実施時期: 2025年10月|2026.06.02 最終更新
属人化した需給調整業務をAIで一元化し、工数の3割削減を目指す
※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
- 部門間での調整業務が属人化し、コミュニケーションに悩んでいる
- エクセルやメールでのやり取りが煩雑で、情報の一元化をしたい
- 需要予測の精度を向上させ、サプライチェーン全体を最適化したい
プロジェクト概要
背景・目的
リコーはサプライチェーンマネジメントの最適化に向け、社内業務のDXを推進しています。これまで、工場と販売部門間で行われる需給調整業務は属人化しがちであり、担当者間のやり取りはエクセルやメールに依存していました。 このようなアナログで煩雑なコミュニケーションが課題となっており、業務全体の可視化と効率化が求められていました。そこで、プロセスDXの一環として、LLM（大規模言語モデル）やRAG（検索拡張生成）といったAI技術を活用し、需給調整業務を改革する実証実験を開始するに至りました。
アプローチと成果
アプローチ
リコーは、需給調整における本社、国内外の販売拠点、工場間のやり取りを、AIを搭載した自社開発のプラットフォーム上に集約しました。これにより、従来のエクセルやメールによるコミュニケーションを一元化し、デジタル化を実現しています。
さらに、市場で稼働する複合機の状況データを基に、トナーや消耗部品などのサプライ需要を予測するAIシステムの開発にも着手しています。また、急な需要変動などの緊急時に発生する工場側との調整業務を支援するため、LLMを活用した仕組みを構築し、社内での実証実験を進めています。
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
属人化解消
コスト削減
生産性向上
推進したこと
プロトタイプ開発（PoC）
AI活用の社内展開・定着
本プロジェクトは現在実証実験の段階ですが、エクセルやメールに依存していた属人化からの脱却により、大幅な業務効率化が期待されています。
具体的には、2030年までに現時点から3割の業務工数削減と、業務品質の向上を目標に掲げています。また、市場の稼働データを活用した需要予測の精度向上により、サプライチェーン全体の最適化に繋がる点も、大きな価値をもたらすと見込まれています。 さらに、AIを活用したソリューションの社内実践を通じて蓄積されたノウハウは、将来的にお客様への提供も見据えられており、自社のDX推進にとどまらない新たな価値創出へと繋がっていく予定です。
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
AIによる定型業務の自動化
バックオフィス・管理部門（人事・経理・法務）
需給調整業務
製造
需要予測・在庫最適化
生産計画の最適化
活用したデータ
文書・ナレッジ
日報・議事録・メール履歴
数値・Excel・ログ
在庫・生産・物流データ
機械・設備・位置
設備稼働ログ・機械センサー
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
テキスト・言語AI
LLM
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
RAG（社内データ等をAIが参照して回答）
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
生成AI・LLMサービス
連携ツール
連携したシステム・SaaS
自社開発プラットフォーム
WarpBiz編集部の事例考察
属人化しやすい部門間の調整業務を、自社開発のAIプラットフォームで一元化した点が最大の成功要因と言えます。このアプローチは、製造業だけでなく、複数拠点を持つ小売業や物流業における在庫管理・配車計画などにも応用可能です。導入にあたっては、現場の既存フロー（エクセルやメール）からの移行に対する抵抗感を和らげるため、段階的な定着支援が重要になります。同様のサプライチェーン最適化や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
株式会社リコー
デジタルサービス、印刷および画像ソリューションなどを世界約200の国と地域で提供
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