AIによる需要予測で「欠品」と「過剰在庫」を同時に減らす——架空の小売チェーンを題材に、導入の狙いと成功条件を図解で整理する。

本記事は AITECH TIMES キュレーターが構成した想定事例です。実在の企業・数値を示すものではありません。

課題：勘と経験だけでは限界

店舗ごとに客層も売れ筋も違うなか、発注は担当者の勘と経験に頼りがちだった。予測が外れれば、売り切れによる機会損失（欠品）か、売れ残りによる廃棄（過剰在庫）のどちらかが発生する。

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ねらいは「両にらみ」

欠品と過剰在庫はトレードオフになりやすい。AI予測は、天候・曜日・イベントを加味して両方を同時に抑えることを狙う。

AIが見るデータ

📊 図解：予測に使う主なデータ
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過去の販売実績

店舗別・商品別・時間帯別の売上推移。

🌤️

天候・季節

気温や天気で動く商品（飲料・惣菜など）を補正。

🎪

イベント・催事

近隣の行事やセールによる需要の山を織り込む。

導入プロセス

🚀 図解：導入の4ステップ
1

データ整備

販売・在庫・気象データをつなぎ、欠品の記録も残す。

2

一部店舗でPoC

限られた店舗・カテゴリで予測精度を検証する。

3

発注フローへ組込み

予測を「発注の初期値」として提示し、担当者が微調整。

4

横展開と改善

効果の出た店舗から拡大し、実績で継続学習させる。

成功の条件は「人が使いこなせるか」

効果を左右するのは、モデルの精度そのものよりも運用設計だ。予測はあくまで支援であり、最終判断は現場の担当者が担う。提案の理由が分かる形で示し、担当者が納得して調整できることが定着の鍵になる。

まとめ

需要予測AIは「発注の自動化」ではなく「発注の高度化」。人とAIの役割分担を明確にすることで、欠品と廃棄の削減という相反する目標に同時に近づける。

出典・参考