過剰在庫によるキャッシュフロー圧迫と、欠品による機会損失。この相反する課題を同時に解決するのがAIによる需要予測です。過去の販売データ、季節要因、イベント情報などをAIが分析し、最適な発注量を提案します。
AIによる需要予測は、従来の経験則ベースの予測と比べて精度が20〜40%向上するケースが多く報告されています。ある食品製造業では、AIの導入により廃棄ロスを35%削減、欠品率を60%改善しました。
最低2年分の販売実績データがあれば、AIモデルの構築を開始できます。データの形式はCSVやExcelでOK。データクレンジング（異常値の除去、欠損値の補完）を行ってからAIに学習させることで、予測精度が向上します。
ステップ1：過去の販売データを整理。ステップ2：AI需要予測ツールでテスト予測。ステップ3：予測結果を発注担当者と共有し、人間の判断と組み合わせて運用。ステップ4：精度を検証しながら自動発注に移行。