P&GジャパンのAI活用事例（製造業・小売・流通／2025年）

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需要予測システム, AI画像認識棚在庫管理

背景・課題

P&Gジャパンはアリエールやレノアなど多数の日用品ブランドを展開しているが、物流の「2024年問題」への対応と、店頭での欠品防止が経営課題だった。流通パートナーとのデータ連携による需給最適化が求められていた。

2020年から一部の流通パートナーとAI需要予測システムの試験運用を開始。販売・出荷・在庫・受注・将来の販促計画などのデータをAIで分析し、最適な在庫計画・発注量・発注頻度を提案。さらに店舗棚在庫をリアルタイムで把握するAI画像認識システムも導入。

トラック台数7%削減、積載効率5%改善

トラック台数を7%削減し、積載効率を5%改善。2025年9月には2030年までにAIを活用した統合データ基盤の実用化を発表し、自社の複数システムを統合してサプライチェーンの課題特定・改善策提案をAIに委ねる構想を打ち出した。

日用品メーカーのサプライチェーン最適化では、流通パートナーとのデータ共有が成功の前提条件。自社データだけでなく、販売先の実績データをAIに取り込むことで予測精度が飛躍的に向上する。