2026年7月30日 12:40

Umios、販売計画自動化で予測精度95%に

3行まとめ

食品大手のUmios（旧マルハニチロ）は、全国の支社が販売計画を作成する際、入力ルールが支社ごとに異なるという「データ品質」の課題を抱えていた。年間で約4200時間もの工数が販売計画の作成業務に費やされており、担当者の経験や勘に頼る部分も大きく、業務効率化と精度向上が急務となっていた。

同社は支社ごとにばらついていた入力ルールを統一し、データ収集プロセスを見直したうえでAIを活用した需要予測モデルを導入し、販売計画の作成を自動化した。予測モデルに投入するデータの品質を高めたことが精度向上の鍵となり、結果として需要予測の精度は95%まで向上、担当者の作業負担も大幅に軽減された。

データ品質の改善を起点にAI予測を実用化した今回の事例は、同様の課題を抱える製造業・小売業にとって参考になる。属人化していた計画業務を標準化・自動化することで、需要変動への対応力向上や在庫管理の最適化、欠品や過剰在庫の抑制にもつながると期待される。

支社ごとに異なる入力ルールを標準化しAI予測を導入、年間4200時間かかった業務を精度95%で自動化した事例。