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title: AI×需要予測　横浜DeNAベイスターズが目指す世界一の購買体験
tags:  #dena ai day  
author: [DeNA_Tech](https://convert.docswell.com/user/DeNA_Tech)
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description: 横浜DeNAベイスターズは世界一のスポーツチームとなるべく、日夜ビジネスを通じた価値のあり方を模索しています。そこで我々は、商品や飲食物を「欲しい時に」「最適な価格で」ユーザに届けることに着目し、それらに磨きをかけるべくアクションを推進しています。廃棄ロスや、受発注量の最適な予測、最適な値付けのあり方などの、我々が直面している課題に対するアプローチについてご紹介します。
published: March 11, 26
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# Page. 1

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AI×需要予測
横浜DeNAベイスターズが目指す世界一の購買体験
西脇 功裕/加藤 弘則


# Page. 2

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西脇 功裕
株式会社横浜DeNAベイスターズ
執行役員 興行事業本部 本部長
PHOTO
2019年、DeNAに新卒入社。
同年より横浜DeNAベイスターズへ出向。
チケット、経営企画、グッズ、ライブビューイングアリーナの立ち上げ、
新規事業、マーケティング戦略、ファンクラブ等の戦略策定に従事。
2026年1月から執行役員 興行事業本部 本部長を務める。


# Page. 3

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横浜DeNAベイスターズについて


# Page. 4

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# Page. 5

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興行事業 概況
●
2025年も1試合平均観客動員数の過去最多を更新


# Page. 6

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興行事業 構造
●
興行 / イベントを「観ていただき」「楽しんでいただく」ことで「好きになっていただ
き」、結果として対価（未来への投資原資）をいただく構造


# Page. 7

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参考：未来への投資①
●
球団の誕生15年目を記念した『横浜DeNAベイスターズ 15th ANNIVERSARY』を
スタートし、“こどもたちの未来と野球の未来を創る”ことを目指して、施策を実施中


# Page. 8

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参考：未来への投資②
●
プロ野球だけでなくその他スポーツや音楽、飲食、グッズなどを通じて、関内の街に
熱狂と感動を提供する日本最大級のライブビューイングアリーナを3/19より運営


# Page. 9

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興行事業 構造
●
「楽しむ」= 「観戦体験の向上」はムービング・ターゲット


# Page. 10

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「楽しむ」= 「観戦体験の向上」
●
「観戦体験の向上」には守りと攻めの両立が必要
体験の伸長
（攻め）
体験の底上げ
（守り）


# Page. 11

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直近の打ち手
●
2025年はスタジアム体験の守りも攻めも果敢に挑戦
守り：スタジアム体験のベースアップ
❖
観戦アプリ「STAR GUIDE」をリリース
攻め：スタジアムの熱量アップ
❖
盛り上がりポイントの可視化をするべくスタジ
アムにおける声援量を測定


# Page. 12

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AIにオールイン


# Page. 13

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AIの利活用に関する社内公募
●
●
スポーツ関連組織からアイデアを募集。条件は「AIでこんな事ができたらいいなを教え
て下さい。AIでできるかわからなくてもOKです」
結果として、合計106件の起案
スクリーニング要件
106件
既存事業に対する案か？
✔ 事業化までの期間・蓋然性の観点から新規事業ではなく、比較的短期に検討推進
が可能である「既存事業の売上向上/価値向上」、「既存事業のコスト削減/業務
効率化」を優先として整理
63件
4件
2件
AI活用する意義があり、自社で新規開発すべき案か？
✔ 既存事業に対する案を4つのカテゴリに分類
✔ その中から、AI活用の意義、自社開発の意義のある「自社で新規開発すべき、
かつ期待効果が明確」を優先検討対象として整理
残案の中でも、AI活用が早期に実現可能な案か？
✔ うち1つが本日の発表内容


# Page. 14

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グッズの発注高度化


# Page. 15

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加藤 弘則
株式会社ディー・エヌ・エー
IT本部AI・データ戦略統括部
PHOTO
2016年、DeNA入社。アナリストとしてモバゲー等を掌管するプラッ
トフォーム事業へ携わった後、オープンプラットフォーム統括部の副
部長と、IT本部AI・データ戦略統括部を兼任。
生成AI活用の推進活動、全社的なデータ活用戦略の構築などに加え、
現場のデータ活用で培った知見を全社的に展開する施策を推進中。


# Page. 16

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グッズの発注における課題
●
●
現状は対戦カード、曜日、チケット販売状況、直近の売上から担当者が発注
複雑な判断が求められるため、担当者への属人化と欠品が場合によっては発生


# Page. 17

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グッズの発注における課題
●
●
現状は対戦カード、曜日、チケット販売状況、直近の売上から担当者が発注
複雑な判断が求められるため、担当者への属人化と欠品が場合によっては発生
需要予測モデルの開発
による解決
ダイナミックオペレーション
による解決


# Page. 18

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グッズの発注における課題
●
●
現状は対戦カード、曜日、チケット販売状況、直近の売上から担当者が発注
複雑な判断が求められるため、担当者への属人化と欠品が場合によっては発生
需要予測モデルの開発
による解決
ダイナミックオペレーション
による解決


# Page. 19

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取組みの全体概要
グッズの発注最適化を通じ、機会損失を防ぎ、データインフォームドを加速させる
Before
個人のノウハウに寄った
発注と売切れ/余剰在庫の発生
PoC実施
理想状態
（本日の発表内容）
◻発注ノウハウのブラックボックス化
◻受発注データが点在
◻欠品機会損失のポテンシャルが不明
◻余剰在庫の蓄積等
〜
〜


# Page. 20

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取組みの全体概要
グッズの発注最適化を通じ、機会損失を防ぎ、データインフォームドを加速させる
Before
個人のノウハウに寄った
発注と売切れ/余剰在庫の発生
PoC実施
理想状態
需要予測モデルの開発
◻発注ノウハウのブラックボックス化
◻発注ノウハウの見える化
◻受発注データが点在
◻欠品機会損失のポテンシャルの集計
◻欠品機会損失のポテンシャルが不明
◻受発注データのクラウド化
◻余剰在庫の蓄積等
◻需要予測モデルの開発（PoC）
〜
〜


# Page. 21

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取組みの全体概要
グッズの発注最適化を通じ、機会損失を防ぎ、データインフォームドを加速させる
Before
個人のノウハウに寄った
発注と売切れ/余剰在庫の発生
PoC実施
理想状態
個人のノウハウに閉じた
需要予測モデルの開発
◻発注ノウハウのブラックボックス化
◻発注ノウハウの見える化
◻受発注データが点在
◻欠品機会損失のポテンシャルの集計
◻欠品機会損失のポテンシャルが不明
◻受発注データのクラウド化
◻余剰在庫の蓄積等
◻需要予測モデルの開発（PoC）
発注業務の解消
◻発注ノウハウの民主化を実現して、誰で
も最適な数量を発注できる状態
〜
〜
◻受発注データが整理されデータイン
フォームドな意思決定が実現し、さらな
る付加価値が生み出されている状態


# Page. 22

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まずは需要予測
プロジェクトの進行イメージ
優先度の確定に向けて
グッズ
❖
グッズ業務フロー、データの持ち
方などを調査し優先度を決定
需要予測
1
❖
ダイナミック
オペレーション
2
ダイナミックオペレーション
（プライシング等）
➢
価格弾力性を把握するため
の施策を実施したのち
※需要予測を先に実施することで得た示唆を
ダイナミックオペレーションモデル開発へ生かす


# Page. 23

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PoC対象（グッズ）について
定番商品に絞った理由
定番商品
タオル、キャップ、ユニフォーム
グッズ全体
季節/企画商品
❖
PoCの対象は定番商品
❖
販売数量が大きく、発注数量の
確定に関するパラメータが小さ
い


# Page. 24

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グッズ発注の具体的な業務フロー
●
発注業務は職人技
❖
過去の売上を確認
➢
商品ごとにデータ
が点在
❖
向こうn日間の売上を予
測
❖
発注用スプレッドシートへ
発注量を記載


# Page. 25

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PoCの開発に向けた具体的なアクション
●
発注業務の民主化
❖
過去の売上を確認
➢
商品ごとにデータ
が点在
売上データをBigQueryへ集約
❖
向こうn日間の売上を予
測
担当者へヒアリングし（複数回）
予測のためのパラメータを特定
❖
発注用スプレッドシートへ
発注量を記載
予測結果を既存業務フローへ
組み込む方法の検討


# Page. 26

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アプローチ


# Page. 27

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アプローチ詳細
商品毎の需要トレンドを捉える特徴量エンジニアリング
時系列を考慮したモデル学習・検証設計
商品の属性、残り試合数、直近販売数など、多角的な視点で
商品毎の需要トレンドを予測することで予測性能改善を実現
モデル運用時に未来のデータへ適合できるようにするため、
モデルの学習にテスト期間を使用しない検証設計を実施
2025/3/1
学習用データセット: 2023/01 ~ 2024/05
入力: 予測値利用日時点で
取得可能な特徴量（xxx種）
直近売上数に関する特徴量
・該当商品の7, 14, ... 90日間のEC販売数
・該当商品の7, 14, ... 90日間の店舗販売数
:
試合 / チケット販売実績に関する特徴量
・過去の試合数
・将来のチケット販売数
:
商品に関する特徴量
・商品カテゴリ
:
2025/5/31
23/01/01 23/03/31
23/01/01,
キャップ(1)
:
出力: 90日間の販売数
24/05/31 24/08/29
24/05/31,
ユニフォーム(3)
従来法
予測:
226個
誤差 (SMAPE):
1.259
実績:
100個
Light
GBM
予測:
192個
誤差 (SMAPE):
0.921
検証用データセット: 2024/06 ~ 2024/09
24/06/01,
キャップ(1)
:
24/09/30,
ユニフォーム(3)
24/06/01 24/08/30
24/09/30 24/12/29
テスト用データセット: 2025/01 ~ 2025/04
25/01/01,
キャップ(1)
:
25/4/30,
ユニフォーム(3)
25/01/01 24/08/30
24/05/31 23/8/29


# Page. 28

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDKDM2M7G.jpg)

アプローチ詳細
欠品による異常値影響を軽減した目的変数
予測の不確実性（分位点）の出力
欠品を考慮せず目的変数（=90日販売数）を計算すると
過小予測に繋がるため、もっともらしい値で補完を実施
上振れ/下振れの範囲を提供できるように、
分位点推定予測の結果を提供
欠品
90日間の
売上額
....
キ
ャ
ッ
プ
(1
)
ユ
ユ
キ
ャ
ッ
プ
....
(2
)
ニ
ニ
フ
フ
ォ
ォ
ー
ー
ム
ム
(3
)
(4
)


# Page. 29

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7PKXR1QJ8.jpg)

結果


# Page. 30

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVVLRYPJQ.jpg)

アプローチの結果
発注精度が20%程度向上する可能性を見込む（※）
※これにより、お客様の観戦体験がより良いものになる


# Page. 31

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGLXM9QJL.jpg)

PoCのサマリ


# Page. 32

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQY8RWW7P.jpg)

PoCのサマリ
既存のグッズ発注業務フローを参考にPoCを実施
Before
◻発注ノウハウのブラックボックス化
◻受発注データが点在
◻欠品機会損失のポテンシャルが不明
◻余剰在庫の蓄積等


# Page. 33

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74W28K1E1.jpg)

PoCのサマリ
既存のグッズ発注業務フローを参考にPoCを実施
Before
PoCの結果
◻発注ノウハウのブラックボックス化
◻受発注データが点在
◻欠品機会損失のポテンシャルが不明
◻余剰在庫の蓄積等
◻発注ノウハウを言語化
◻データのクラウド化
◻欠品機会損失のポテンシャルを把握
◻発注数量の予測初期モデルの構築（キャップ、ユニフォーム、タオル）
◻結果: 発注精度が20%程度向上する可能性


# Page. 34

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ1YM2X5EG.jpg)

今後について


# Page. 35

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWG3RNW72.jpg)

今後のロードマップ
目指す世界
3rd
Step
2nd
Step
ダイナミック
オペレーション
PoC/MVP
◻ユーザごとに最適な購買体験が設計されて
いる状態
MVP/
本開発
◻ユーザが「欲しい」と思える価格と商品
価格が釣り合った状態
需要予測
本開発
MVP
◻実運用を前提とした
開発/実装
1st
Step
◻対象商品の拡張
◻MVPのフィード
バックを反映
需要予測
PoC
FY25 3Q〜
4Q〜
FY26〜
発注業務に関するPoC開発によって、
目指す世界を実現する打ち手の1つである
ダイナミックオペレーションモデル（※）
開発に向けた見通しが一定得られた。
※ダイナミックプライシングなど
状況に応じた柔軟なサービス展開
FY27〜


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