フードロス削減・需要予測AI【食品・飲料メーカー】 
気象データ、カレンダー、過去の出荷実績をAIに学習させ、日々の需要を高精度に予測するシステムを導入する施策です。賞味期限が短い食品において、「作りすぎ（廃棄）」と「欠品」のバランスを最適化します。メリットは、廃棄コストの削減と、利益率の向上です。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
メーカー |  目的 |
在庫最適化 |
| 業界② |
食品・飲料メーカー |  対象 |
営業部門 生産管理部門 経営層 |
 費用 |
300〜3000万円 |  実施期間 |
120 |
主なToDo
- POSデータや気象データをAIに取り込むパイプラインを作る
- 予測結果を生産計画システムに連携させる
- 需給調整会議での合意形成フローを見直す
期待できる効果
廃棄ロスを数％減らすだけで、数千万円の利益改善が見込める。ベテランの勘に頼らない計画立案が可能になる。
躓くところ
特売や突発的なメディア露出による需要変動は予測困難。
狙えるチャネル
