AI自動需要予測・「鮮度・在庫」最適化システム【食品・飲料】 
過去の販売実績、天候、近隣イベント、SNSの流行、および卸・小売の在庫状況をAIが分析。最適な生産計画と発注量を算出して基幹システムへ自動送信。食品メーカーの「欠品による機会損失」と「賞味期限切れ廃棄」を同時に最小化します。社内SEは、外部の気象APIとSFA/ERPを統合。AIが「猛暑による飲料需要の急増」といった予兆を工場へ通知。経営企画として、全社的な在庫回転率を向上させ、キャッシュフローを劇的に改善。ベテランの「勘」をデジタル化し、新任担当でも高精度な需給調整が可能な環境をテクノロジーで保証します。
 職種 |
経営企画 |  施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
メーカー |  目的 |
効率化 収益最大化 |
| 業界② |
食品・飲料 |  対象 |
在庫最適化 |
 費用 |
500〜6000万円 |  実施期間 |
180 |
主なToDo
- 過去3年分の全SKU販売・在庫・廃棄データのクレンジング
- 外部マクロ経済・気象・イベントデータのAPI連携基盤構築
- 需給調整・自動生産計画立案ロジックの精度検証と展開
期待できる効果
在庫評価損の削減。生産効率の向上。欠品による失注防止。
躓くところ
特売（プロモーション）時の異常値の補正。季節商材の予測精度。
