概要
自然言語で問いかけるだけで、世界中の市場データと高精度な予測モデルを活用した需要予測から、意思決定に必要な計画資料の自動生成まで。サプライチェーンの構造課題を根本から解決する、予測AIエージェントの構想です。
背景と課題
従来の予測手法では市場変化を捉えきれず、過剰在庫や欠品が常態化する。受発注・在庫・物流・販売のシステムも分断され、全体を見渡した最適化が構造的に難しい。
ソリューション
自然言語で問いかけると、業種・季節性・市場環境に応じて複数の予測モデルを組み合わせて答える。ERP・WMS・EDIとそのまま連携し、業務フローを変えずに導入できる。
成果
売上高1,000億円規模の企業モデルにおいて、在庫最適化54億円・機会損失削減39億円・物流効率化28億円・業務効率化3億円。
※ 構想段階のプロダクトの試算値であり、実績値ではありません。