製造業向け「需要予測AI導入・活用支援」ソリューションです。 過去の販売実績や季節性、外部要因をAIが学習し、未来の需要を正確に数値化することで、生産計画の最適化を図ります。 単なるシステム開発にとどまらず、船井総研の強みである「経営視点」での課題特定から、現場への定着・精度改善までを一気通貫でサポート。 在庫過多による資金の停滞と、欠品による機会損失という相反する課題を同時に解決します。

市場変動の激化と「勘」の限界: サプライチェーンの混乱や需要の急変が常態化し、従来の「経験や勘」による予測では対応しきれない状況が続いています。

■在庫と欠品のジレンマ

多くの現場では「在庫を減らしたいが、欠品が怖くて踏み切れない」という悩みを抱えており、結果として過剰在庫がキャッシュフローを圧迫しています。

■深刻な属人化リスク

熟練担当者の高齢化・退職が進み、特定の個人しか作成できない「ブラックボックス化した生産計画」の仕組み化が待ったなしの課題となっています。

■競争力の格差拡大

すでにAI導入を終え、高精度な予測を武器にシェアを伸ばす企業が登場しており、未導入企業との格差が急速に広がり始めています。

複雑な因子の同時分析: 人間やExcelでは考慮しきれない「季節性」「トレンド」「天候・経済指標」などの数十〜数百の外部要因を自動で取り込み、同時に分析することが可能です。

■判断スピードと更新頻度の劇的向上

従来、数日かかっていた全品目（全SKU）の予測を数分で完了でき、日次やリアルタイムでの更新も可能になります。

■客観性と安定性の確保

担当者の主観を排除し、データから客観的な最適値を算出するため、誰が担当しても精度が安定し、予測ロジックが組織の資産として標準化されます。

■経営インパクトの最大化

船井総研は単なる「開発会社」ではなく、製造業の業務プロセスを熟知した上で「どの業務をAI化すれば利益が最大化するか」という経営視点で設計を行うため、現場で使われる実利的なシステムが構築できます。

【STEP1】

データ分析・要件定義（約1〜2ヶ月） 貴社のデータと業務状況を分析し、「どの業務をAI化するか」「何を学習させるか」を明確に定義します。

【STEP2】

PoC（概念実証・約2〜4ヶ月） 小規模なAIモデルを開発し、実際の自社データで「本当に当たるのか」「どれくらい効果が出るのか」を検証します。投資判断の前にROI（投資対効果）を確認できるため、失敗のリスクを最小限に抑えられます。

【STEP3】

本番開発・導入（約2〜4ヶ月） PoCの結果を踏まえ、現場が使いやすいシステムとして本格導入。導入後も精度改善や伴走支援を行い、運用の定着をサポートします。

いきなり大規模なシステム開発を行うのではなく、まずは「小さな投資」で「大きな効果」が見込めるかを検証するPoC（実証実験）からスタートすることです。 これにより、現場の納得感を得ながら、確実な投資対効果を積み上げることができます。

▼部品メーカー導入モデルケース

※数値はあくまでもモデルであり成果を約束するものではありません。

〈部品メーカーA社〉

予測のズレによる過剰在庫と深刻な欠品が同時に発生し、利益を削られていた状態からAIを導入。

AIが外部要因を含む複雑なパターンを学習することで、在庫削減と欠品による機会損失の低減を同時に実現しました。

その結果、年間で数千万円規模のキャッシュフロー改善を達成し、事業推進力が大幅に向上しました。