実施時期: 2023年11月|2026.06.02 最終更新
商品横持ち計画をAI需要予測で自動化し、指示作成工数を75%削減
※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
- 担当者の経験や勘に頼った属人的な計画業務から脱却したい
- 予測のブレによる緊急対応やイレギュラーな作業を減らしたい
- 将来の事業拡大に耐えうるスケーラブルな運用体制を構築したい
プロジェクト概要
背景・目的
アスクルは中期経営計画において在庫商品の拡充を掲げ、物流センター近郊の補充倉庫に余剰在庫を保管することで、出荷能力を最大限に活用する戦略をとっていました。 しかし、拠点間の商品移動（横持ち）計画は、担当者の経験や知見に依存した手作業で行われていました。属人的な作業ゆえに予測精度にバラつきが生じ、緊急の輸送が頻繁に発生するという課題を抱えていました。
さらに、将来的な取扱商品の増加や倉庫の拡張を見据えると、手運用では限界を迎えるリスクがあったため、システム化による抜本的な対策が急務となっていました。
アプローチと成果
アプローチ
同社は、AIを活用した需要予測システムを自社で開発し、物流拠点への導入を進めました。このシステムは、過去のデータや需要予測に基づき、「いつ・どこからどこへ・何を・いくつ運ぶべきか」という具体的な横持ち指示を自動で算出する仕組みです。
従来は担当者の勘と経験に頼っていた計画作成プロセスを、AIによるデータドリブンなアプローチへと刷新しています。 また、賞味期限や使用期限のある「期限管理品」についても、システム上で日次で細かく管理できる仕組みを構築し、戦略的な在庫配置を可能にする工夫を取り入れています。
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
生産性向上
属人化解消
データドリブン文化の定着
推進したこと
システムへのAI機能組込み
AI活用の社内展開・定着
AI需要予測モデルの導入により、商品横持ち指示の作成にかかる工数を1日あたり約75％削減することに成功しました。予測精度の向上によって緊急の臨時便が減少し、それに伴う入出荷作業の工数も約30％削減されています。
さらに、期限管理品を補充倉庫で適切に保管できるようになったことで、センター内での不要な商品移動が減り、フォークリフト作業の工数も約15％削減されました。
定性的な成果として、商品の追加や倉庫の拡張といった環境変化にも柔軟に対応できる体制が整い、担当者変更時の引き継ぎ負担も大幅に軽減されています。
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
全社共通・汎用業務
物流・倉庫管理
運輸・物流
需要予測・在庫配置最適化
小売・流通・EC
需要予測
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）
WarpBiz編集部の事例考察
成功の最大の要因は、属人的だった在庫移動の判断基準をAIによるデータドリブンな予測へと置き換え、業務プロセス自体を根本から見直した点にあります。この需要予測と自動指示のアプローチは、製造業の部品供給や小売業の店舗間移動など、複数拠点を持つあらゆる業種の在庫最適化に応用可能です。導入にあたっては、現場の運用ルールをシステムに合わせて柔軟に変更するチェンジマネジメントが重要になります。同様の物流DXや需要予測AIの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
アスクル株式会社
商業（卸売業、小売業）
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