流通業界の未来を切り拓く！AIによる需要予測と在庫最適化の現場事例
背景・課題
流通業界では、環境対応やCSRへの取り組みが進む中で、過剰在庫と廃棄ロスが依然として企業課題です。特に、シーズナリティや突発的な需要変動への対応に苦慮し、現場担当者の経験則や勘による仕入れ判断が中心になりやすい状況でした。その結果、在庫切れや廃棄物の増大がコストと社会的責任の両面で課題となっています。
AI活用ソリューション
AIを活用した需要予測システムの導入により、過去の販売実績や季節変動、プロモーションデータ、また天候やカレンダーイベント等の複雑な要素もデータ化し、より精度の高い予測が可能となりました。導入プロセスでは現場担当者と連携し、予測精度や運用上の違和感・フィードバックも逐次取り込みながら調整することで、AIモデルの実運用適合を図りました。現場の勘や実体験も活用して、AI予測の限界・失敗事例も次回以降に反映するサイクルを継続しています。
AI導入前後の変化
導入前 (Before)
- 従来は、売れ筋・死筋の見極めや仕入れ量の決定が属人的で、在庫波動が大きかった。需要急変時には欠品や過剰在庫、廃棄が発生しやすく、作業工数も増加傾向だった。
- 導入前は月80時間の在庫関連作業が発生。AI導入後は、データ分析・現場すり合わせを加味し月60〜65時間程度に減少（単純な作業は自動化、現場フィードバックや調整に注力）。
導入後 (After)
- 需要予測AIを補助的ツールとして利用し、過去データだけでなく、現場知見とのすり合わせを継続。大幅な在庫ロス削減は難しくても、5〜10%の削減を安定して実現。予測ミス時のリカバリーや現場対応も事前想定した設計とし、継続運用可能な体制を構築。
イメージ図
成果・効果・ROI
在庫ロスは初年度で8%削減。売上はプロモーション部門と連携し一部カテゴリーで3%増。大幅なROIは見込めないが、2年で投資回収を達成。現場の混乱も想定内で運用が安定化。
実事例
X社では、AIによる需要予測を部分導入し、現場担当者の知見とのすり合わせによる運用を実現。初年度は在庫ロス8%削減、業務工数も15%減少。段階的ロールアウトで現場負担を最小限にとどめ、継続的な改善の仕組みを構築した。
さらなる展開
今回の取り組みは、今後物流部門や他店舗チェーン店舗にも横展開を予定。現場事情とAIを両軸で活用したハイブリッドな効率化モデルとして、他部門への波及効果も見込まれる。
導入ロードマップ
- 現状分析 - 現在の在庫管理・販売データを棚卸しし、AI導入の課題と業務プロセスを明確化。
- 費用対効果シミュレーション - AI導入前後でのコスト削減や現場負担軽減見込を部門ごとに試算。過大な成果値ではなく、実現可能な範囲で数値を設定。
- PoC検証・現場検証 - 小規模カテゴリ・短期間からAI予測をテスト導入。現場の勘や実感値とのズレを調整、段階的に範囲を広げて精度・運用確認。
- 社内承認・段階展開 - 検証結果をもとに、現場と協議しつつ徐々に全社規模へロールアウト。現場教育とトラブル時のサポート体制も強化。
- 本番展開・継続改善 - 全社導入後も運用データを蓄積し、継続指標で定期的にPDCAを回す。現場スタッフからのフィードバックも評価指標に含める。
ご相談・お問い合わせ
まずは無料相談から承りますので、AI活用のことならお気軽にお問い合わせください。