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August 25, 2017

インテージ、日本気象協会、業務提携、需要予測!

インテージ、日本気象協会と需要予測で連携開始
~SRI(全国小売店パネル調査)で未来を知るデータ活用が可能に~

・インテージ:8/21
・株式会社インテージ(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:石塚 純晃、以下インテージ)は、一般財団法人 日本気象協会(本社:東京都豊島区、会長:石川 裕己、以下日本気象協会)と、日本気象協会が保有する気象情報をもとにした商品需要予測情報提供・コンサルティングサービス「商品需要予測事業(※1)(以下、本事業)」において、インテージ「SRIデータ(全国小売店パネル調査データ)※2」の「第三者開示利用(※3)によるデータ活用」に関して合意をいたしましたのでお知らせします。
・これにより、SRIデータを契約している企業は日本気象協会にSRIデータを開示することが可能となり、これまでの過去の売り上げを知るためのデータ活用から、気象データに基づいた需要予測という未来を知るためのデータとしてSRIデータ契約企業に活用していただくことが可能になりました。
・<第三者開示利用によるデータの活用>
・インテージとSRIデータ契約をしている企業は「第三者開示利用」により、日本気象協会へSRIデータの開示が可能となり、日本気象協会からの需要予測情報が入手できるようになります。

日本気象協会の商品需要予測で「全国小売店パネル調査データ」が活用可能に
~食品や医療品、日用雑貨など、あらゆる商品を対象に高精度な需要予測の提供を目指す~

・日本気象協会:8/21
・ 一般財団法人 日本気象協会(本社:東京都豊島区、会長:石川 裕己、以下「日本気象協会」)は、気象情報をもとにした商品需要予測情報の提供・コンサルティングサービス「商品需要予測事業(※1)(以下、「本事業」)」にて、株式会社インテージ(本社:東京都千代田区、代表取締役社長 石塚 純晃、以下「インテージ」)と、インテージが保有する「全国小売店パネル調査データ(以下「SRIデータ」)※2」の「第三者開示利用(※3)によるデータ活用」に関して合意しましたのでお知らせします。この合意により日本気象協会では今後、食品や医療品、日用雑貨など、あらゆる商品を対象とした需要予測を行うことができるようになります。また、従来よりもさらに高精度の需要予測を行うことができるようになります。
・そしてインテージと日本気象協会の両社と契約しているメーカーや小売業などでは過去の実績としてだけではなく、「需要予測」という未来の予測としてもSRIデータを活用することが可能になります。
・なお、日本気象協会の商品需要予測事業では需要予測の情報提供だけではなく、情報の使い方のご提案や企業側のオペレーションを変革するためのコンサルティングも行います。
【SRIデータの第三者開示利用に関する合意を経て】
・日本気象協会は、インテージと契約している企業から、対象商品のSRIデータを開示いただけるようになり、高精度の需要予測を行うことが可能になります。
インテージが保有する全国約4,000店舗より収集しているSRIデータを活用することにより、食品に限らず、医療品や日用雑貨などのあらゆる商品を対象に需要予測を行える可能性が広がります。

PI研のコメント(facebook):
・インテージが日本気象協会と天候情報をSRIへ活用できる「SRIデータの第三者開示利用に関する合意」に関する業務提携を公表しました。これにより、「インテージが保有する全国約4,000店舗より収集しているSRIデータを活用することにより、食品に限らず、医療品や日用雑貨などのあらゆる商品を対象に需要予測を行える可能性が広がり」とのことで、POSデータに天候情報を加え、より精度の高い需要予想が可能になるとのことです。日本気象協会では、「商品需要予測事業では需要予測の情報提供だけではなく、情報の使い方のご提案や企業側のオペレーションを変革するためのコンサルティング」も行うとのことで、新たなコンサルティングサービスも生まれるといえます。どのようなコンサルティングになるかですが、「日本気象協会は、過去5年分(※4)のSRIデータを提供いただくことで、対象商品と気象との関係(気象感応度)を解析することが可能となります。解析結果を元に需要予測の計算式を開発し、最大3カ月先(※5)の需要予測情報を提供します。」とのことですので、「気象感応度から、計算式を開発」がキーポイントといえます。したがって、気象感応度の高い商品はこの範疇に入りますが、低い商品は気象データよりも、POSデータが重視されるといえそうです。また、生鮮食品、惣菜等はPOSデータの収集、その分類が課題といえますので、ここの領域をどう開拓するかも課題といえそうです。さらに、従来は、客数予測とPI値の活用が需要予測の要であったといえ、これらの数値をどう算出し、需要予測に活かすのか、あるいは、これらの数値を使わず、新たなアルゴリズムを開発するのか、気になるところです。天候情報はPOSデータと相性が良いビッグデータですが、これまで十分に活用が進んでいなかったといえます。さらに、ID-POSデータに関してはほぼ手付かずともいえる状況ですので、この業務提携がPOSデータ、ID-POSデータと天候情報を融合し、これまでの需要予測の精度があがり、企業の改善のみならず、食品ロス等の社会問題の解決の大きな前進となるか、今後の展開に注目です。

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August 25, 2017 |

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