AI需要予測「Deep Predictor」、米国子会社で在庫発注を63%効率化

公開日:2026年07月02日

製造業DX

AI CROSS株式会社は、AI需要予測・運用サービス「Deep Predictor」が日本トムソンの米国子会社IKO Internationalに導入され、在庫発注業務の作業時間を約63%削減したと発表しました。製造業では人手不足や属人化が深刻化しており、需要予測の高度化が急務となっています。IKO Internationalでは従来、Excelによる手作業で発注数を判断していたため、担当者の経験に依存し過剰在庫や欠品リスクが課題でした。Deep Predictorの導入により、業務の標準化と大幅な効率化を実現しています。

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ポイント

1
IKO Internationalの全拠点で在庫発注作業時間を週3.8時間から1.4時間へ削減
2
年間124.8時間の作業削減と属人的判断からの脱却を同時に達成
3
基幹システム移行後も在庫管理の中核基盤としてDeep Predictorが定着

製造業が直面する構造的課題

経済産業省らの「2025年版ものづくり白書」によると、製造業の就業者数は2024年に1,046万人まで減少し、人手不足は深刻化しています。多品種少量生産やサプライチェーン分断リスクへの対応が求められる中、ベアリングのような重要部品では欠品防止と過剰在庫抑制の両立が経営課題です。こうした背景から、属人化からの脱却とAI活用による業務の可視化・標準化が不可欠となっています。

IKO Internationalの導入背景

IKO Internationalは米国内の複数拠点でベアリングや精密機器をOEMやディストリビューター向けに供給しています。従来は各拠点でExcelを用いて型番ごとに発注数を手作業で判断しており、4名合計で週3.8時間の作業が発生していました。担当者の経験に依存するため発注数にばらつきが生じ、拠点間の重複発注による過剰在庫も問題でした。さらに基幹システムの切り替えに伴い、品番を一つひとつ調べる従来の運用が困難になり、新たな仕組みが必要でした。

導入効果と今後の展望

Deep Predictorの導入後、在庫発注作業時間は週1.4時間へと約63%削減され、年間では約124.8時間の削減効果が得られました。定性的には、発注数のばらつきや拠点間の重複発注が解消され、担当者の経験に依存しない標準化された業務が実現しました。IKO Internationalの飛鳥田氏は「需要予測から発注推奨量算出までを一つのサービスでカバーでき、費用面でも踏み込みやすかった」と評価しています。今後は在庫拠点の集約や発注業務の少人数化を進め、さらなる効率化を目指すとしています。

Q&A

Q. Deep Predictorとは何ですか？

A. 保有データを活用して需要予測から発注推奨量の算出までを一貫して支援するAIサービスです。

Q. Deep Predictorを導入すると、現場の業務にどんな変化が起きますか？

A. 従来は担当者の経験に頼っていた在庫発注業務を標準化し、週3.8時間かかっていた作業を1.4時間に短縮できます。

Q. どんな企業がDeep Predictorを導入すると効果的ですか？

A. 人手不足や属人化に悩む製造業の企業で、多品種の在庫管理と欠品防止の両立が求められる現場に向いています。

関連リンク

O!Productニュース編集部からのコメント

在庫発注の作業時間を週3.8時間から1.4時間に減らせるのは、製造現場の担当者にとってはかなり助かる数字ですね。属人化から脱却できるのも大きいです。

引用元：PR TIMES

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O!Productニュース編集部

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