在庫の最適化を実現し、コストを20％削減した事例。
■ 業種
製造業（産業機器メーカー）
■ 従業員数
約200名
■ 導入前の課題
同社では、過去の販売実績や担当者の経験をもとに生産計画や在庫管理を行っていました。
しかし、
・需要予測の精度が担当者によって異なる
・過剰在庫による保管コストの増加
・欠品による納期遅延
・ベテラン社員への依存
といった課題を抱えていました。
特に需要予測は属人的な判断に依存しており、担当者の異動や退職によるリスクが懸念されていました。
■ 導入内容
マインドソフトでは、過去5年間の販売実績、受注情報、季節要因、市場動向などのデータを統合し、AI需要予測システムを構築しました。
あわせて、
・販売データ分析基盤の整備
・予測結果のダッシュボード化
・在庫管理システムとの連携
・担当者向け運用研修
を実施し、予測結果を日常業務に活用できる環境を整備しました。
■ 導入効果
導入から1年後、
・在庫保有コストを20％削減
・欠品発生率を30％改善
・需要予測精度を向上
・月次在庫管理業務を50％効率化
することに成功しました。
また、これまで担当者個人の経験や勘に依存していた需要予測プロセスをデータとAIによる仕組みへ転換したことで、業務の標準化と属人化の解消にもつながりました。
■ マインドソフトの支援ポイント
単なるAI導入ではなく、「ベテラン社員が持つ需要予測ノウハウを分析し、データとAIを活用して組織全体で活用できる知識資産へ変換したこと」が成功のポイントでした。
私たちは、企業に蓄積された知識や経験を資産として活用できる仕組みづくりを通じて、持続的な競争力向上を支援しています。