来週の価格がわかる広報——野菜5品目の市場価格予測で“旬と値頃”を先回り告知

背景・課題

広報・販促の“旬打ち”や値頃感の訴求は、市場価格の上げ下げに強く影響されるが、週次の相場把握と社内レポート作成は手作業で属人化し、発信タイミングを逃しがち。各地域・品目の価格動向が見える定点指標と、レポートの自動化が不足している。

AI活用ソリューション

唯一の解決策：青果5品目（レタス・トマト・ミニトマト・イチゴ・ほうれん草）の市場価格をAIで翌週・翌々週まで予測し、週次でメール配信＋ダッシュボード表示する“相場先読みレポート”を広報の定例インプットに固定化する。具体的には、過去の市場価格と天候データを学習したLSTM等で大田市場の週次相場を推定し、価格の上昇/下落フラグ、変動幅、昨年同週比を自動要約。広報はその要約をテンプレに差し込むだけで、①産地・銘柄の訴求強弱、②キャンペーン時期、③価格説明の言い回し、④“値上がり前の買い場”などのチェックリストを自動生成できる。結果、発信日は“予測×実績のズレ”を踏まえて微調整しつつ、値頃感を裏付ける図表をそのまま配布資料・SNS画像に転用できる。

AI導入前後の変化

成果・効果・ROI

価格説明の一貫性向上により誤解クレーム減少、需要の山谷に合わせた露出でクリック率・来店率の改善が見込める。モデル試算：広報制作時間▲60〜75%、関連投稿のCTR＋10〜20%、在庫の過不足起因の販促失敗件数▲20%（いずれも社内試算目安）。

実事例

株式会社ファームシップと豊橋技術科学大学が、AI（LSTM等）で大田市場のレタス等5品目の価格を翌週・翌々週まで予測し、2021年から無償配信。2022年には予測手法を改良し、1週先・2週先ともに精度向上を確認。広報や販売計画の先読み判断に活用可能な事例。

https://farmship.co.jp/news/753/

さらなる展開

- 地域別小売価格予測の併用で、エリア別の訴求文・価格表現を自動出し分け。- 予測と自社販促カレンダーを連携し、SNS/メルマガの投稿案を自動生成。- 取引先向けの“価格見通し一枚資料”を自動配布して商談前合意を効率化。- POS/EC実績を取り込み、相場×反応の因果を可視化して訴求ポイントを継続学習。

導入ロードマップ

1. 現状分析 - 対象品目・市場の決定、既存レポート作成フローの棚卸し、必要な可視化指標（前年比・変動幅・注目コメント）の定義。
2. 費用対効果の試算 - 週次作業時間の削減見込み、キャンペーン成果の上振れ仮説を置き、3〜6カ月での投資回収モデルを作成。
3. PoC検証 - 対象1市場×2品目で予測メールと簡易ダッシュボードを運用。実績との差、広報原稿の自動下書き品質、発信タイミング改善を定量評価。
4. 社内稟議 - PoCの削減工数・効果指標（CTR、来店率、説明資料作成時間）を添えて申請。情報セキュリティとデータ更新運用の体制を明文化。
5. 本番導入 - 対象品目拡大（5品目）、翌々週予測を含む週次運用へ移行。ダッシュボードを広報の定例会議に組み込み、テンプレ原稿とチェックリストを標準化。