Yoshiaki Hayashida
発注が担当者の勘頼みで、在庫が膨らんでいるときに
商品ごとの売れ方を見ながら、担当者がExcelで発注数を決めている。税理士から在庫の多さを指摘されたものの、発注を減らすと今度は欠品が心配になる。
AIで需要を予測する前に、仕入れから入荷までの期間、欠品や余剰在庫の影響、今の発注ルールを確かめたいところです。担当者の経験による判断が、必ずしも悪いわけではありません。
まず自社で確認できること
- 品目ごとの販売実績や、欠品した日・返品の情報が残っているか。
- 仕入先ごとの納期と、発注から入荷までの期間が分かるか。
- 今の発注数を決める基準を、担当者以外にも説明できるか。
相談が要らない場合・要る場合
対象品目が少なく、今のやり方で欠品や在庫負担を抑えられているなら、新しい予測システムは必要ありません。
一方、在庫が膨らみ、発注の理由を説明しにくくなっている場合には、今の基準と実績データを比較する検討に意味があります。AIを導入するかどうかも、その後の判断です。
最初の依頼範囲の例
まず品目を絞り、販売実績、在庫、入荷までの期間を確認。単純な発注ルールと現在の方法を比較し、それでも十分でなければ予測手法を検証する進め方が考えられます。
小さく始める場合は、在庫負担の大きい数品目の実績確認だけという範囲も考えられます。
手元に残るもの： 発注判断の前提、利用できるデータ、試すべきルール、次の検証が必要になる条件をまとめたメモ。
判断の後に、範囲を別途決めて依頼できること：小さな試行、必要な分だけの作成、少人数で回る手順の設計。
続けて使えるように考えること
データを更新する担当者、欠品や例外時の人による判断、ルールの見直し時期も考慮しておきたい点です。予測精度や在庫削減の効果は、試験前には断定できません。
関連する実務経験
データ基盤の品質管理や、生成AIを使うデータ処理の設計・実装経験があります。需要予測の導入実績として示すものではありません。
ご相談
在庫負担が大きい品目と、現在の発注判断に使っている資料の概要から。
最初のご連絡では、対応できる内容かを確認してお返事します。ここまでは費用はかかりません。