小売の販売・在庫・発注データを統合しAIで需要予測｜欠品・過剰在庫を減らすシステム開発事例

概要

課題

発注を判断するたびに、担当者は販売データ・現在庫・発注済み商品・業界の通達や規制を、それぞれ別のシステムやファイルから集めていました。データがないのではなく、必要な情報が別々の場所にあることが、経験頼みの発注判断と欠品・過剰在庫の一因になっていました。

対応

1. まず、データを一つにつなげる

販売データ、在庫データ、受発注データ、業界の通達、規制情報を一つの仕組みで管理できるようにしました。AIを使う前に、判断に必要な情報を整理することが先でした。データがバラバラのままでは、どれだけ便利なAIを入れても現場で使える答えは出ません。

2. AIで「次にどれくらい必要か」を考える

蓄積された販売・在庫データをもとにAIで需要予測を行い、担当者が数字を集めて考えていた部分に「この先どのくらい必要になりそうか」という判断材料を加えました。条件に応じて発注まで自動でつなげ、販売 → 在庫確認 → 需要予測 → 発注 の流れを途切れさせない設計です。

3. 欲しい情報を、探すのではなく聞く

「この商品の直近の販売状況は？」「現在庫はいくつ？」「発注済みの数量は？」といった問いにチャットボットで答える機能を設け、管理画面の中を探す時間を減らしました。

このプロジェクトから

AI・需要予測・自動発注という言葉だけを見ると高度に見えますが、最初に考えたのは「なぜ欠品するのか」「なぜ在庫が余るのか」「担当者は毎日どこに時間を使っているのか」というシンプルな問いでした。データをつなぎ、必要な情報をすぐ見つけられるようにし、予測を判断材料にし、繰り返し作業を自動化する。AIはその流れの中の一つの手段です。

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