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2023年

ヤオコー(AI需要予測自動発注)

AIによる需要予測に基づく自動発注システムを全182店舗に導入。30種類のコーザルデータを活用し、発注時間を約85%(3時間→25分)短縮、在庫5%削減、自動化率98%を達成。

企業規模大企業(1,000名〜)
地域日本
導入段階全社展開
使用ツールHitachi Digital Solution for Retail/需要予測型自動発注サービス、Category Profit Management(オプティマムアーキテクト)

背景・課題

日配品など消費期限の短い商品の需要予測が難しく、発注は熟練者の経験に依存していた。

取り組み内容

日立のLumadaソリューションとオプティマムアーキテクトの技術を組み合わせ、30種類のコーザルデータ(天候・催事・曜日等)を活用した需要予測モデルを構築。全182店舗に展開。

成果・効果

発注時間85%短縮(3時間→25分)、在庫5%削減、自動化率65%→98%

自動化率を65%から98%に向上させ、発注業務時間を約85%短縮。消費期限の短い日配品でも高精度な需要予測を実現し、在庫を5%削減。

教訓・ポイント

30種類のコーザルデータを活用することで、従来予測困難だった日配品の需要も高精度に予測できるようになった。

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