AI需要予測・「部品在庫」最適化シミュレーター【コンピューター機器メーカー】 
過去の受注実績、市場のPC/サーバー出荷予測、競合他社の動向、およびSNSのITトレンドをAIが統合分析し、将来の必要な部品在庫数を品目別に予測するシステムです。機器メーカーにとって「部材の過剰在庫」は経営を圧迫し、「欠品」は失注を招きます。本システムにより、リードタイムの長い重要部品（CPU, メモリ等）の最適な発注タイミングをAIがリコメンド。社内SEは、ERPの在庫データと外部のマクロ経済指数をデータレイクに集約し、高精度な予測モデルを構築します。経営層は「在庫評価損」のリスクをリアルタイムで把握でき、市場のダンプ（供給過剰）やショート（供給不足）に即応する機動力のあるMD（商品計画）を実現します。
 職種 |
経営企画 |  施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
IT・情報通信 |  目的 |
コスト削減 収益最大化 |
| 業界② |
コンピューター機器メーカー |  対象 |
需要予測 |
 費用 |
300〜2500万円 |  実施期間 |
120 |
主なToDo
- 過去3年分の受注・在庫・構成データ（BOM）のクレンジング
- 外部マクロ経済API（IT投資指数等）との連携構築
- 予測結果に基づく「自動発注・アラート」の承認フロー構築
期待できる効果
在庫評価損を15-20%削減。キャッシュフローの劇的改善。市場急変への対応。
躓くところ
製品サイクル（世代交代）の速さによる過去データの陳腐化。特注品への対応精度。
