実施時期: 2024年10月|2026.06.02 最終更新
発注業務の負担と欠品をAI需要予測で解決し、提案採用率95%で在庫を低減
※イメージ画像です
プロジェクト概要
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
- 発注業務の属人化や負担を軽減したい
- 欠品や過剰在庫を防ぎ、食品ロスを削減したい
- 物流や店舗現場の人手不足に対応し、生産性を向上させたい
プロジェクト概要
背景・目的
生産年齢人口の減少や「物流2024年問題」によるトラックドライバーの残業時間上限規制など、小売り・流通の現場における労働力不足が深刻化しています。 現場を支えるフロントラインワーカーの生産性向上と、サプライチェーン全体の最適化が急務となっていました。そこで、AIを活用した需要予測と自動発注の仕組みを導入し、業務効率化と在庫の適正化を図るプロジェクトが開始されました。
アプローチと成果
アプローチ
サミット株式会社では、日立製作所の「Hitachi Digital Solution for Retail/需要予測型自動発注システム」を導入しています。AIの予測精度を高めるため、過去の販売データや特売情報などのデータ整備を行い、実用性の高い自動発注の仕組みを構築しました。
2024年10月より、全123店舗において加工食品や日用品などのグロサリーを対象に運用を開始しています。本プロジェクトの特徴は、店舗内の発注業務を自動化するだけでなく、店舗のシステムと倉庫在庫や配送管理システムを連携させている点にあります。これにより、メーカーや倉庫から店舗へ、適切な量の商品を適切なタイミングで効率良く送るサプライチェーン全体の最適化を進めています。
さらに、2025年9月からは、事前の需給計画が求められる生鮮食品についても一部店舗から順次導入を予定しており、適用範囲の拡大を図っていく方針です。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
業務の自動化
人手不足の解消
生産性向上
コスト削減
推進したこと
既存システムとのAI連携
導入後、AIによる自動発注システムの提案は95％という高い採用率で現場に定着しています。発注業務の省人化が実現しただけでなく、欠品の改善や在庫の低減といった具体的な効果が確認されました。 今後は、店舗の保管スペースにおける在庫の過不足低減や食品ロス削減、納品遅延や緊急配送などのムダの排除が期待されています。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
全社共通・汎用業務
AIによる定型業務の自動化
運輸・物流
需要予測・在庫配置最適化
小売・流通・EC
需要予測
自動発注・在庫補充最適化
活用したデータ
数値・Excel・ログ
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）
活用・導入したAIモデル・ツール
その他のツール
WarpBiz編集部の事例考察
本事例の成功の最大の要因は、AIの予測精度が高く、現場スタッフが提案を信頼して95%という高い採用率で運用できている点にあります。この需要予測と自動発注のアプローチは、小売業だけでなく、製造業の部品発注や飲食店の食材管理など、需要変動が激しい他業種への横展開も十分に可能です。導入にあたっては、AIの予測精度を高めるために過去の販売データや特売情報などのデータ整備が不可欠となる点に注意が必要です。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ください。
プロジェクト実施・導入企業
株式会社日立製作所
データとテクノロジーでサステナブルな社会を実現する社会イノベーション事業を推進しています。「デジタルシステム&サービス」「グリーンエナジー&モビリティ」「コネクティブインダストリーズ」の3セクター体制で事業を展開しています。
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サミット株式会社
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