← 事例一覧に戻る
需要予測で発注量を最適化し、欠品と過剰在庫を同時に抑制
売れ筋SKU
システム
販売実績
データ
推奨発注量
AI
需要予測
推奨
最終は人が決定
人
発注担当
発注
欠品と過剰を抑制
現場
在庫・店舗
業界・規模
- 業界
- 小売・卸売
- 規模
- 従業員100名規模
利用したAI・サービス
- Prophet
- ChatGPT
数量予測はProphet（Python）、特売・季節メモの整理にChatGPT
AI導入の概要
全商品のうち売上上位2割の定番SKUに絞り、過去2年分の出荷実績（欠品していた日の補正込み）をもとにProphetで翌週の推奨発注数を算出。特売や天候要因のメモをChatGPTで整理して発注画面の横に添え、最終的な発注数は担当者が決めています。
成功ポイント
- 1スポット品や新商品は外し、実績が揃う定番SKUだけで始めた
- 2過去に欠品して売上がゼロになっていた日をそのまま学習させないよう前処理した
- 3自動発注にはせず、推奨値と人の修正値のズレを毎週振り返った
NEXT STEP
データの棚卸しから、予測のスモールスタートまで伴走できます。
現状ヒアリングからPoC・定着・業務委託まで支援できます。