生産管理やPOSレジのデータをもとに、AIが需要を自動で予測するサービスを提供しています。「発注量の判断がいつも不安」「担当者によって発注精度がバラバラ」「欠品と廃棄が繰り返される」――そのようなお悩みを、現場に合わせた専用AIの構築で解決します。まずは在庫ロス30%削減・発注業務時間70%短縮を目標に、小さく始めて効果を確認するところからスタートします。

このサービスで解決できる3つの課題

# 課題 AIによる解決
01 発注の悩みをゼロに
「足りるか、余るか」という判断のストレスが現場を消耗させている		 過去の傾向データをAIが分析し、最適な発注量を自動で算出します
02 「あの人にしか分からない」を解消
熟練担当者の経験と勘に依存した発注業務が属人化している		 熟練者レベルの判断をAIが自動化。経験の浅いスタッフでもベテランと同精度で対応できます
03 「欠品と廃棄」の連鎖を断つ
「足りない」と「余って捨てる」が繰り返され、売上と利益が毀損されている		 適正在庫を維持し続けることで、売上増加と廃棄コスト削減を同時に実現します

貴社のデータを使った完全カスタマイズ開発で、クライアント様専用のAIを構築します。ローカル環境での稼働により、内部情報が外部に漏れるリスクを最小限に抑えられます。導入後は伴走支援により継続的に効果を測定・改善します。

ご導入の流れ（無料診断後）

検証フェーズ ― 小さく始めて、効果を確認 ―

STEP 内容 主な実施事項
① 現状分析 在庫ロス額・発注業務時間のヒアリング／過去1年分のPOS・生産データ分析／効果の出やすい商品カテゴリを1つ選定／ミニマムAIモデルの検証計画策定
② 検証・精度改善 選定カテゴリでAI予測モデルを構築／過去データで予測精度を検証／予測結果と実績値の比較／モデルの調整・再学習を繰り返し精度向上

実装フェーズ ― 検証済みのAIを本格導入 ―

STEP 内容 主な実施事項
③ システム構築・組込み 検証済みモデルを全商品に拡大展開／発注担当者向けUI/画面の開発／運用ルール策定（AIの予測をどう使うか）／担当者向けトレーニング実施
④ 稼働・継続改善 導入前後の在庫ロス額・発注業務時間を比較／季節変動・トレンド変化に応じたモデル再学習／新商品追加時のモデル拡張対応／定期的な改善提案（四半期ごと）

※ 検証フェーズからスタートするため、一般的なシステム開発に比べて小規模・低リスクで導入できます。
※ AIの予測は「最終判断を置き換えるもの」ではなく、担当者の判断を支える基準値としてご活用いただきます。
※ 人の判断と併用しながら、現場に合わせたAIを構築することで徐々に精度を高めていきます。

業種別 活用シーン

項目 製造業 飲食業 小売業
よくある課題
部品の過剰在庫・欠品が発生
長期保管で部品が劣化・廃棄ロス
発注タイミングが難しい		 食材の廃棄ロスが多い
仕込み量の判断が難しい
賞味期限が短い食材は特に困難		 季節商品の発注量が読めない
トレンド変化に対応できない
棚卸し・発注作業に時間がかかる
AI活用方法
過去実績から次月の生産量を予測
部品・原材料の数量を自動算出
リードタイムを考慮した発注日を提案		 過去データから客数を予測
食材量を自動計算
仕込み量を逆算		 商品ごとの売れ筋を分析
季節変動を学習し発注量を提案
販売予測数を提示
活用効果
部品在庫30%削減
欠品による生産停止ゼロ
発注業務時間70%短縮		 食材廃棄ロス40%削減
仕込み時間短縮で人件費削減
品切れによる機会損失ゼロ		 売れ残り在庫30%削減
発注業務時間70%短縮
売れ筋商品の品切れ防止

まずは無料診断からお気軽にご相談ください

現状の課題をお伺いし、貴社に最適なAI活用の方向性をご提案いたします。

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