「今月の内示は1,000個だったのに、結局納入したのは800個か…。また在庫が増えちゃったな」

もしあなたが、こんな風に顧客からの発注予測と実際の受注数のズレに、頭を悩ませているとしたら。

これは、あなたと同じ悩みを持つ、ある自動車部品工場がAIでその課題を乗り越えた物語です。

在庫の山と、欠品の恐怖

自動車用の照明機器などを製造する、ある工場。

従業員は119名。

彼らの悩みは、多くの製造業が抱える「あるある」でした。

それは、発注前に顧客からもらう「発注内示数」と、最終的に納入する「実受注数」の間に、どうしても差が出てしまうこと。

内示数に合わせて部品を準備すれば、余剰在庫のリスクが高まる。

かといって、少なく準備すれば、今度は欠品のリスクに怯えなければならない。

在庫の山と、欠品の恐怖。

その板挟みで、担当者の方はどれだけ胃の痛い思いをしていたことでしょう。

誤差率が52%から24%へ

「このままじゃ、勘と経験に頼るギャンブルだ」

そう考えたこの工場は、AIによる受注数量予測の精度を上げるための検証に乗り出します。

製品ごとの過去の発注予告数と、実際の受注情報を、AIにひたすら学習させたのです。

その結果は、目を見張るものでした。

AIを活用したことで、受注数量の予測精度の誤差率は、なんと最大で52%から24%へと、半分以下に改善されたのです。

もちろん、製品によって改善の幅は違います。でも、全体として予測精度が劇的に改善されたことで、同社は大きな手ごたえを感じています。もう、闇雲な在庫管理に怯える必要はなくなったのです。

「うちの会社でもできるかも」

この話は、特別な大企業の話ではありません。従業員119名の中小企業が、自分たちの力でAIを活用し、長年の課題を解決した、現実の物語です。

この記事では、AIによる需要予測の精度向上についてご紹介しました。

デジタルツールの導入やAIの活用は、あくまで選択肢の一つです。

まずは、ご自身の事業において「どのような業務に時間がかかっているか」「その時間を何に使いたいか」を整理してみることから始めてみてはいかがでしょうか。

私たちは、地域を良くしたいと願う皆様の挑戦を、中立的な立場からサポートし、情報提供を行う非営利の支援組織です。

デジタル技術の活用を通じて、持続可能な経営や活動を実現するためのヒントを、一緒に考えさせていただきます。どうぞお気軽にご相談ください。

本記事は、大手IT企業の公開事例を基に作成しています。