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需要予測・在庫最適化・配車ルートAIの導入事例

需要予測にもとづく発注・在庫の最適化、配車・配送ルートの最適化、来客予測によるシフト・仕込みの最適化、電力需給計画の自動立案まで——「予測・最適化」に絞って導入事例を集約しました。この用途で当サイトが収録している導入事例は17件で、過剰在庫・欠品・配送コスト・計画づくりの属人化といった課題に対応します。

結論：「予測」でAIが担っている範囲と、人が決めている範囲

本ページに収録した17件でAIが担っているのは、販売実績・気象・来客数・電力需要や市場価格といったデータから将来の値を予測し、その予測にもとづく発注量・在庫量・配送ルート・運転計画の候補を自動で作るところまでです。

一方で、作られた計画をそのまま実行するかどうかの判断は人が行っているものとして公表されており、配車や運行そのものの最終判断・安全確認まで自動化したとする事例は、17件のなかにはありません。

予測の当たりやすさは、扱う商材・立地・データの整備状況によって差があります。掲載している数値はすべて出典元の公表値で、当サイトが推定・補完した数値は含みません。

※成果はすべて出典元の公表値です。分母（母数規模）の記載がない数値は見出し・集計に使用していません。

導入している業種の分布（収録17件の実数）

この用途の削減率の中央値

分母（母数規模）つきで削減率が公表されている事例のみを母集団とし、n≥3 のときだけ表示します。

約58%削減

母集団 n=6件（分母つき公表値）

※中央値は各事例の公表値（レンジは中点）から当サイトが算出した参考値です。効果を保証するものではありません。

PATTERN

需要予測・在庫最適化のよくある導入パターンと該当事例

この用途で当サイトが収録している導入事例は17件です。公表されている導入目的の記述にもとづいて4つのパターンに整理しました。件数・事例名はすべて事例データベースの実データで、各事例の詳細ページから出典を確認できます。

業務パターン別の収録件数（合計17件・data/cases.json の実数）
業務パターン	該当件数	主な導入業種
需要予測にもとづく発注・在庫の最適化	6件	店舗小売2件・物品賃貸・リース2件ほか2業種
配車計画・配送ルート・積載の最適化（運輸・物流）	5件	運輸・物流5件
来客・動員予測によるシフト・仕込み・価格の最適化	4件	飲食2件・娯楽・レジャー・旅行1件ほか1業種
電力需給・設備データなど時系列データの予測	2件	エネルギー・インフラ1件・廃棄物処理・環境1件

01需要予測にもとづく発注・在庫の最適化

該当事例 6件

過去の販売実績や気象データから需要を予測し、発注量・生産量・適正在庫を算出するパターン。賞味期限の短い日配品の食品ロス、繊維卸の滞留在庫、レンタル機材の欠品と余剰在庫など、需要のばらつきに起因する在庫の課題を挙げる事例が集まっています。

食品スーパーA社（規模非公表）
店舗小売／規模非公表／シノプス（sinops-CLOUD）
課題: 賞味期限が短く気温や天候で需要が大きく変動する日配カテゴリでは、「一つ売れたら一つ発注する」方式では需要変動に対応できず、発注と在庫管理の両立が難しかった。
導入した用途: 需要予測型自動発注
食品スーパーB社（規模非公表）
店舗小売／規模非公表／シノプス（sinops-CLOUD）
課題: 既存の需要予測型自動発注システムでは、賞味期限の短い商品の発注精度が低く、発注が頻繁に行われることで品出し作業の非効率が生じていた。
導入した用途: 需要予測型自動発注
繊維卸E社（従業員規模非公開）
卸・販売／規模非公表／株式会社トライエッティング（UMWELT）
課題: 生産数の決定が複雑で属人的だった。営業の予測値に基づく生産では欠品回避の心理から過剰生産が発生し、滞留在庫の増大と廃棄ロスが生産管理上の問題となっていた。
導入した用途: AI需要予測による生産・発注数とタイミングの最適化（在庫最適化）

このパターンに該当する残り3件（各詳細ページで出典を確認できます）

02配車計画・配送ルート・積載の最適化（運輸・物流）

該当事例 5件

翌日の配車計画や配達コースを自動で作成し、コース数・走行距離・積載率を見直すパターン。ドライバー不足への対応と、ベテランの経験・土地勘に依存したルート組みの属人化解消を課題に挙げる事例が中心です。

石油・LPG配送業A社（従業員規模非公開）
運輸・物流／規模非公表／株式会社オプティマインド（Loogia）
課題: 複数目的地を効率的に回る経路算出サービスを1年ほど探しており、配送員が翌日の配車計画作成に費やす時間を短縮したかった。
導入した用途: 配車計画・配送ルート最適化
生協宅配業B社（従業員規模非公開）
運輸・物流／規模非公表／株式会社オプティマインド（Loogia）
課題: 組合員の増減に応じた手作業の配達コース管理では既存システムで効率的なコース改編ができず、代替システムを検討していた。
導入した用途: 配達コース最適化（配車）
食品製造・物流業C社（従業員1000名以上規模）
運輸・物流／1,000名以上／株式会社オプティマインド（Loogia）
課題: ドライバー不足への対応と、ベテランに依存したルート組み業務の属人化・配送効率が課題だった。
導入した用途: 配送ルート最適化（配車）

このパターンに該当する残り2件（各詳細ページで出典を確認できます）

03来客・動員予測によるシフト・仕込み・価格の最適化

該当事例 4件

来客数や動員数を予測して、仕込み量・食材の仕入れ・人員配置・客室単価を決めるパターン。予測を担当者の経験と勘に頼っていた状態からの脱却を目的に挙げる事例が集まっています。

ビュッフェレストランA（従業員10〜49名規模）
飲食／10〜49名／株式会社ROX（来店客数予測AI「Hawk」）
課題: 来客予測を人手で行っており、予測作業の効率化と精度向上が課題だった。豪雪など気象の影響が大きい立地でもある。
導入した用途: 来客数予測による仕込み・シフト最適化
食堂・定食店A（従業員10〜49名規模）
飲食／10〜49名／株式会社EBILAB（来客予測AI）
課題: 来客数を予測できれば食材発注や仕込みを最適化できるという想定から、勘に頼らないデータ経営が必要だった。
導入した用途: 来客予測AIによる仕入れ・仕込み・シフト最適化
テーマパークC
娯楽・レジャー・旅行／300〜999名／シンプレクス（Simplex）
課題: 動員予測を複数部署が経験と過去データを基に人手で行っており、属人化と非効率、人的コストが課題だった。
導入した用途: 機械学習による来場者の動員予測AIシステム（人員配置・変動価格・収益見通しに活用）

このパターンに該当する残り1件（各詳細ページで出典を確認できます）

複合観光施設・観光ホテルA（従業員100〜299名規模） →

04電力需給・設備データなど時系列データの予測

該当事例 2件

電力の需要・卸電力市場価格・再生可能エネルギー発電量や、処分場の放流水の水質といった、継続的に取得される時系列データの将来値を予測するパターン。予測結果を発電機の運転計画づくりや日常点検の省力化につなげています。

電力事業B社
エネルギー・インフラ／1,000名以上／株式会社グリッド（GRID／ReNom Power）
課題: 電力需要・卸電力市場価格・再生可能エネルギー発電量などの変動要素が複雑化し、最経済となる発電機の運転計画策定が困難になっていた。
導入した用途: 電力需要・卸電力市場価格・再エネ発電量などの変動要素を踏まえ、AIが複数シナリオを自動生成して最経済の発電機運転計画（週間電力需給計画）を自動立案
最終処分場運営B社
廃棄物処理・環境／50〜299名／NTTコミュニケーションズ（Node-AI）
課題: 最終処分場の放流水は環境省の放流基準を満たす必要があり、365日の水質日常点検を実施していたが、人手不足による休日出勤が課題だった。
導入した用途: ノーコード時系列AI（Node-AI）で放流口のpH値を2日後まで予測する水質予測モデルを現場担当者が自ら開発

KEYWORD

「電力需給調整」「IoT」に関連する事例は、どこまで収録しているか

電力の需給に関わる領域で本ページに収録しているのは、電力事業者が週間の電力需給計画（発電機の運転計画）をAIで自動立案した1件です。電力需要・卸電力市場価格・再生可能エネルギー発電量という変動要素を踏まえ、AIが複数シナリオを自動生成する、という内容が出典元で公表されています。

IoTという言葉で語られる領域では、設備や計測機器から継続的に取得される時系列データを予測に使います。本ページの収録17件のうち、こうした時系列データを対象にしているのは、上記の電力需給計画の1件と、最終処分場の放流水のpH値を2日後まで予測した1件の、合計2件です。

残りは、販売実績・来客数・配送先といった業務データを対象にした予測です。件数の少ない領域を多く見せる書き方はしないため、現時点の収録実績をそのまま記載しています。

電力需給計画（発電機の運転計画）の自動立案
変動要素が複雑化して最経済の運転計画を立てることが難しくなっていた、という課題が出典元に記載されています。
- 電力事業B社（エネルギー・インフラ）→
放流水のpH値を2日後まで予測（水質の時系列予測）
放流基準を満たすための365日の日常点検を続けており、人手不足による休日出勤が課題だった、という記載です。現場担当者がノーコードで予測モデルを作った事例です。
- 最終処分場運営B社（廃棄物処理・環境）→

※上記2件はいずれもベンダー公表（L1）の事例です。各詳細ページで出典リンクと最終確認日を確認できます。

CASES

需要予測・在庫最適化の事例一覧（17件）

L1店舗小売規模非公表

食品スーパーB社（規模非公表）

需要予測・在庫最適化／シノプス（sinops-CLOUD）

一部店舗での実証実験で日配品の食品ロスを0.6％削減、パンの開店時の欠品も削減分母: 日配品の食品ロス（実証実験店舗）