AIによる需要予測の最適化基盤 
過去の販売実績、天候予報、周辺イベント、SNSトレンドをAIが統合分析し、店舗・拠点ごとの適切な在庫量を日次で予測、自動発注するシステムです。特に短賞味期限品や季節商品を扱うBtoC企業において、廃棄ロス削減と欠品防止を両立させます。予測データは物流センターと連動し、配送ルートの最適化（ルート効率化）も自動計算。経営企画として全社のサプライチェーンコストを最適化し、現場スタッフの発注事務負担をゼロにします。余った時間を接客や売場づくりに充てさせることで、営業利益率の向上と働き方改革を同時に達成。脱炭素（Scope3）対応としての輸送効率向上も数値化し、ESG価値を高める戦略施策です。
 職種 |
経営企画 |  施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
全業界 |  目的 |
コスト削減 脱炭素 |
| 業界② |
 対象 |
在庫最適化 | |
 費用 |
500〜5000万円 |  実施期間 |
180 |
主なToDo
- 過去の出荷・在庫データの収集とAI学習モデルの構築
- 物流システム（WMS/TMS）との自動発注API連携開発
- 全店展開に向けた発注ルール・例外対応の運用策定
期待できる効果
廃棄損を10-15%削減。物流コストの抑制。発注ミスの撲滅による利益改善。
躓くところ
突発的な需要変動（TV紹介等）への対応。現場スタッフのAIへの信頼性。
