AI SCM Loopが発注と利益の関係を分析
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出典: https://it.impress.co.jp/articles/-/29675
AI SCM Loopは、調達判断と在庫結果を突合し、欠品や過剰在庫の要因を継続的に学習する。成功・失敗パターンを分析して、次回の発注・調達判断に改善提案を行う。欠品削減、在庫回転率向上、粗利・キャッシュフロー改善を見込む機能として追加された。
背景
調達・購買部門では、発注データ、仕入データ、在庫データ、需要予測、サプライヤー情報などをシステムごとに個別に確認する突合作業が負担になっている。発注の結果が利益へどうつながったかも把握しにくい。欠品を出さず在庫回転と粗利が改善する場合がある一方、納期遅延、過剰在庫、値引き販売によって粗利が悪化する場合もある。
要望・目的
AI SCM Loopは、調達・購買業務の効率化を目的とした機能である。調達判断と在庫結果の関係を分析し、発注判断が在庫や利益へ与えた影響を確認できるようにする。欠品や在庫過多の発生要因を把握し、次回以降の発注・調達判断の改善提案につなげる。
実装・実施内容
AIデータは2026年8月10日、企業データを分析・活用するシステム「AI孔明 on IDX」にAI SCM Loopを追加した。分析対象には、調達、発注、サプライヤー、在庫、需要予測、原価、粗利など20以上のデータ項目を挙げる。調達・在庫データの突合、欠品・過剰在庫の分析、サプライヤー評価、需要変動に基づく発注提案、在庫キャッシュの分析、改善アクションの提案を機能として備える。
AIサービス・システム
AI孔明 on IDXは、クラウド型データプラットフォーム「IDX」にユーザー企業の業務データを蓄積して構造化し、生成AIサービス「AI孔明」と組み合わせて分析する仕組みである。AI SCM Loopでは、調達判断と在庫結果をAIが突合する。欠品や過剰在庫が生じた要因を継続的に学習し、その学習結果から成功パターンと失敗パターンを分析する。