作りすぎれば在庫と廃棄が増え、足りなければ欠品と機会損失が生まれる——。需要の読み違いは、在庫・生産・物流のすべてにコストとして跳ね返ります。AI需要予測は、販売実績に天候・曜日・イベント・販促などの外部要因を組み合わせ、より確かな計画の土台をつくります。「勘と経験」の需要予測から、データに基づく計画へ。Cubastionは、予測だけでなく、在庫・生産・要員・配車の「計画最適化」までを設計します。
多くの現場では、需要予測や発注・生産の計画が、長年の経験を持つ担当者の勘に支えられてきました。しかし、商品の多様化、需要の変動、リードタイムの長期化が進むなか、人の経験だけで需給を読み切ることは難しくなっています。予測が外れれば、過剰在庫・欠品・廃棄・緊急対応のいずれかが発生し、その判断もまた特定の担当者に依存します。これは、製造・流通・小売の多くが抱える共通の課題です。
入力データ
需要予測（時間軸）
在庫最適化
適正在庫
安全在庫
計画（最適化）
🏭 生産
🚚 出荷
👥 要員
農林水産省・環境省の推計によれば、令和5年度（2023年度）の食品ロス量は約464万トン、このうち食品関連事業者から生じる事業系は約231万トンにのぼります。事業系食品ロスの多くは、製造・流通・販売の各段階での「作りすぎ」「規格外品」「返品」「売れ残り」——すなわち需要と供給のミスマッチに起因します。これは食品に限らず、あらゆる業種で在庫・廃棄・欠品というコストとして現れています。
（出典：農林水産省・環境省「令和5年度 食品ロス量（推計値）」）
AI需要予測は、過去の数字を当てはめれば当たるものではありません。精度を高めるには、次の構造的な難しさへの対応が欠かせません。
需要は、天候・曜日・季節・イベント・販促・価格・SNSの話題など、多くの外部要因に左右されます。販売実績だけを見ても、変動の理由は捉えきれません。
新商品や需要の少ない品目は、過去データが乏しく、統計的な手法だけでは精度が出ません。品目ごとに適した手法を選ぶ必要があります。
予測が出ても、在庫・発注・生産・要員の計画に落とし込めなければ、現場の判断は変わりません。予測の先にある「意思決定」までを設計する必要があります。
AIの予測をそのまま使うのではなく、販促や特殊要因を知る担当者が補正し、最終判断を行う——人とAIの協働が、実用的な精度には不可欠です。
「AI需要予測」は、予測単体では価値になりません。Cubastionは、予測を起点に、現場の意思決定までをつなげて設計します。
Cubastionは、ERPNextを基盤としたサプライチェーン・在庫管理の実装に強みを持ち、FMCG（生鮮・低利益・大量）や自動車のJIT供給など、高い精度が求められる在庫・供給の領域に対応します。大規模なデータ統合・基盤構築とAIを軸に、2006年の創業以来、400件以上のプロジェクトをすべて納期内に完遂してきました。横浜拠点の日本語対応専任チームが、データ整備から予測モデルの運用・改善まで一貫して担当します。
すべての品目を一度に予測する必要はありません。Cubastionでは、予測したい対象業務を整理し、お持ちのデータで予測の実現性と効果を見極めるフィージビリティ診断を実施しています。まずは、現状の計画業務の課題からお聞かせください。
