AI 小売業 従業員150名

小売業B社 - AI需要予測で在庫ロス30%削減

AI活用による需要予測システム導入で在庫ロス30%削減を実現

課題

小売業B社は、生鮮食品を扱う店舗チェーンで、需要予測の精度が課題でした。

  • 季節や天候による需要変動が大きい
  • 過剰在庫による廃棄ロスが多い
  • 欠品による売上機会損失
  • ベテラン担当者の勘に依存した発注

ソリューション

KIX Consultingは、機械学習を活用した需要予測システムを構築しました。

システム構成

  1. データ収集基盤

    • 過去3年分の販売データ
    • 天候データ（気象庁API連携）
    • イベント・キャンペーン情報
    • 競合店舗の出店情報

  2. 予測モデル

    • LightGBMによる時系列予測
    • 商品カテゴリ別の予測モデル
    • 店舗別の補正係数

  3. 発注支援システム

    • 予測結果に基づく推奨発注量の提示
    • 在庫状況のリアルタイム可視化
    • アラート機能（異常値検知）

採用技術

  • 機械学習: Amazon SageMaker、LightGBM
  • データ基盤: Amazon S3、AWS Glue、Amazon Athena
  • アプリケーション: AWS Lambda、Amazon API Gateway
  • 可視化: Amazon QuickSight

成果

  • 在庫ロス30%削減: 廃棄ロスの大幅な削減を実現
  • 売上機会損失20%削減: 欠品による機会損失を低減
  • 発注業務50%削減: 自動化により業務効率が向上
  • 予測精度85%: 従来の勘による発注（精度60%）から大幅に改善

お客様の声

「AIによる需要予測で、ベテラン担当者の勘を超える精度を実現できました。廃棄ロスが減り、利益率が大幅に改善しました。」

— 営業本部長

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