小売業では、値引きや割引の判断を経験や勘に頼るケースが多く、
　売り切りと利益確保のバランスが難しい
　過剰値引きによる利益低下
　値引き不足による在庫ロス
といった課題があり、データに基づいた意思決定（データドリブン経営）が求められていました。

ブライセンは、AI需要予測と機械学習（XGBoost・LightGBMなど）を活用した価格最適化AIシステムを開発。
　各割引率ごとの販売数量を予測（需要予測）
　割引率ごとの利益を算出（利益最適化）
　売り切りと利益最大化を両立する最適な割引率を提案
することで、データに基づく値引き最適化を実現しました。

・需要予測精度 約70%を達成

・利益予測精度 約97%を達成

・約60%のケースで最適な割引施策が有効

・売上と利益の最大化を実現