導入背景
アパレル、家電、食品、薬局、ガーデンセンターなど多岐にわたる商品やサービスを提供し、400以上の店舗を構えるカナダ最大級の小売企業である同社は、短期的な計画業務に課題を抱えていました。店舗や配送センター（DC）での最適な人員配置が行えず、需要変動時にキャパシティや商品の優先順位に応じた柔軟な対応が困難であったことから、o9 デジタルブレインを導入しました。
課題とソリューション
課題
商品を効率的に輸送しつつ、サプライヤーからの納品調整やDCのシフト調整、フレックス輸送便の確保といった変動要因へ随時対応する必要がありました。
解決策
過去の実績データとサプライヤーが計画した将来のプロモーション・販促イベント情報を基に機械学習（ML）アルゴリズムを適用し、精度の高い物流予測を作成することで、効率的な物流計画の立案を可能にします。
o9選定理由
創出価値
