NIKKEI——日本經濟新聞中文版

      日經中文網特約撰稿人 莫邦富：氣象預報、氣候預測是個既傳統又前沿的領域，然而，日本氣象協會近幾年在氣候預測中創新性地導入了人工智慧技術（AI），在市場需求預測領域闖出一片新天地。

      這個新嘗試主要通過運用人工智慧技術來綜合分析食品等商品的銷售成績和氣象的關聯性。作為一個獲得日本經濟産業省正式認可的科研項目實施了3年，獲得了出乎意料之外的好效果，在生産領域産生了實質性的經濟效益。

      比如，我們先來看看對保質期較短的豆腐的市場需求預測效果吧。

      豆腐的生産需要2天時間，超市等零售商往往需要提前1天下訂單。一般來講，豆腐生産商要事先預測訂單數量，進行備貨型生産。由於豆腐保質期短，一旦大量生産的産品過了保質期，就不得不作廢棄處理。

      有鑒於此，日本氣象協會在分析豆腐銷售行情和氣候變化的基礎上，導引出指導豆腐生産的「豆腐指數」。即利用AI技術和氣候預測對未來5天的豆腐市場需求作出預估；同時，再結合獨立開發的體感氣溫指數，來定量分析消費者的實際心理變化。日本氣象協會每天將豆腐指數發送給合作廠家，讓他們以此做出判斷，決定生産量。與以前相比，這一做法使得廠商的預測精度提高了30%，換句話説，等於提高了30%的效益。

      日本氣象協會不僅預測商品的市場需求，還大力協助企業轉變商品運輸方式，從而達到幫助企業提高生産效益的目的。

      某生産商在調整最優庫存時，以前通常會以日本氣象廳的一週氣候預測為參考，利用卡車來輸送商品。而日本氣象協會根據歐洲中期天氣預報中心提供的數據，並結合AI的分析作出自己的兩周氣象預測，廠商則根據這個氣象預測來安排生産和編制卡車運輸計劃。

      此外，航運公司也可以利用日本氣象協會提供的最佳航行計劃支援系統，來選擇最佳航線。這樣在確保按時航行的同時，還可減少大約50%的碳排放量和燃料消耗量。與利用卡車運輸相比，不但減少了對環境的負荷，還有效降低了人力成本。

      不過，也有專業人士指出：「需求預測資訊只有實現了共用共用，才能最大程度地發揮作用。從單一企業方面來著手提高市場需求預測，對於優化整個供應鏈管理來説，其實影響並不大。只有零售商和生産商都共用了市場需求預測數據，才可以明顯提高物流效率。

      在日本，一部分生産商和零售商已經開始共用日本氣象協會提供的高精度需求預測數據了。共用預測數據之後，生産商的訂單型生産模式誤差率從8.0%降至0.4%，得到了極大改善。而從零售商角度來看，此前1天後的銷售預測誤差為11.6%，但現在2天後的銷售預測誤差變為9.2%。可見效果還是很明顯的，從這個案例可以看到AI正在逐漸進入各種經濟及經濟領域。.

莫邦富 簡歷

上海出生。曾下鄉黑龍江生産建設兵團。上海外國語大學日語專業畢業後，曾在該校任教。1985年留學日本，在日 本讀完碩士、博士課程。現在是旅居日本的華人作家、評論家。

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