自動化は手段。
技術で流通を進化させる。

大学院の博士課程を卒業後、前職では自動車関連業界の研究所で働いていました。企業の研究職を選んだのは、大学で研究を続けるよりも、実際のプロダクトにつながるような研究がしたいと思ったからでした。しかし、実際に働いてみると、ユーザーの距離が非常に遠いと感じ、実際に役に立つプロダクトを世に出すのは大変なことでした。一方、PALTACでは自社の物流の効率を上げるために研究開発を行っていると聞き、興味を持ちました。プロダクトを使ってもらうのが自社内の現場であれば、研究開発する部署とユーザーの距離が近く、本当に何が必要とされているのか、生の声に触れることができます。これなら、プロダクトを作り上げ、改善するプロセスも速くできるのではないかと思い、そのような環境で働けることに魅力を感じたため、入社を決断しました。

現在は需要予測プロジェクトに所属しており、需要予測に関連するデータの分析や需要予測の高精度化のためのアルゴリズムの調査、研究開発を担当しています。PALTACは卸売業として、メーカーさまから商品を仕入れて物流センターにストックし、小売業さまからの注文に応じて商品を出荷しています。需要予測は、物流センターの在庫を最小限にしつつ、小売業さまからの注文に対して欠品しないために必要不可欠な技術です。需要予測プロジェクトでは、これまでの人の経験と勘に頼った需要予測から脱却し、自動的に発注できる仕組みを目指し、機械学習を取り入れた需要予測技術の研究開発に取り組んでいます。これまでの需要予測では過去の出荷数量などのシンプルなデータしか利用されていませんでしたが、担当している需要予測に関するデータ分析では、出荷数量と関連すると思われる天気や気温、商品に関する情報、小売業さまから得られる情報など多岐に渡るデータの分析を行い、需要予測に活用することを検討しています。データ分析して得られた新たな情報と、前職で研究開発していた機械学習の知識を活かし、さまざまなデータを入力した最新の機械学習技術による需要予測にチャレンジしています。

世の中の進歩は早く、新しい技術が目まぐるしい速度で発展していく中で、常に新しい技術を学び成長し、新しいことに挑戦する技術者でありたいと思います。また、自分だけではなく、チームのメンバーや他部署のメンバーでも新しいことに挑戦しようとしている仲間に対しては協力やサポートを惜しまず、みんなが挑戦できる風土を絶やさないようにしていきたいです。PALTACに入社して印象に残ったことは、メーカーさまや小売業さまとの取引において返品ができるという商慣習があることです。実際に物流センターで研修を受けた時にたくさんの商品が返品されていく様子を見て驚きました。高精度の需要予測技術が実現すれば、そのような返品を削減できる可能性があります。また、PALTACの物流センターだけではなく、メーカーさまや小売業さまとも連携した需要予測で業界全体の返品を減らしていき、確実に消費者に商品を届けながらも資源の無駄をなくしていくことで、社会に貢献できればと思います。

PALTACには、創業から120年以上続いてきた会社であるにも関わらず、変化を恐れずに新しいことに挑戦することができる会社だというイメージを持っています。近年稼働を開始したRDC（大型物流センター）でも、従来のPALTACの物流センターとは大きく異なる仕組みを採用していますし、最新の技術を搭載したロボットも導入しました。外から見ると、小売業さまに確実に商品をお届けしなければならないという使命がある中で、ここまで大きく変えてしまって、問題なく物流センターとして成立するのかと不安を覚えるかもしれません。しかし実際には、新しい仕組みや技術の検証をしっかりと行い、さまざまな困難を乗り越えて同センターを無事稼働させています。PALTACには、このような新しい挑戦を受け入れるマインドが全社的に根付いていると思います。