ご相談時の課題
商品の発注量を担当者の経験に基づいて決めていたため、欠品と過剰在庫の両方が発生していました。シーズン性や店舗ごとの販売傾向も異なり、単純な前年実績だけでは正確な判断が困難でした。また、AIの予測結果だけでなく、担当者が複数パターンを比較できる仕組みが求められていました。
実施した内容
- 販売履歴、在庫、曜日、季節性を学習した需要予測モデルを構築
- 商品・店舗単位で将来販売数と在庫消化時期を予測
- 欠品リスクの高い商品を通知する発注アラートを実装
- 値引き率変更による在庫消化シミュレーション機能を開発
- 実績値と予測値の差異から継続的にモデルを改善する仕組みを構築
成果
- 需要予測作業
- 約2日 → 数分商品別に自動算出
- 欠品発生件数
- 約35%削減発注アラートを導入
- 過剰在庫
- 約28%削減在庫消化予測を活用
