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ダノンはどのようにして日々の乳製品計画 のカオスを明瞭さへと変革したか

ウィーンで開催されたGurobi Summitにて、ダノンは需要を満たしながらコストを最 小限に抑え、不確実性を克服するために最適化をどのように活用しているかを共有しま した。

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ダノンはどのようにして日々の乳製品計画 のカオスを明瞭さへと変革したか

ウィーンで開催されたGurobi Summitにて、ダノンは需要を満たしながらコストを最 小限に抑え、不確実性を克服するために最適化をどのように活用しているかを共有しま した。

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ダノンはどのようにして日々の乳製品計画 のカオスを明瞭さへと変革したか

ウィーンで開催されたGurobi Summitにて、ダノンは需要を満たしながらコストを最 小限に抑え、不確実性を克服するために最適化をどのように活用しているかを共有しま した。

author

Pamela Trevino

Director of Marketing

Pamela Trevino

Bio

本記事はGurobi.comに掲載されている下記の記事を日本語訳しています。

How Danone Transforms Dairy Planning Chaos into Clarity


今日の企業はすでに、複雑なサプライチェーンの数多くの課題に直面しています。しかし、もしあなたのビジネスが、牛がどれだけの乳を出すかというような、完全に自分たちのコントロールが及ばないものに依存していたらどうなるか想像してみてください。

それはまさに、牛乳および植物由来製品の分野で世界ナンバーワンのブランドであるダノン(Danone)が日々直面していることです。同社のプランナーたちは、「コストを最小限に抑えながら需要を満たすために、どのサプライヤーからどれだけの原材料を調達すべきか」といった重要な問いに答えようとしています。

ウィーンで開催された2025年のGurobi Summitにおいて、ダノンのグローバルAI戦略リ ードであるShrya Gupta氏は、供給と需要が変動する中で、同社が中長期的な計画を適 切に管理するために最適化をどのように活用しているかを共有しました。


供給と需要のバランスをとるための不確実性の克服

牛乳の需要は非線形であり、プロモーションや消費の季節性によって大きく変動します。そして当然ながら、牛は需要に合わせて乳を出すことはできないため、これがさらなる変動要素を追加します。牛乳の需要が社内の集乳量を超えると不足が生じる可能性があり、逆に社内の集乳量が需要を上回ると余剰乳が発生します。

これらの不確実性により、牛乳のプランナーたちは、需要を満たしコストを最小化するために10万以上の制約条件と1万の変数を持つ複雑な方程式を解かなければなりません。主な考慮事項には以下が含まれます。

  • 各工場の生産制約(5カ国にまたがる19の工場)

  • 生産に使用される配合の柔軟性

  • 牛乳の生産能力

  • タンパク質および脂肪含有量の季節性

  • 異なる加工容量をもたらす外部パートナー

  • 乳原料を売買するサプライヤーの能力

牛乳のプランナーにとって、単一のシナリオをまとめるだけでも数日から数週間かかる 可能性があり、正確性や最適性が保証されるわけではありません。競争力のあるコスト 、柔軟性、そして進化するビジネス要件への適応性を維持するために、ダノンは Gurobiを搭載した社内最適化ソリューション「Deep Blue」を開発しました。


Deep Blueで複雑さを管理する

各工場における原材料の需要を満たしながら調達コストを最小化することを目標に 、Deep BlueはGurobiを搭載した制約付き最適化手法を活用して、調達戦略の策定、牛 乳供給の中長期的な計画、そしてオペレーションや酪農家との関係管理を行っています 。

このソリューションは、需要の変動、固定契約、需給バランスを取る必要性など、牛乳調達における重要な複雑性に対処しています。市販の牛乳最適化ツールを使用するのではなく、自社製の最適化ソリューションを開発したことで、ダノンには以下のようないくつかの利点がもたらされています。

  • 定期的に再評価される競争力のあるコスト

  • ダノンのネットワークとサプライチェーンモデルに関する社内の知識の活用

  • 進化するビジネスモデルに適応するための柔軟性

  • 他の領域へ横展開するためのノウハウ

このアプローチには、ツールを最小限のコストで最大限に活用するためにプロセスを標準化する必要性や、データサイエンスチームにとっての使いやすさと複雑さの適切なバランスを見つける必要性など、いくつかの課題も伴いましたが、それらの課題は重要な学びをもたらしました。

例えば、Deep Blueが最初にローンチされた当初は、新しいデータサイエンティストが プロジェクトに完全に馴染むまでに平均3ヶ月かかっていました。しかし、ドキュメン トを常に最新の状態に保ち、不要な複雑さを排除し、すべてのチームメンバーがコアコ ンポーネントを理解できるようにすることで、学習期間をわずか3週間に短縮すること ができました。

今後、ダノンはDeep Blueの利用を北米のオペレーションにも拡大し、生産プロセスに おける原材料の使用効率を最大化するなど、さらなる最適化の機会を探求していく計画 です。

「生成AI(GenAI)や汎用人工知能(AGI)は、ダノンが抱える牛乳の需要を満たすよ うな牛の問題を解決できないかもしれませんが、Gurobiを搭載したDeep Blueはそれを 実行することができ、私たちはそのことを非常に誇りに思っています」とGupta氏は語 りました。


完全版プレゼンテーションのダウンロード

Deep Blueの成功は、高度なアナリティクスを活用するというダノンのコミットメント と、業務効率を推進し、同社の牛乳調達のニーズを満たす最適化の力を実証するもので す。ダノンが牛乳の調達オペレーションをどのように最適化しているかについて、さら に詳しく知りたいですか?ウィーンで開催されたGurobiサミットのプレゼン資料一式 はこちらからご確認いただけます。



著者:パメラ・トレヴィーノ (Pamela Trevino)

マーケティングディレクター

パメラはパリ・スクール・オブ・ビジネス(Paris School of Business)で国際マネジ メントの理学修士号(MSc)を取得しています。彼女はCitrixにてマーケティングスペ シャリストとしてマーケティングのキャリアをスタートさせ、その後AdaCoreに移り、 最初はEUマーケティングマネージャー、次にグローバルマーケティングマネージャー を務めました。彼女はソフトウェア業界におけるB2Bマーケティングに多大な専門知識 を有しており、マーケティングを成長の促進要因として位置づけることに積極的に貢献 しています。過去の経歴において、彼女はパリで舞台女優をしており、フランス中を旅 して小さな村々で公演することを楽しんでいました。

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