花王

課題

化粧品の需要計画では、データサイエンティストとブランド担当者が協力して、類似商品の販売や過去の販促を読み解く必要があった。販売実績のない新商品はさらに難しかった。花王は、欠品と過剰在庫を減らしたいと考えた。

取り組み

花王は独自の需要予測モデルを開発し、その上にAIエージェントを加えた。エージェントは予測を受け取り、販促計画、販売チャネル、価格を重ね、根拠とともに需要計画の案を示す。事業部門の担当者がこれを確認し、部門間で調整して最終判断を下す。エージェントは2026年7月にKATEで稼働し、他の化粧品ブランドが続く予定である。

主な数値

示唆

25%という数字は掲げた目標であり、花王は最初のブランドでの成果を公表していない。最終的な計画の判断は担当者に残る。

分類

規模

大企業

業種

消費財

業務機能

物流・サプライチェーン

イノベーションの類型

プロセス・イノベーション

AI技術

AIエージェント予測分析・機械学習

導入形態

自社開発

目的

コスト削減売上・顧客体験

根拠

企業自身の発表

出典

1. Kao develops Kao-MIKOMIL, an AI agent that supports demand planning (Japanese news release)

   Kao·2026年8月17日企業の公表資料
2. Kao introduces AI agent for demand planning (Japanese trade press report)

   Advertimes·2026年8月19日報道記事

出典の要約

詳細は原典でご確認いただけます。