AI需要予測「Deep Predictor」で米国企業の効率性向上を実現

AI需要予測「Deep Predictor」が実現した業務効率化の快進撃

AI需要予測システム「Deep Predictor」を利用することで、日本トムソンの米国子会社であるIKO Internationalは、在庫発注業務の効率を大幅に改善しました。これにより、業務作業時間を週で約3.8時間から1.4時間にまで縮小、実に63%の削減を実現しました。この導入事例は、AI CROSS株式会社が開発した「Deep Predictor」の優れた機能を裏付けています。

製造業の課題と必要性

製造業界は、現在深刻な人手不足に直面しています。経済産業省などが発表した「2025年版ものづくり白書」によると、2024年度は製造業の就業者数が1,046万人にまで減少する見込みで、人手不足は構造的な問題としてますます深刻化しています。そのため、限られた人材を最適に活用する方法が求められています。

特に多品種少量生産への移行や、サプライチェーンの複雑化が進む中で、各企業は需要予測や在庫管理の高度化を求められています。ベアリングなどの重要な機械部品を扱う企業にとって、欠品リスクを抱えつつも、過剰在庫を抱えないようにすることは大きな課題です。

IKO Internationalの背景

IKO Internationalは、米国内で機械部品を供給している企業で、ニュージャージーやカリフォルニア、イリノイなどに拠点を持っています。しかし、これまでの在庫発注業務はExcelを利用した手作業で行われ、作業者による個々の判断に依存していました。このため、発注数にばらつきが生じ、拠点間での重複発注や過剰在庫が発生する事態になっていました。

新しい基幹システムの導入の際には、手作業での発注業務を見直す必要が迫られていました。そこで、AI CROSSの「Deep Predictor」が導入されることになりました。

導入の効果

「Deep Predictor」の導入により、作業時間が約63%削減され、年間で124.8時間もの時間を節約できるようになりました。また、作業者ごとの発注数のばらつきや重複発注も解消され、発注業務の標準化が図られました。

日本トムソンの担当者、飛鳥田氏は「Deep Predictorは需要予測から発注推奨量生成までを一つのサービスでカバーでき、運用実態に合った支援が得られる点が選定の決め手」と述べています。これにより、属人化していた発注業務が大幅に効率化され、今後はさらに在庫拠点の集約や発注業務の簡素化を進めていく計画です。

今後の展望

AI CROSSは、今後も「Deep Predictor」を通じて、製造業を中心に幅広い業種の意思決定をより高度化させることを目指します。IKA Internationalだけでなく、他の企業にもこのシステムを通じて業務効率化を図ることが期待されています。また、今後はさらに多くの企業がAIを利用した業務改善に取り組むことになるでしょう。

このように、「Deep Predictor」は、AIの力を活用して企業の業務フローを改善し、人手不足や効率化の課題克服に役立ちます。詳しい導入事例や情報は公式サイトで確認できます。導入の詳細を知りたい方はぜひチェックしてみてください。