需要予測AIの導入（PSI管理高度化）【コンピューター機器メーカー】 
過去の販売実績、季節性、受注残、経済指標などのデータをAIに学習させ、製品ごとの需要を予測するシステムを導入する施策です。精度の高い販売計画に基づき、生産計画（P）、販売計画（S）、在庫計画（I）のバランス（PSI）を最適化します。リードタイムの長い半導体部品の早期発注判断に役立てます。メリットは、過剰在庫の削減と、欠品による機会損失の回避です。成功には、営業の見込み情報（SFA）との連携が必要です。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★☆☆☆☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
製造・メーカー |  目的 |
在庫最適化 |
| 業界② |
コンピューター機器メーカー |  対象 |
サプライチェーンプランナー 営業推進 生産管理部門 |
 費用 |
300〜2000万円 |  実施期間 |
180 |
主なToDo
- 過去数年分の出荷データと受注データをクレンジングしてAIに学習させる
- 営業担当者の「読み（定性情報）」も入力パラメータに加える
- 予測結果と実績の乖離を毎月検証し、モデルを再学習させる
期待できる効果
過去の実績と経済指標をAI解析して精緻な需要予測を行うことで、PSIバランスを最適化。リードタイムの長い重要部品の早期発注を可能にし、過剰在庫の削減と機会損失の防止をデータ駆動で実現します。
躓くところ
予測精度を左右する変数（トレンドや競合動向）を適切にモデルへ組み込むためのデータサイエンス知見が困難です。AIの予測結果を現場が信頼し、実業務へ反映させるための意識改革も課題となります。
狙えるチャネル
