気温は売り上げを左右する大きな要因のひとつだ。実際の気温に加え、主観的な「体感温度」を取り入れれば、より精度の高い売り上げ予測が可能になるはず――。経産省がソーシャルメディアの投稿から「体感温度」を導き、飲料や食品の需要を予測するシステムの本格運用に乗り出した。
経済産業省は、人工知能（AI）を用いて来店者数を予測するシステムを、2017年度に実用化する。Twitterなどソーシャルメディアに投稿された文章から、実際の気温によらない体感的な「暑さ」「寒さ」を分析し、飲料や食品などの需要を予測する。
体感温度はときに実際の気温とは異なるもの。「暑い」「寒い」といった投稿には、それをやわらげてくれるような商品の欲求も見え隠れする（写真提供：Shutterstock.com）
予測システムは日本気象協会が販売する。飲料や食品メーカーのほか、天候の影響を受けやすい衣料品メーカーへの導入も働きかける。
経済産業省は2014年度から、天気予報を活用し、返品や売れ残った食品の廃棄を減らすプロジェクトに取り組む。2015年度は、ネスレ日本やローソンなど計26団体が参加した。
同プロジェクトでは、AI技術と小売店における全商品の売上データ、気象データを用いて需要を予測する。従来のPOSデータのみの解析に比べ、精度が約20％高まったという。
