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2024年

ロジスティード

AIを活用した在庫適正化サービスを開発し、杏林堂薬局の物流センターで実証実験を実施。在庫量6〜15%削減とデータ処理・分析業務の月25時間短縮を確認。

企業規模大企業(1,000名〜)
地域日本
導入段階部門導入
使用ツールAI在庫適正化サービス(ロジスティード開発)

背景・課題

物流センターの在庫過多は保管コスト増大と回転率低下を招き、在庫不足は欠品リスクにつながる。データに基づく適正在庫管理が必要。

取り組み内容

AIが在庫管理データを分析し、シミュレーションにより在庫の過不足を可視化。担当者がAIの提案に基づいて在庫量を調整する運用フローを構築。

成果・効果

在庫量6〜15%削減、データ処理・分析業務月25時間短縮

杏林堂薬局の物流センターでの実証実験で、在庫量の6〜15%削減と担当者のデータ処理・分析業務の月25時間短縮を確認。

教訓・ポイント

AI在庫最適化は人間の判断を置き換えるのではなく、可視化と提案で意思決定を支援するアプローチが現場に受け入れられやすい。

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