- 属人的な発注業務をAIに任せることで、精度向上と業務効率化を目指す
妙高コーポレーション株式会社様（以下、妙高コーポレーション様）は、文具・事務用品の卸売業界をリードする企業。多様な商品ラインナップと効率的な物流システムを強みとし、全国の小売店や企業に製品を提供しています。
卸売業では在庫の欠品があると、メーカーへの緊急発注によるコスト増が発生してしまいます。一方、余剰在庫は管理コストを圧迫するため、需要を予測しながら適切な在庫量・発注量を管理することが重要となります。同社は人手による発注業務を行なっていましたが、作業に多くの時間と労力を費やしており、担当者の経験や勘に基づいて発注量や発注タイミングを調整していたため、オペレーションが属人化している点に課題が生じていました。また、季節性や特殊要因による受注量の増減に対して、精度の高い予測を実現したいと考えていました。
そこで、AIを活用した需要予測と発注自動化を目指し、SiNCEにご依頼いただきました。
- 三位一体の協働体制で、現場の声が反映されたVertex AIによるAI予測ソリューションを開発
本プロジェクトは妙高コーポレーション様の現場担当者とデジタル推進部門、SiNCEで協働体制を構築し、こまめにコミュニケーションを重ねることで、現場の生の声が反映された実用性の高いソリューションの開発を目指しました。協働体制の構築にあたっては、各担当の役割を定義し、会議をファシリテーションすることで議論の活性化やタスクの整理を行いました。そして、AI需要予測モデルの導入効果を検証すべく、小規模なPoCからスタートし、効果測定をしながら段階的に本格活用へ拡大していくスキームをご提案。まずは支店の一部商品での試験運用に着手しました。
AI需要予測モデルの構築にはGoogle Cloud Vertex AIを活用。AIモデルは実運用で課題となる「複雑な商品構成」や「季節性」を考慮しながら開発しています。例えば、複数の商品ラインやスポット発注ラインの特性に合わせて、予測ロジックを調整。季節性商品については、過去のトレンドと直近の需要増加を両立させる予測モデルを構築することで、学童用品など、特定時期に需要が集中する商品の予測精度の向上につながっています。
各種データの保存・分析にはGoogle BigQueryを使用し、Looker Studioでデータ可視化とダッシュボード作成を行いました。これにより、精度をモニタリングし、継続的改善と長期的な効果を最大化する仕組みを実現できます。また、理論上の予測値だけでなく、実際の発注単位や現在庫を加味した実用的な評価指標を開発しています。
試験運用で得られたデータの分析・評価をもとに週次・月次で予測精度を検証。現場からのフィードバックも参考に継続的な改良を重ねていくことで、当初920SKUからスタートしたプロジェクトは3143SKUまで拡大。PoCと並行して既存システムとの連携や運用手順の整備に取り組み、実際の業務フローに組み込む作業も行なっています。
さらに、今回は持続可能なAI活用体制を構築すべく、AI技術の内製化支援を実施。担当者の現状のスキルを評価した上で、段階的に難易度を上げていく計画を策定したほか、具体的なタスク分解もサポート。実際の業務データを用いたハンズオントレーニングや予測モデルの評価・改善プロセスを体験していただくことで、実践的な学習機会を提供しました。また、ドキュメントやツールの整備、トラブルシューティングガイドの作成など、自走するための環境整備にも注力しています。
なお、今回導入したGoogle Cloudの請求処理作業にまつわる負荷も削減すべく、SiNCEの「Google Cloud Platform(GCP)利用料金の請求代行」サービスをご利用いただいております。これにより、手続きが簡素化されるだけではなく、日本語でのサポート体制による迅速な対応、透明性の高い利用内訳を提供してもらえるようになります。
これらの取り組みの結果、発注業務の効率化につながり、担当者はより戦略的な業務に注力できるようになりました。またAI需要予測モデルの精度も高く、データ可視化に基づいた迅速な意思決定にも役立っています。
AI予測サービスの導入を検討されている企業様はもちろん、すでにVertex AIやAI予測サービスを導入されていらっしゃる企業様も、さらなる予測精度の向上やビジネス活用をお考えでしたら、ぜひSiNCEへお気軽にご相談ください。
（システム構成図）
（使用プロダクト）
Google Cloud Vertex AI
Google BigQuery
Looker Studio
Python
Data Driven Knowledgebase