AI需要予測・ヒット商品検知システム【ゲーム・おもちゃ】 
SNSのトレンド、競合他社の予約状況、過去のシリーズ販売実績をAIが多角的に分析し、新商品の需要を予測するシステムです。おもちゃ業界はヒットの波が激しく、過剰在庫と欠品による機会損失が最大の経営課題です。本システムにより、生産計画の精度を向上させ、適切なタイミングでの追加発注や在庫移動を実現します。特に、クリスマスや誕生日などの季節需要に加え、アニメ放映やインフルエンサーによる拡散などの外部要因をリアルタイムに反映することで、販売機会を最大化。データに基づいた確実なMD（マーチャンダイジング）戦略をシステム面から強力にバックアップします。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
エンタメ・ホビー |  目的 |
収益最大化 |
| 業界② |
ゲーム・おもちゃ |  対象 |
MD(マーチャンダイザー) 生産管理部門 経営企画 |
 費用 |
300〜2500万円 |  実施期間 |
120 |
主なToDo
- SNSトレンド分析ツール（API）との連携基盤構築
- 過去の販売実績データのクレンジングとカテゴリ分類
- 予測モデルの構築と特定シリーズでのテスト運用
期待できる効果
在庫評価損を15-20%削減。ヒット商品の売り逃しを防止し、売上の最大化に直結。
躓くところ
SNSの「偽のバズ」や、急激なブーム終息の判別精度。学習データの多様性確保。
