷の安定を図ることが求められています。
その1つの対応策としてより小さいサイズでお荷物を配送できれば、配送費の削減もでき、輸送効率向上も図れるのではと考え、実現方法を検討してきました。そこで得られた着想がデータサイエンスに強い会社と組んで出荷判定ロジックを見直すことでした。
DATAFLUCT社はデータサイエンスだけでなく、物流業務にも詳しく、また机上ではなく現場での活用を重視されているので理想的なパートナーです。
株式会社ポーラ・オルビスホールディングス 取締役 小川 浩二氏のコメント
ポーラ・オルビスHDは、グループのデータ取得・保管・活用の更なる発展を目指し、DATAFLUCT社との事業提携を2022年から本格的に開始しました。これまで機械学習を用いたデータ活用の実証実験を複数実施し、業務理解の深さおよび課題を解決する技術力、そして現場と伴走する力を高く評価しています。DATAFLUCT社は当社にとって信頼できる協業パートナーであり、今後も更なる価値創出に向けた取り組みを期待しています。
物流・サプライチェーンの課題を最新の予測モデルで解決する「Perswell」「AirLake」
外部データも活用した予測が可能な「Perswell」と社内外のあらゆる形式のデータを扱いやすくする「AirLake」を組み合わせたソリューションは、本取り組みのようなサプライチェーンマネジメント領域の課題解決を得意としています。導入実績として、食品流通業の配送最適化、食品卸売業の需要予測、製造業の部品欠品リスク予測などさまざまな業界の課題解決に活用いただいています。
「Perswell」は、社内にデータサイエンティストがいなくても、高精度の需要予測モデルを利用でき、作業工数の削減や、予測精度の改善によって欠品・余剰・在庫回転率および配送計画を改善できるサービスです。様々な外部データを活用できる最新の機械学習アルゴリズムを採用することで、従来の「古典統計」では不可能だった外部要因を考慮した高精度の予測を実現しました。
動画・画像・音声など多種多様な形式の非構造化データを活用するには、データサイエンティストによる前処理や構造化変換が必要となり、コストと時間がかかります。「AirLake」は非構造化データを誰でも簡単に使えるデータに変換できるクラウド型のデータプラットフォームです。
当社は予測結果の提供だけではなく、その先のビジネス課題への応用・実装まで支援することを強みとしています。多角的な視点からの提案と、現在のデータ収集・分析の課題を理解して伴走するサポート力で、あらゆるフェーズの企業の支援が可能です。お問い合わせは、各サービスサイトの問い合わせフォームまたは当社Webサイトからお送りください。
「Perswell」サービスサイトhttps://service.datafluct.com/perswell
「AirLake」サービスサイトhttps://service.datafluct.com/airlake
オルビス株式会社について
オルビスは、創業以来「肌が本来もつ力を信じて、引き出すこと」を信念とし、 「ここちを美しく。」をブランドメッセージに掲げる、スキンケアを中心とするビューティーブランドです。常識に捉われない視点から、女性のここちよい毎日に寄り添った商品やサービスを展開しています。
＜企業概要＞
本社所在地：東京都品川区平塚2-1-14
代表者：代表取締役社長 小林 琢磨
設立：1984年6月
資本金：110百万円
事業内容：化粧品、栄養補助食品、ボディウェアの企画・開発および通信販売・店舗販売
Webサイト：https://corp.orbis.co.jp/
株式会社DATAFLUCTについて
株式会社DATAFLUCTは「データを商いに」をビジョンに掲げ、埋もれていたデータから新たな価値を生み出し、社会課題を解決するデータビジネスパートナーです。非構造化データをはじめ、データの形式にとらわれない「マルチモーダルデータ活用」に強みを持ち、データの収集・蓄積・加工・分析を一気通貫で実現します。
需要予測によるロスの削減、持続可能な都市計画、脱炭素に向けた行動変容など世界基準の課題に着目した自社サービスも展開し、誰もがデータを有効活用することで持続可能な意思決定をすることができる世界の実現を目指しています。2019年JAXAベンチャー※認定企業。
※宇宙航空研究開発機構（JAXA）の知的財産・業務での知見を利用して事業を行う、JAXA職員が出資・設立したベンチャー企業。
＜企業概要＞
本社所在地：東京都渋谷区道玄坂一丁目19番9号 第一暁ビル6階
代表者：代表取締役CEO 久米村 隼人
設立：2019年1月29日
電話番号：03-6822-5590（代表）
資本金（2022年5月末時点）：13億4,712万円（資本準備金含む）
事業内容 ：データプラットフォーム構築・運用支援事業、DX推進支援・運用支援事業、サステナブルデータビジネス事業
Webサイト：https://datafluct.com/
Twitter：https://twitter.com/datafluct
Facebook：https://www.facebook.com/datafluct/
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