左からアサヒ飲料の和田博文執行役員SCM部長、Hacobu社の佐藤健次執行役員CSO、キリンビバレッジの掛林正人執行役員SCM部長

　キリンビバレッジとアサヒ飲料は足並みをそろえ、11月1日、需要予測に基づき過剰在庫や欠品を防止して在庫量や輸配送量を最適化する新サービスを導入した。　 　新サービス名は「MOVO（ムーボ） PSI（ピーエスアイ）」。 　企業間物流向けのサービスとなる。小売・卸・メーカーからPSI（生産・販売・在庫）の情報を取得し、それらの情報とAIの予測モデルを用いて未来の発送量である需要を予測する。 　Hacobu社が新サービスの基盤の企画と販売を担い、AIやデータサイエンスを活用した共通データ基盤の開発と提供をJDSC社が担当する。 　新サービスは、2023年6月に発表された「物流の適正化・生産性向上に向けた荷主事業者・物流事業者の取組に関するガイドライン」に即したものとなる。 　ガイドラインでは、着荷主に対して発注の適正化、発荷主に対しては発送量の適正化を推奨している。 　10月29日、記者発表会に臨んだHacobu社の佐藤健次執行役員CSOは「今まで発送（実物流）に着目していたが、物流クライシスの状況を打破するために発注プロセスにおいても改革を進めていくことが必要」と力を込める。 　新サービスで解消すべき物流課題に、ブルウィップ効果（需要増幅効果）と発注量の偏りの2つを挙げる。 　ブルウィップ効果とは、小売業（川下）から卸売業（川中）へ、卸売業からメーカー（川上）へと、川上に向かうほど本来の需要変動よりも増大した数量が伝播するメカニズムで「運ぶ商品の量を最適化する際の大きな障害になっている」。 　一方、発送量の偏りは、スーパーで週末に販売量が増加するなどの単純な消費行動に合わせて発注すると金曜日に発注量が集中し必要なトラックの台数が平日と比べ極端に多くなるといった偏りを意味する。 　新サービスでは、このような過剰発注による過剰在庫や不必要な輸送、特定の日に偏る輸送の解消を図る。 　AIを活用した発送量の需要予測により在庫の減り方から必要な発注時期を計算。もう1つのAIが数量や輸送頻度を平準化して発注量を算出する。