販売予測の精度向上と在庫最適化を実現｜AI・データ活用で業務負荷を約50％削減！

■クライアントが抱える課題

在庫は多すぎても少なすぎてもビジネスにとってリスク。

それは分かっていても――
・販売予測の精度が低く、いつも計画とズレてしまう
・売上が大きくない商品まで手が回らず、機会損失や在庫ロスが発生
・経験に頼った“なんとなく”の予測から脱却したいけれど、
　どこから手をつけていいかわからない

そして現場では、
・膨大な時間をかけて計画を立てても、その効果が見えにくい
・蓄積されたデータがあるのに、うまく活用できていない
・ダッシュボードやBIツールを導入したが、業務にフィットしない

弊社がこれまでご支援してきた企業様も、同じような悩みを抱えていました。
「予測や計画がもっとスマートに、確実にできれば…」

――その想いに応えたのが、AI×データ活用による業務改善です。

 

■導入後の成果とメリット

属人的だった販売・在庫計画が、“見える化された予測”と“データに基づく意思決定”へと進化。

計画精度の劇的な向上
　AIモデルと統計手法を組み合わせることで、売上規模に応じた最適な予測ロジックを構築。
　特に売上上位商品の販売量は、予測誤差を大幅に削減しました。

業務効率の改善と省力化
　これまで膨大な時間と労力を費やしていた販売・在庫計画の策定業務が、過去実績に基づく自動予測＋戦略的な意思入れでスピーディに。
　担当者の業務負荷は約50％以上削減された事例も。

過剰在庫の削減と機会損失の回避
　適正在庫を可視化することで、在庫数の削減率が大幅に向上。
　同時に、欠品による販売機会の損失も減少し、利益率が改善されました。

データ活用の文化が根づく
　KPIモニタリングやダッシュボード活用により、データに基づいた現場判断が定着。
　属人性を排除しながら、業務とテクノロジーの融合を実現しました。

 

■導入アプローチ

導入前の課題整理から運用定着まで、一貫して伴走しました。

Step 1：課題ヒアリング & 現状把握
・販売・在庫計画の現状や業務フローを丁寧にヒアリング
・データの蓄積状況や活用実態を整理
・改善の余地やKPI設計の方向性を明確にします

Step 2：分析モデルの設計・構築
・売上規模・商品特性に応じたAI×統計モデルのハイブリッド構成
・精度と解釈性を両立する予測モデルを開発
・ビジネスロジックや販売戦略との整合性も考慮

Step 3：ダッシュボード・業務連携の整備
・予測結果を活用しやすい形でダッシュボードに可視化
・業務部門との連携設計（MD・物流部門など）
・モデル結果に“戦略的な意思入れ”ができる設計へ

Step 4：運用支援 & モデル改善サイクルの構築
・定期的なKPIモニタリング（予測誤差、在庫削減率など）
・モデル精度や現場フィードバックに基づくチューニング
・担当者が自走できるよう、運用マニュアルや教育支援も実施

 

■こんな課題をお持ちではありませんか？

□適正在庫がわからず、在庫過多や欠品が慢性化している
□各商品の販売予測を精度高く出したい
□KKD（勘・経験・度胸）から脱却し、データで意思決定したい
□計画策定にかかる工数が多く、業務負荷が高い
□予測しても実績とズレが大きく、信頼できない
□売上規模の小さい商品も含めて予測の抜け漏れをなくしたい
□データを活用しやすくするためにダッシュボードを構築したい

業界特性に応じた実践的かつ専門性の高いソリューションをご提案いたします。
現場で本当に使える「成果につながる予測モデル」で、在庫リスクの低減と売上最大化を同時に実現。
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