SCM最適化エージェント導入事例｜発注の手作業を自動化し工数を大幅削減
経験と勘での発注から脱却。AIエージェントによる「SCM最適化」で工数を大幅削減
小難しいシステムをゼロから構築する時代は終わりました。最新のAIエージェントを現場のオペレーションにどう組み込み、意思決定スピードを引き上げるのか？弊社コンサルティングによる導入プロセスを公開します。
現場の課題と、AIエージェントによる解決策
従来のサプライチェーン管理（SCM）において、多くの企業が抱える課題に対し、AIエージェントがどのように機能したかをご紹介します。
Before (手作業・属人化)
- 現場担当者の経験と勘（KKD）に依存した発注作業
- 無数の制約条件（在庫、競合販促、物流）をExcelで手作業補正
- 需要予測の精度が安定せず、担当者の業務負荷が限界に
人的コスト増・手戻り多発の要因に
✨ After (AIエージェント導入後)
- AIが各種データを統合解析し、最適な発注量を自動提示
- 直近の売上トレンドや天候条件などを反映し、初期予測値を自動最適化
- KKD補正が不要になり、SCM全体最適化と大幅な業務効率化を実現
発注業務の工数削減率
50
% UP
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本事例の開発・実装環境
現場のオペレーションフローを踏まえ、以下の最新技術・環境を用いて迅速にアプリケーション化を推進しました。
よくある質問（FAQ）
すでに自社で需要予測システムを入れていますが、連携は可能ですか？
可能です。本事例でも、既存の需要予測システムから出力された初期予測結果に対し、AIエージェントが現場の補正作業を代替・自動化する形で組み込んでいます。
現場の担当者がAIを使いこなせるか不安です。
専門知識は一切不要です。マウス操作で直感的に条件変更やシミュレーションができるダッシュボードとして提供するため、担当者は意思決定に集中できます。
自社のデータでも同じ最適化ができるか？
具体的なデータ連携の仕組みや、貴社環境での実現可能性については、現状の業務フローに合わせて個別にご案内しております。
