MonotaRO様の需要予測精度向上事例｜AI導入で在庫コスト20％削減
目次
MonotaRO様の需要予測精度向上事例｜AI導入で在庫コスト20％削減
課題事例
こんにちは、株式会社feer広報部です！
今回は製造業・工具通販業界の中小〜大企業様でよく見られる需要予測の精度と在庫管理の課題について、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MonotaRO様（工具通販・従業員約3,000名）では、どんな課題があったのでしょうか？
MonotaRO様は、工場用間接資材のECサイトを運営し、1,800万点以上の膨大な商品を取り扱っています。 急成長を続ける中で、顧客の利便性を高めるためには「豊富な品揃え」と「迅速な配送」が不可欠です。 しかし、取り扱い商品点数が数十万点にものぼると、従来の手法では正確な需要予測が困難になります。 担当者の経験や勘に頼った発注では、人気商品は欠品しやすく、一方でニッチな商品は過剰在庫となりがちでした。 この需給のミスマッチは、販売機会の損失や、在庫保管コストの増大に直結する大きな経営課題となっていました。
💥 課題の影響：欠品による販売機会損失と、過剰在庫による年間数億円規模の保管・管理コストが発生していました。
📚 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
AI改善提案
そこで！feerがおすすめするAI活用ソリューションをご提案いたします！
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！
- • Google Cloud BigQuery：膨大な販売実績や顧客データを高速に分析するデータウェアハウスです。
- • AI需要予測モデル（カスタム開発）：BigQuery上のデータを活用し、商品ごとに最適な需要量を予測するAIモデルを構築します。
- • n8nワークフロー：各システムを連携させ、予測から発注までの一連の流れを自動化する要のツールです。
- • Slack：自動発注前の最終確認や、在庫アラートなどを担当者に通知するコミュニケーションツールです。
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、様々なサービスを連携させ、業務の流れを自動化できるツールです。 今回は、以下のようなワークフローを設計し、需要予測から発注までのプロセスを自動化します。
- 定時実行：毎日深夜にワークフローを自動で開始します。
- データ取得：BigQueryに接続し、過去の販売実績や在庫データ、商品情報などを取得します。
- AIによる需要予測：取得したデータをAI予測モデルに送信し、各商品の将来の需要数を予測させます。
- 発注数計算：AIの予測結果と現在の在庫数、安全在庫数を基に、最適な発注数を自動で計算します。
- 条件分岐と通知：計算された発注数が一定の閾値を超える場合、Slackで担当者に「要確認」として通知し、承認を待ちます。 閾値以下の場合は、次のステップへ自動で進みます。
- 発注システム連携：承認された、あるいは閾値以下だった発注データを、購買管理システムに自動で登録し、発注処理を完了させます。
3 実装手順
まず、過去の販売データ、在庫データ、顧客データなどをBigQueryに集約し、現状の課題を数値で可視化します。どの商品で欠品や過剰在庫が起きやすいかを分析します。
BigQuery、n8n、Slackなどのツールアカウントを設定し、API連携の準備を行います。AIモデルは既存のサービスを利用するか、必要に応じてカスタムで開発します。
まず特定の商品カテゴリに限定してAI予測と自動化ワークフローを試験的に導入します。 予測精度や発注の妥当性を検証し、AIモデルのパラメータ調整やn8nのロジックを最適化していきます。
試験導入で効果が確認できたら、対象商品を全社に拡大して本格運用を開始します。在庫削減率、欠品率、発注業務にかかる時間などをKPIとして設定し、導入前後の効果を定量的に測定します。
市場の変化や新しいデータ（天候、イベント情報など）をAIモデルに継続的に学習させ、予測精度をさらに向上させます。 また、自動化の範囲を仕入れだけでなく、倉庫内の人員配置計画などにも広げていくことを検討します。
期待できる定量的効果
| 効果項目 | 改善効果 |
|---|---|
| 発注業務の作業時間 | 80%削減 |
| 在庫コスト | 年間20%削減 |
| 欠品による機会損失 | 30%減少 |
| 予測誤差率 | 50%改善 |
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（AIモデル開発費による） |
| 月額運用費 | 10万円～30万円（各ツール利用料、保守費用） |
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：重要なのは、まず自社のデータを整理し、どこに一番の課題があるかを見える化することです。 AIや自動化は魔法の杖ではありませんが、的確に使えば強力な武器になります。feerは、その第一歩である課題の発見から、具体的なツールの選定、そして導入後の運用まで、お客様としっかり並走してサポートします。ぜひお気軽にご相談ください。
参考資料・関連リンク
- 株式会社MonotaRO公式サイト - 企業公式サイトです。
- 株式会社MonotaRO の導入事例：BigQuery を駆使した新しいデータ分析基盤構築 - Google Cloudの導入事例です。
- 物流最前線／MonotaROの物流戦略 - LNEWSによる物流戦略の解説記事です。
- 【導入事例】日立 物流DX～MonotaRO様/猪名川ＤＣ～ - 日立による物流DXの事例紹介動画です。
- n8n公式サイト - ワークフロー自動化ツールn8nの公式サイトです。
- AIによる需要予測の導入事例9選！活用の手法やメリットも紹介 - AI需要予測の事例がまとめられています。
- 需要予測システムおすすめ18選を比較！導入のメリットまで解説 - 様々な需要予測システムが比較されています。
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
参考資料・関連リンク
- https://4rjhptarqbdtr1jy.public.blob.vercel-storage.com/challenge-scenes/challenge-scene-1757214030724.png"
- https://www.monotaro.com/"
- https://cloud.google.com/blog/ja/customers/monotaro-bigquery-data-analytics-platform"
- https://www.lnews.jp/2022/02/o0208401.html"
- https://www.youtube.com/watch?v=s0Lp_g3uM-c"
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