実施時期: 2025年10月|2026.06.02 最終更新
属人化していた複雑な生産・在庫計画をAIで自動化し、立案時間を約70%削減
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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
- 季節変動による需要予測や計画立案が難しく悩んでいる
- 複雑な制約条件を考慮した計画作成に時間がかかっている
- 特定の熟練者に業務が依存し、負担が集中している
プロジェクト概要
背景・目的
包装氷は季節性の高い商材であり、需要変動が非常に激しいという特徴を持っています。そのため、安定的な生産と供給を維持しつつ、無駄のない生産・輸送・在庫計画を立案することが求められていました。しかし、人手による高精度な需要予測や複雑な計画の策定は至難の業であり、現場では大きな課題となっていました。
特に、計画立案業務は熟練作業者の経験や勘に依存する部分が多く、特定の担当者に業務負荷が集中する属人化が深刻化していました。こうした状況を打破し、従業員の負担軽減と業務の効率化を実現するため、AIシステムの導入による計画立案業務の自動化プロジェクトが始動しました。
アプローチと成果
アプローチ
株式会社日立製作所との協創により、数理最適化技術を活用した日立独自の「計画系業務最適化サービス」をベースとしたAIシステムを構築しました。
このシステム開発における最大のポイントは、生産能力など40を超える複雑な制約条件に加え、これまで熟練者が経験則として持っていた「勘」や暗黙知をAIに学習させた点です。同社が取り扱う約50品目の商品において、生産工場、輸送倉庫、輸送形態、日程などの組み合わせは約200万通りにも及びます。システムはこれらの膨大な組み合わせの中から、制約条件を満たしつつ最適な計画を自動で抽出する仕組みを実現しています。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
業務の自動化
属人化解消
対応時間・リードタイムの短縮
従業員満足度・働き方改善
推進したこと
システムへのAI機能組込み
AIシステムの導入により、これまで手作業で行っていた計画立案にかかる業務時間を約70%削減することに成功しました。 また、季節要因などによる急激な需要変動に対しても、生産・輸送・在庫計画を柔軟かつ迅速に修正できるようになり、計画自体の質が大きく向上しています。長年の課題であった業務の属人化が解消されたことで、特定の熟練者に偏っていた業務負荷が軽減され、現場の働き方改革にも直結する成果を上げています。
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
AIによる定型業務の自動化
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
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、40以上の複雑な制約条件と熟練者の「勘」を数理最適化技術を用いてシステムに落とし込んだ点にあります。このアプローチは、アパレルや物流など、季節変動が激しくサプライチェーンの最適化が求められる他業種にも応用可能です。導入にあたっては、現場の暗黙知を正確に言語化し、データとして定義するプロセスがハードルとなるため、事前の業務整理が不可欠です。同様の課題を抱える企業は、数理最適化を活用した他の事例もぜひ参考にしてみてください。
プロジェクト実施・導入企業
株式会社ニチレイ・アイス
ニチレイフーズグループで製氷事業を展開
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