支援先
中堅販売系企業
支援内容
科学機器や産業機器、病院・介護用品などを扱う。多品種少量のクイックデリバリーに対応する適正な在庫モデルを構築するため、受注予測にAIを活用することを構想した。単なる販売データだけでなく、市場の傾向なども考慮するため、様々な外的要因のデータもAIに学習させた。
実績と成果
AI予測精度が89.5〜91.7％
年間10.9億円の発注抑制（在庫減少）効果
支援研究者
ユビキタスコンピューティングシステム研究室
助教 松田 裕貴氏
膨大な自社商品群で受注予測AIを活用したい
コンタクト
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