花王は需要計画立案を支援するAIエージェント「Kao-MIKOMIL」を開発したと発表した。7月から化粧品ブランド「KATE」で導入を開始している。販促や価格などを加味した需要計画案をAIが提示し、在庫適正化と機会損失の削減を狙う。
AIが需要計画案と判断根拠を提示
2026年8月17日に発表されたKao-MIKOMILは、花王が自社開発した需要予測モデルを軸に、過去の販売実績から算出した予測値へ、販促計画、販売チャネル、価格などの施策情報を反映する。AIエージェントが需要計画案とその根拠を提示し、事業部門の担当者が内容を確認したうえで、部門間の調整を経て最終的な実行計画を決める仕組みだ。
従来はデータサイエンティストと事業部門が、類似商品の販売実績や担当者の経験、発売時期、販促内容などを読み解きながら計画を検討していた。AIによる案の作成を組み込むことで、立案リードタイムの短縮や判断根拠の明確化、業務プロセスの効率化を図る。既存品だけでなく、新商品にも活用する方針である。
背景には、花王が進める戦略的S&OP（※）がある。同社は事業、生産、物流、販売のデータを連携し、商品情報や需給データを「Kao i-Lake」に蓄積してきた。一部限定品を除き、約18カ月先までの月次予測と約6カ月先までの日次予測を生産計画に活用している。
※S&OP：Sales & Operations Planningの略。販売計画と生産・在庫・調達などの供給計画を統合し、需要と供給を全社横断で調整する経営管理手法。
在庫25％削減へ、精度検証が普及の鍵
花王は商品構成の見直しや在庫運営の効率化と合わせ、化粧品事業の製品在庫を2024年比で2027年までに約25％削減する目標を掲げる。Kao-MIKOMILを活用して需要計画の知見を蓄積できれば、過剰在庫を抑えながら欠品による販売機会の損失も減らし、サプライチェーン全体の効率向上につながる可能性がある。
一方、AIが計画を自動的に確定する仕組みではなく、最終判断は事業部門が担う。販促効果や新商品の初動などは不確実性が大きいため、AIの提示内容を現場が検証し、実績との差異を継続的に学習・運用へ反映できるかが重要になる。
まずはKATEで計画精度や業務効果を検証し、その後は他の化粧品ブランドへ順次展開する予定だ。需要予測から意思決定までの時間を短縮しつつ精度を高められれば、在庫削減だけでなくROIC向上にも寄与し、AIエージェントを経営判断へ組み込む国内企業の実例として注目されそうだ。
KAO 「花王、需要計画立案を支援するAIエージェントを開発」
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