講演情報
[2Yin-B-35]需要予測と薬剤師の判断を統合したハイブリッド型モデルによる医薬品発注最適化
〇蓑田 和麻1、藤本 佳宏1、川邊 智也1、保坂 桂佑1 (1. 株式会社カケハシ)
キーワード：
機械学習、需要予測、医薬品、在庫管理、発注最適化
調剤薬局における医薬品の在庫管理では,需要予測に基づく自動発注の導入が進んでいる.しかし,非定常な需要変動等により,予測精度には限界がある.加えて現場では欠品回避が最優先されるため,従来の自動発注手法では過剰発注傾向が課題となっている.一方で薬剤師は,患者との対話や経験則等を加味し,欠品を増やさずに過剰発注を抑制している.上記課題の解決を目的として,本研究では薬剤師の判断を機械学習により模倣し,需要予測と統合したハイブリッド型発注モデルを提案する.5薬局のデータを用いた実験の結果,提案手法は従来手法と比較し,欠品率を同水準に維持しつつ,過剰発注金額を約35%削減した.