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荷主Google Cloud Japanは14日、カインズがAI（人工知能）と数理最適化を活用し、需要予測後の発注および在庫管理業務を自動化したと公表した。
同社は従来、需要予測後の発注点メンテナンスにおいて、約190万行のSQLデータを表計算ソフトに出力し、20万行単位で6-7ファイルに分割して管理していた。出力には2日を要し、在庫や売上データの突合、個別条件の設定などを手作業で実施していた。新たにBigQueryやVertex AI、Cloud Run Jobsなどを組み合わせた基盤を構築し、AIエージェントにより自然言語でデータ抽出や条件設定を可能とした。また、トラック積載量を考慮する車建発注についても数理最適化を導入し、自動計算を実現した。
これにより、2-3日かかっていた作業は大幅に効率化され、データは単一基盤に統合された。属人的な処理やミスのリスクも低減した。需要予測にとどまらず、発注から在庫管理までを一体化する動きは、小売物流における業務改革の中核となる。人手不足や多品種少量化が進むなか、データ活用と自動化によるサプライチェーン最適化の重要性は一段と高まっている。
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