需要予測型自動発注（AI-SCM）【機械・自動車系商社】 
過去の販売実績、自動車の登録台数、市場の修理需要データをAIで分析し、最適な在庫量を算出・自動発注する施策です。商社特有の欠品リスク（ラインストップ）を回避しつつ、過剰在庫によるキャッシュフロー悪化を防ぎます。季節変動や新型車発売に伴う需要変化も予測に組み込みます。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
商社 |  目的 |
在庫最適化 |
| 業界② |
機械・自動車系商社 |  対象 |
SCM部門 物流部門 財務・経理部門 |
 費用 |
500〜5000万円 |  実施期間 |
180 |
主なToDo
- 過去3〜5年分の入出荷データをクレンジングする
- 予測モデルのプロトタイプを検証する
- ERP（基幹システム）との自動発注連携を行う
期待できる効果
在庫維持コストを削減し、同時に供給責任（欠品ゼロ）の精度を高められる。
躓くところ
突発的な特需や廃番情報など、外部要因のデータ化。
狙えるチャネル
