実施時期: 2025年08月|2026.06.02 最終更新
属人的な需要予測をAIで高精度化し、在庫最適化と製品の廃棄ロス削減へ
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アプローチと成果
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
- 担当者の経験や勘に依存した需要予測から脱却したい
- 急激な需要変動に迅速に対応できる生産計画を立てたい
- 在庫の最適化により、製品の廃棄ロス削減やキャッシュフロー改善を図りたい
プロジェクト概要
背景・目的
従来の需要予測は、過去の実績データに基づく統計と、担当者の経験や知見を組み合わせた手法に依存していました。そのため、膨大なデータに潜む複雑な傾向を正確に把握することが難しく、急激な需要変動への迅速な対応に課題を抱えていました。 そこで、より高精度かつ網羅的な予測を実現し、生産計画の柔軟性を高めるため、AIを活用した新たな需要予測モデルの導入を決定しました。
アプローチと成果
アプローチ
武田薬品工業株式会社は、日本の製造・供給部門において、AIを活用した医薬品の需要予測モデルを構築し、運用を開始しました。導入したAIモデルは、膨大なデータの非線形な傾向や複雑な相関関係を捉えることが可能です。運用においては、AIが算出した予測データに完全に依存するのではなく、人の経験や知見も踏まえて最終的な判断を行うハイブリッドな体制を採用しています。
導入の初期段階では、AIが学習するために十分な過去データが存在し、かつ出荷頻度の高い製品に絞って需要予測を実施しています。これにより、需要予測の更新頻度を高め、生産計画への反映における柔軟性を向上させる仕組みを構築しました。今後は、データの蓄積状況を見ながら、より幅広い製品群へと対象を拡大していく予定です。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
コスト削減
属人化解消
データ分析・意思決定支援
推進したこと
組織変革・DX推進
AIによる高精度な需要予測と在庫の最適化により、急激な需要変動にも迅速に対応可能な生産計画モデルを実現しました。これにより、医薬品の安定供給が強化されるだけでなく、有効期限切れによる製造済み医薬品の廃棄削減といった環境面での効果が見込まれています。 さらに、在庫の適正化によるキャッシュフローの改善など、財務面でのポジティブな効果も期待されています。同社は今後も、需要予測の高精度化と業務の持続的な効率化を推進し、必要な医薬品を確実に届けるという使命を果たしていくとしています。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
自社活用（自社開発・活用推進）
AI導入・開発手法
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
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経営データ分析
意思決定支援
製造
生産計画の最適化
需要予測・在庫最適化
活用したデータ
数値・Excel・ログ
売上・受注・販売実績
在庫・生産・物流データ
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
機械学習（数値データからの予測・推論）
統計モデル（数値データに基づく傾向分析）
WarpBiz編集部の事例考察
成功の最大の要因は、AIの予測データと人間の知見を組み合わせたハイブリッドな運用体制を構築し、まずはデータが豊富で出荷頻度の高い製品からスモールスタートを切った点にあります。このアプローチは、製造業だけでなく、小売業や飲食業における需要予測・在庫管理など、幅広い業種に応用可能です。導入にあたっては、AIに学習させるための過去データの質と量の確保、そしてAIの予測結果を現場がどう判断し活用するかの運用ルールの策定が重要なハードルとなります。同様のAI活用を検討される方は、ぜひ他の事例記事もご覧いただき、自社に合ったツール探しにご活用ください。
プロジェクト実施・導入企業
武田薬品工業株式会社
世界中の人々の健康と、輝かしい未来に貢献することを目指す、研究開発型のバイオ医薬品のリーディングカンパニー。消化器系・炎症性疾患、希少疾患、血漿分画製剤、オンコロジー、ニューロサイエンス、ワクチンなどの領域で革新的な医薬品の創出に取り組んでいます。
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医薬品の安定供給の強化を見据えた製造・供給部門におけるAI需要予測の開始について | 武田薬品
発行元：武田薬品工業株式会社
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