従来の熟練ノウハウが必要な発注業務から脱却し、AIによる安定した運用を実現。高精度な需要予測エンジンとパラメータの完全自動化により、欠品・廃棄ロスの削減と店舗業務の劇的な省力化を同時に達成します。
お客様の抱える課題
多くの小売・流通現場では、発注業務において以下の3つの課題に直面しています。
消費者の嗜好多様化への対応困難
複雑化する消費トレンドを捉えきれず、欠品による機会損失や過剰在庫による廃棄ロスが発生しています。
発注業務の属人化と熟練ノウハウの不足
天候や曜日、イベントなどを考慮した適切な発注には熟練のノウハウが必要であり、担当者の経験やスキルに依存した運用となっています。
店舗スタッフの業務負担増
人手不足の中、日々発生する膨大な発注作業や在庫管理がスタッフの大きな負担となっています。
解決アプローチ
「正しく設定すれば正しい結果が得られる」ノウハウ活用型から、「何もしないで正しい結果が得られる」ノウハウレス自動型システムへ転換します。
高精度な需要予測エンジンの導入
過去に実績のない突発需要やトレンド変化も、日々の最新売上実績から自動学習し、予測精度を継続的に向上させます。
発注数算出方式・パラメータ設定の完全自動化
商品カテゴリ単位ではなく、個々の商品特性（販売頻度、在庫日数等）をAIが分析し、最適な発注方式を自動で判別・設定します。
AIと業務の融合による意思決定支援
全ての作業を自動化するのではなく、品切れや異常在庫など「人が判断すべき項目」をAIがアラートで通知し、迷いのない業務を可能にします。
本ソリューションのポイント
以下の5ステップと独自の導入アプローチを通じて、業務にフィットしたシステムを構築します。
①最適な予測エンジンの構築と日々学習
最新の売上実績を学習し、突発需要にも対応。需要の変化をトレンドとして把握し、予測精度を維持します。
②商品特性に応じた発注方法の自動選択
補充型（Sell One Buy One、在庫補充）や予測型（基準在庫算出、売切り商品）から、商品個々の特性に合わせて最適な算出方式を自動判別します。
③業務レスの実現と基準在庫の自動算出
メンテナンスに熟練が必要だった「基準在庫」をAIが自動算出。従来必要だった詳細なパラメータ設定を不要にします。
④AIと業務の融合（アラートリストの活用）
品切れアイテム、フェース拡縮、異常在庫による棚卸指示など、AIが店舗の行動を促すアラートを出力し、業務を省力化します。
⑤精度向上PDCAサイクルと高速導入プロセス
「自動再学習（個別）」と「管理者による見直し（全体）」の2つのサイクルを回し、モデルを成長させます。また、机上PoC、店舗トライアル（PoV）、高速アジャイル開発を並行し、約9ヶ月で貴社に最適化されたシステムを展開します。
創出価値
約1,000店舗におよぶ導入実績があり、劇的な効果を創出しています。
在庫の最適化と廃棄ロスの削減
食品スーパーを中心に、全カテゴリでの発注採用率は平均90%以上を達成。在庫削減、品切れ・欠品削減、廃棄ロスの各項目で約30%の削減効果を実現しています。
店舗業務の劇的な改善
発注時間を60%削減、付帯業務を80%削減し、スタッフの負担を大幅に軽減します。担当者のスキルに依存しないため、安定した店舗運営が可能になります。
現場の声
「基準在庫のメンテナンスが不要になり非常に楽になった」「自分では気づかない商品もAIが適切に発注してくれる」など、現場の負担軽減と精度の両面で高い評価を得ています。