実施時期: 2025年07月|2026.06.02 最終更新
サプライチェーンの課題をAIで解決し、店舗作業コストを20%削減
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
- 在庫過剰や返品・廃棄コストの増加に悩んでいる
- 人手不足による配送コストや人件費の上昇に課題を感じている
- サプライチェーン全体を可視化し、業務を最適化したい
プロジェクト概要
背景・目的
流通業界では、在庫過剰や返品・廃棄コストの増加といった構造的な課題が恒常的に発生しています。さらに近年は、製造・配送・販売の各段階で人手不足が深刻化し、配送コストや店舗人件費の上昇が経営効率を圧迫していました。
こうした課題を解決するため、株式会社NTT AI-CIXと株式会社Retail AIは、トライアルホールディングス株式会社との協力のもと、店舗における実証実験を重ねてきました。その結果、大きな効率化が見込める段階に入ったことから、新会社「株式会社Retail-CIX」を設立し、サプライチェーン最適化サービスの事業展開を進めることとなりました。
アプローチと成果
アプローチ
株式会社NTT AI-CIXと株式会社Retail AIは、共同で新会社を設立し、流通サプライチェーンにおける業務最適化サービスを提供しています。本取り組みは、製・配・販において見えづらかった需要・発注・在庫・棚割・物流・店舗作業といった一連のプロセスを、AIとデジタルツイン技術を用いて可視化し、全体最適化する仕組みです。
中核技術として、DTC-SCM（デジタルツインコンピューティングによるサプライチェーンマネジメント）と呼ばれる「連鎖型AIエージェント」を活用しています。これにより、課題解決に向けて様々なAIが自律的にタスクを遂行し、業務や業界を横断して互いに連携します。具体的には、小売業向けに自動発注や棚割最適化、卸売業向けに小売業と連携した需要予測による在庫最適化コントロール、メーカー向けに生産・出荷計画最適化といった機能を提供しています。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
コスト削減
業務の自動化
人手不足の解消
生産性向上
エラー・ミスの削減
推進したこと
プロトタイプ開発（PoC）
新サービス・製品開発
AI×新規事業開発
トライアルホールディングス株式会社との実証実験を通じて、店舗作業コストを20%削減、店舗在庫を20%圧縮するといった大きな成果が得られています。また、発注の波動緩和による物流の平準化と効率化（10%削減）や、発注精度向上による欠品・廃棄の削減（5%削減）も実現しました。
この最適化効果は小売業にとどまらず、卸売業やメーカーと連携することで、生産・出荷計画の合理化、製造現場の作業平準化と残業削減、返品率・廃棄率の大幅削減といった川上への波及効果も見込まれています。
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
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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
小売・流通・EC
需要予測
自動発注・在庫補充最適化
棚割り最適化・欠品検知
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)
AIエージェント（AIが自律的にツールを使いタスク実行）
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
成功の最大の要因は、単一の業務改善にとどまらず、連鎖型AIエージェントを用いてサプライチェーン全体を可視化し、製・配・販の連携による全体最適を実現した点にあります。このアプローチは、製造業や物流業など、複数のステークホルダーが関わる他業種のバリューチェーン最適化にも応用できるでしょう。導入にあたっては、各企業間のデータ連携基盤の構築や、情報共有におけるセキュリティルールの策定がハードルとなるため、事前の合意形成が重要です。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NTT AI-CIX
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トライアルホールディングス株式会社
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