AI活用ユースケースデータベース
業界・部門・業務・課題から、自社で使えるAI活用方法を探せます。各ユースケースでは、具体的な実装方法、必要なシステム、導入前後の業務フロー、想定工数削減まで解説します。
在庫の使用期限を毎日点検して、期限切れと先入先出の乱れを洗い出す
ロットごとの在庫数と期限、直近の出荷実績を入力に、そのロットを期限までに使い切れるかを見積もり、「期限切れの見込み」「先入先出の乱れ」「動きの止まったロット」に区分して、対応が要るものだけを毎日の一覧にします。担当者の作業は、期限の一覧を目で追うことから、示された順に手を打つことに変わります。
詳しく見る → UC-0191入荷予定と荷卸しの実績から、翌日のバースの時間割を組んで待ち時間を減らす
翌日入ってくる便ごとに、荷卸しにかかる時間を過去の実績から見込み、その見込みをもとにバース（荷受け場）の時間割を組みます。トラックが同じ時刻に重なるのを前日のうちにならし、構内での待ち時間を短くします。
詳しく見る → UC-0180倉庫の保管場所を出荷実績から見直して、取り出しの短い配置案を出す
倉庫のどの棚に何を置くかの見直しを対象にします。直近12か月の出荷実績と棚の条件を渡すと、出荷が多い品目を手前へ、一緒に出る品目を近くへ動かす配置案が、移動の手間と効果を添えて出ます。集計と可否の判断の時間が減ります。
詳しく見る → UC-0111既存顧客の解約の兆しを利用状況と問い合わせから拾って、フォローの順番を決める
製品の利用ログ、問い合わせ履歴、請求の状況を入力に、顧客ごとの解約の確率を出し、問い合わせ本文から読み取れる不満の中身を添えて、フォローする順番の案を作ります。
詳しく見る → UC-0063需要のばらつきから発注点と発注量を決めて、毎週の発注案を出す
過去の出荷実績と調達リードタイムから品目ごとの発注点と発注量を計算し、仕入先からの連絡や営業の情報を読み取って補正の根拠を添えた発注案を毎週出します。購買担当の作業は、在庫と実績を見て発注量を決めることから、提示された案を確認することに変わります。
詳しく見る → UC-0048翌週の出荷量を予測して物流センターの日別の必要人員を決める
WMSの出荷実績と、荷主から届く販促の連絡、祝日の並びを入力に、翌週の日別の出荷件数を時系列予測で見込み、工程ごとに必要な人数を上振れ・下振れの幅つきで計算します。計画担当の作業は、実績を集めて勘で件数を置くことから、出てきた人数の幅を見て派遣の発注数を決めることに変わります。
詳しく見る →自社で使えるAI活用を整理したい方へ
業務内容を伺い、導入候補となるAI活用方法の整理、優先順位付け、PoC設計まで支援します。