CO2を5.1トン、輸送台数を205台削減。アスクルが花王、コクヨと「発注量の平準化に関する実証実験」で得た成果とは？

アスクルは、花王、コクヨと共同で「発注量の平準化に関する実証実験」を実施した。独自のAI（人工知能）を活用し、サプライヤーへの発注量の検証でCO2を5.1トン、輸送台数を205台削減するなどの成果を得た。

EC事業者起点でAIを活用したシステムを開発
アスクルは「ホワイト物流」推進運動に賛同し、2019年に持続可能な物流の実現に向けた「自主行動宣言」を提出している。「発注量の平準化に関する実証実験」は自主行動宣言の項目の1つ。アスクルからサプライヤーへの発注量を平準化することで、輸送車両台数とCO2排出量の削減をめざすものだ。
発注量の平準化を実現するにあたり、アスクルはEC事業者起点でAIを活用した「発注量平準化のシステム」を開発した。サプライヤーが使用する4トン車、10トン車などの輸送車格と、各車格で輸送できる物量（積載可能才数）をシステムに取り込み、1週間分の需要予測・需要変動のデータと突き合わせてアスクルからサプライヤーに発注。発注量を「輸送車両の車格単位での発注量」としたことで、発注時点で高積載となる仕組みを確立し、発注量の平準化を検証した。
実証実験期間は、2022年4月～2023年1月まで。アスクルが発注者、花王とコクヨが出荷サプライヤーとなり実験を行った。

「発注量の平準化に関する実証実験」における発注量標準化フロー

実証実験を通じて発注

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