合同会社Saqigake

勘と経験だけが頼りだった毎日の発注を、AIの売上予測で支えるシステムです。
・店舗・商品ごとにAIが売上を予測し、在庫を差し引いた発注数をあらかじめ入力
・予測の確かさと明日のイベント情報を表示し、人が確認すべき商品がひと目でわかる
・廃棄率・発注数・売上の推移をダッシュボードで見える化。商品の入れ替えなど経営の判断にも
発注にかかる時間と廃棄を大きく減らし、売上の改善にもつながっています。

【ご相談の背景】
毎日の発注は、各店舗の担当者が勘と経験を頼りに、1品ずつ数を決めていました。担当者によって発注の精度にばらつきがあり、売れ残りによる廃棄や品切れが起きていたうえ、発注作業そのものにも毎日多くの時間がかかっていました。

【取り組み】
1. 発注の流れを整理
店舗の発注担当者に実際の作業をうかがい、「AIに任せる計算」と「人が判断すること」を一緒に線引きしました。

2. 店舗×商品ごとの売上予測
過去の売上データをもとに、店舗ごと・商品ごとの売上を予測するAIを開発。曜日や季節、地域のイベントの影響も織り込み、在庫を差し引いた発注数を毎日自動で計算します。

3. 見るべき商品がひと目でわかる発注画面
発注画面には、AIが提案した発注数が最初から入っています。予測がぶれやすい商品は上にまとめて目立たせ、明日のイベント情報も同じ画面に表示。担当者は気になる商品だけを確かめ、必要なら数を直して確定します。

4. 経営の判断に使えるダッシュボード
廃棄率・発注数・売上の推移を、店舗別・商品別に見られるダッシュボードを構築。売れ筋の見極めや商品の入れ替えの判断に活用いただいています。

・発注にかかる時間：1店舗あたり1日約1時間 → 約0.5時間
・廃棄率：導入前と比べて約3割減
・売上：ダッシュボードをもとに商品の入れ替えを進め、順調に改善中

以前は、明日どれくらい売れるかを頭の中で考えながら、1品ずつ数を入れていました。今は最初から数が入っていて、AIが「ここは確認して」と教えてくれる商品を中心に見ればいいので、発注がすぐに終わります。売れ残りが目に見えて減ったのも、店としてはうれしいところです。
（店舗 発注担当）

予測には必ずぶれがあります。だからこそAIに任せきりにせず、「どの商品は人が確かめるべきか」まで画面に出す形にこだわりました。
開発を担当するコンサルタント・エンジニア本人が直接ヒアリングを行い、現場で本当に使える仕組みを構築しています。
発注に限らず「データを日々の業務や経営判断に活かしたい」というご相談も、構想段階からお気軽にどうぞ。