需要予測AIによるPSI計画最適化【総合電機メーカー】 
過去の出荷実績、受注残、市況データなどをAIに学習させ、精度の高い需要予測を行うシステムを導入する施策です。生産（P）、販売（S）、在庫（I）の計画（PSI）を最適化し、在庫削減と欠品防止を両立します。メリットは、在庫の適正化と、生産計画業務の効率化です。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★☆☆☆☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
機械・電気 |  目的 |
在庫最適化 |
| 業界② |
総合電機メーカー |  対象 |
営業推進部門 物流部門 生産管理部門 |
 費用 |
500〜5000万円 |  実施期間 |
180 |
主なToDo
- データのクレンジング（欠損値補正など）を行う
- AIモデルを作成し、予実差を検証する
- 営業の「読み（定性情報）」とAI予測を組み合わせる運用フローを作る
期待できる効果
「作りすぎ」や「機会損失」を減らせる。ベテラン担当者の勘と経験に頼っていた計画業務を標準化できる。
躓くところ
突発的な需要変動（特需など）はAIでも予測できない。AIを過信せず、人間が最終判断するプロセスが必要。
狙えるチャネル
