ウェザーニューズ、荒天時の商品需要を予測する在庫最適化エンジンを開発

　ウェザーニューズ（本社・千葉市、草開千仁社長）は、小売・製造事業者向けに荒天時における商品の需要変化を予測する日本初の在庫最適化エンジン「PASCAL」を開発した。
　「PASCAL」は、小売・製造事業者が保有する販売数や購買客数のデータとウェザーニューズの日々の気象や体感、荒天時のデータを基に構築。荒天時の来客数や、商品需要をカテゴリ・品目ごとに予測することができる。また、日々の気温・体感の変化に伴う商品需要も予測するので、平常時も活用できる。
　同社は８月から「PASCAL」を搭載した商品発注支援サービスの提供を開始する。本サービスは、荒天時の消費者行動を加味した７日先までの商品需要と来客数を「特需」「増加」「並」「減少」「特減」の５段階で判定。事前に備える食料品や防災品の「特需」や、台風接近時の来客数の「特減」を事前に把握することが可能となる。
　今後は「PASCAL」を基に、荒天時の計画配送や計画生産判断の支援などさまざまなサービスを展開。また、流通・小売業で既に導入されている自動発注システムとの連携も計画している。