【特別レポート】コスモス薬品が採用─RELEXのAI需要予測が支える再現性ある判断
発注計画が現場とズレる。欠品を避けようとした結果、在庫が膨らむ。多くの企業が“再現性ある仕組み”や“全体最適”を目指す一方で、その重要な起点となる“需要予測”が十分に機能していないケースは少なくない。
今回のホワイトペーパーでは、全体最適の出発点となる「AI需要予測」に焦点を当て、その仕組みと実践のポイントを解説する。RELEXソリューションズは、この需要予測を軸に、現場が納得して動ける判断の再現性を実現している。
“勘と経験”を超える─需要を読む力が現場を変える
小売現場では、販促や天候、地域イベントなど多様な要因が需要を揺らす。勘と経験だけでは変化を捉えきれず、在庫過多や欠品を招く。
AIによる需要予測を正確に機能させることが、再現性ある判断の第一歩となる。
AI需要予測がもたらす“全体最適”─RELEXのアプローチ
RELEXソリューションズは、POSや販促、天候、イベントなどの要因を統合し、店舗・物流・本部が同じ予測を共有できる仕組みを提供。どの要素がどれだけ予測に影響したかを可視化できるため、現場が納得して動ける“理解できるAI”を実現している。この需要予測を基盤に、発注・販促・棚割・物流を一つのモデルで連携。全員が同じ前提で動く全体最適と、再現性ある判断を支える仕組みだ。
世界600社以上が導入するRELEXでは、実際に欠品率最大5％改善、不要在庫20％削減、発注業務時間40％短縮などの成果が確認されている。
コスモス薬品をはじめ、アルディ（ALDI Nord）、イースト・オブ・イングランド・コープ（East of England Co-op）など、国内外の小売企業が“需要予測を起点にした全体最適”を実現している。
本ホワイトペーパーでわかること
本資料では、統合小売計画の起点となる「需要予測」に焦点を当て、世界中で小売業の変革を支援してきたRELEXの知見をもとに、AI時代の需要予測の本質を解説。
- 需要予測の重要性：予測精度の高さが小売競争力を左右する理由
- ニーズの変化を捉える：“過去を見る経営”から“未来を読む経営”への転換
- AIと人の共創：機械学習と人の洞察が共創する、“活きた予測”の実現
“欠品も在庫過多も防ぐ”─AI需要予測が支える再現できる判断
コスモス薬品、アルディ、イースト・オブ・イングランド・コープの事例をもとに、属人化と部分最適を同時に解く、AI需要予測の活用手法をまとめた。
自社の現場課題に当てはめながら、“再現性ある判断”のつくり方を確認してほしい。