AIによる需要予測で、過剰在庫を30%削減

課題

小売業B社では、店舗ごとの発注量をベテラン担当者の経験と勘に頼っており、担当者交代のたびに精度がばらつく、季節変動に対応しきれず過剰在庫や欠品が発生する、といった課題を抱えていました。

施策

過去の販売実績・季節性・イベント情報などのデータを整理した上で、AIによる需要予測モデルを導入。担当者は予測結果をベースに最終判断を行う運用へと切り替え、属人化していた発注業務を仕組み化しました。導入にあたっては現場の負担を抑えるため、既存の発注システムの画面上でそのまま予測値を確認できるようにしています。

成果

• 過剰在庫を約30%削減
• 欠品による販売機会損失も同時に減少
• 発注業務の属人化が解消し、引き継ぎもスムーズに