過去の販売実績、天候、特売情報、SNSのトレンドをAIが統合分析し、製品ごとの需要を日次で予測するシステムです。食品業界では、短賞味期限製品の「欠品による機会損失」と「過剰生産による廃棄ロス」の両立が最大の課題です。本システムにより、生産計画の精度を向上させ、適切な在庫レベルを維持します。予測結果は工場と物流拠点へリアルタイムに共有され、サプライチェーン全体のリードタイム短縮を実現。また、突発的な需要変動にも柔軟に対応可能となり、フードロス削減というESG課題への直接的な貢献とともに、営業利益率の向上を強力に支援する小売・卸との連携も視野に入れた基幹施策です。
職種 |
情報システム | 施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
業界① |
メーカー | 目的 |
コスト削減 脱炭素 |
業界② |
食品・飲料 | 対象 |
営業部門 物流部門 生産管理部門 |
費用 |
500〜3000万円 | 180 |
主なToDo
- 過去3年分の出荷・販促・気象データの収集とクレンジング
- AI予測モデルの構築と特定ラインでの実証実験(PoC)
- 生産管理システム(ERP)との自動連携および現場運用移行
期待できる効果
廃棄損を10-20%削減。過剰在庫による倉庫費用の抑制。機会損失の防止。
躓くところ
突発的なバズり(SNS)や競合のキャンペーンへの対応。AI精度への過信。

AI需要予測・生産計画最適化基盤【食品・飲料】






