小売
家具小売チェーンのAI在庫最適配分システム
属人化した在庫振り分け業務をAIで自動化し、誰でも運用可能な体制を構築
PythonOpenAI APIReactTypeScriptPostgreSQLAWS
課題
家具・インテリア専門店チェーンでは、店舗への商品在庫振り分けがごく少数の担当者にしか対応できない状態だった。担当者の経験と勘に頼った振り分けのため、最適かどうかの検証もできておらず、各店舗の売れ行きに合わせた陳列数の変更も適時に行えていなかった。経営層の指示で業務効率化を進める必要があり、属人化の解消が急務だった。
アプローチ
過去の売上データと在庫データをPostgreSQLに集約し、OpenAI APIを活用した需要予測モデルを構築。各店舗の販売傾向・季節性・地域特性を学習させ、最適な在庫配分をAIが提案するWebダッシュボードをReact/TypeScriptで開発する。担当者の暗黙知をルール化してシステムに組み込み、誰でも操作・判断できるUI設計を重視する。
想定される成果
在庫振り分け業務の工数を約70%削減し、属人化を解消。AI提案による在庫配分の精度向上で、欠品率と過剰在庫の大幅な改善を実現。新人でも即日運用可能な操作性を達成。
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