31/07/2026
金曜の夕方、発注担当者が翌週の特売の数量を読みながら決める。読みが外れれば、片方では棚がスカスカになって売り逃しに、もう片方では作りすぎた商品が賞味期限を迎えて廃棄になる——食品の発注現場では、こうした綱渡りが毎日続いています。
一見すると正反対に思える「欠品による売り逃し」と「過剰在庫による廃棄」ですが、実はどちらも「需要をどれだけ正確に読めるか」という同じ根っこから生まれています。AI需要予測は、過去の販売実績に加えて天候・曜日・イベントといった要因まで学習し、売れ行きを数値として読む仕組みです。精度が上がれば、この2つのロスを同時に減らすことができます。
今回の記事では、AI需要予測の基本的な仕組みに加えて、「データをそろえる → 効果の大きい商品から始める → 予測・発注・検証を回す」という具体的な3つの進め方をご紹介しています。ヤオコーと日立の取り組みで発注時間が3時間から25分に短縮された事例など、実際の成果も交えて解説しています。
食品の卸・小売・スーパー・メーカーで発注や在庫に関わる方に、ぜひ読んでいただきたい内容です。シェア歓迎です。
金曜の夕方、発注担当者が翌週の特売の山を読みながら数量を決めています。読みが外れれば、片方では棚がスカスカになって売り逃し、もう片方では作りすぎ・仕入れすぎた商品が賞味期限を迎えて廃棄になる。急に寒く...