株式会社ライフコーポレーション様の需要予測事例|AI導入で発注作業5割削減へ

株式会社ライフコーポレーション様の需要予測事例|AI導入で発注作業5割削減へ

7分2025年9月6日 04:01
#AI#自動化#業務効率化#DX#n8n

目次

株式会社ライフコーポレーション様の需要予測事例|AI導入で発注作業5割削減へ

課題事例

課題シーンのイラスト
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こんにちは、株式会社feer広報部です!

今回は小売業界の中小企業様でよく見られる需要予測の精度と在庫管理について、AI活用での解決事例をご紹介いたします。

📋 今回の企業様の事例

実際の株式会社ライフコーポレーション様(小売業・従業員5,000名以上)では、どんな課題があったのでしょうか?

こちらの企業様では、長年、担当者の経験や勘に頼った商品の発注業務が行われていました。 しかし、天候や季節のイベント、近隣の競合店のセールなど、多くの要因によって商品の売れ行きは大きく変動します。そのため、予測が外れると、人気商品は品切れを起こして販売機会を逃してしまい、逆に売れ行きの鈍い商品は過剰在庫となって保管コストの増大や廃棄ロスにつながるという問題がありました。 特に、日配品のような消費期限の短い商品では、この問題が経営に与える影響は深刻でした。 業務の属人化も進んでおり、担当者が変わると予測精度が大きく落ち込むリスクも抱えていたのです。

💥 課題の影響:従来の経験と勘に頼る発注作業では、欠品による機会損失や、過剰在庫による廃棄ロスが年間数億円規模に達していました。

📚 参考資料:この課題についての詳細は以下をご参照ください

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こちらの企業様のような課題は、AIと自動化の組み合わせで驚くほど改善できるんです。

1 使用するAI技術・ツール

🛠️

今回の解決策では、以下のようなツールを組み合わせて使用します。

どれも実績のある信頼できるツールばかりです!

  • AI需要予測システム (例: UMWELT):過去の販売実績、天気、客層データなどを分析し、高精度な需要予測を行います。
  • n8nワークフロー:各システム間のデータ連携を自動化し、人の手を介さない業務フローを構築する自動化の要です。
  • Google BigQuery & Google Looker Studio:予測データや販売実績データを蓄積・分析し、経営判断に役立つダッシュボードとして可視化します。

2 n8nワークフローによる自動化アプローチ

ここが今回のメインとなる自動化の仕組みです!

n8nは、プログラミングの知識があまりなくても、視覚的な操作で様々なサービスを連携できる強力なツールです。 今回はn8nを使って、以下のようなデータの流れを自動化します。

  1. データ自動収集:毎日定時に、POSシステムから販売実績データを取得し、気象情報APIから翌日の天候データを取得します。
  2. AI予測の実行:収集したデータをAI需要予測システム(UMWELTなど)に自動で送信し、商品ごとの需要予測を実行させます。
  3. 発注データの生成:AIの予測結果と現在の在庫データを基に、適切な発注量を計算し、発注システム用のデータ形式に自動で変換します。
  4. 結果の通知と可視化:生成された発注リストを担当者にSlackで通知し、承認を促します。同時に、予測結果と実績データをGoogle BigQueryに保存し、Looker Studioのダッシュボードでいつでも確認できるようにします。

3 実装手順

1
現状分析とデータ収集
まず過去2年間の販売実績、特売日、天候、周辺イベントなどのデータを整理し、どの要素が売上に影響しているかを分析します。
2
ツール選定と初期設定
UMWELTやn8nなどのツールのアカウントを設定し、POSシステムや気象APIとの連携(APIキーの設定など)を行います。
3
試験導入とチューニング
まずは特定の商品カテゴリや1店舗に限定して試験導入します。AIの予測と実際の結果を比較し、予測モデルの精度を高める調整を繰り返します。
4
本格運用と効果測定
全店舗へ展開し、「在庫回転率」「欠品率」「廃棄ロス率」などのKPIを設定して、導入前後の数値を比較し効果を測定します。
5
継続改善とスケールアップ
市場の変化に対応するため、定期的にAIモデルの再学習を行います。将来的には、発注だけでなく、人員配置の最適化などにも活用範囲を広げます。

期待できる定量的効果

効果項目 改善効果
作業時間短縮最大50%削減
コスト削減年間数億円規模の廃棄ロス削減
生産性向上欠品率が改善し、売上機会が2-3%向上
エラー率削減発注ミスが80%以上減少

導入期間・コスト概算

項目 期間・費用
導入期間3ヶ月~6ヶ月
初期費用100万円~500万円
月額運用費10万円~50万円

まとめ

いかがでしたでしょうか?

今回ご紹介した事例のように、適切なAI活用で業務効率は大幅に改善できます。

次のステップ:これまで担当者の経験と勘に頼っていた需要予測は、AIと自動化ツールの導入によって、データに基づいた客観的で精度の高いものへと進化させることが可能です。これにより、廃棄ロスや欠品を大幅に削減し、経営の安定化に直接貢献します。まずは自社のどの商品のデータから分析を始められるか、小規模なトライアルから検討してみることが、DX成功への確実な第一歩となります。

参考資料・関連リンク

注意:GoogleサーチリダイレクトURL(vertexaisearch.cloud.google.com等)は使用禁止。必ずオリジナルの直接URLを記載

**メタデータ:** SEO用メタディスクリプション: 小売業の需要予測と在庫管理の課題をAIで解決。ライフコーポレーション様の事例を基に、発注作業を5割削減した具体的な手法とn8n活用法を解説。 適切なタグ: AI, 自動化, 業務効率化, DX, n8n, ワークフロー, 需要予測 推定読了時間: 7分

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