飲食・食品分野に活用できるAIおよびDX導入事例をご紹介します。飲食・食品の分野では、自社サービスに生成AIを活用する事例、画像動画生成AIを用いてマーケティングに活用する事例が多く報告されています。AIの導入の活用法は、業界ごとに異なり、採用されるシステムも多様です。
この記事を通して 「導入アイデア・あなたに使えるサービス・導入のポイント」 の参考になれば幸いです。弊社ではAI導入の最初の窓口としてAI総合研究所を運営しています。導入のお悩みはご気軽に弊社にご相談ください。
【概要】
キング醸造株式会社は、ノーコードAI予測プラットフォーム「UMWELT」を導入し、食品ロスの削減と出荷予測にかかる工数の削減に成功しました。
UMWELTの活用により、従来の課題であった在庫管理の最適化を実現し、効率的な生産体制を構築しました。
【導入の背景】
キング醸造では、現場からの出荷予測をもとに生産計画を立てていましたが、予測にばらつきがあり、在庫過多や欠品が発生していました。
また、多数の品目（SKU）と複数の出荷拠点を管理する必要があったため、出荷予測に多大な人的工数を要していました。
【元々の課題】
主要な課題は、在庫管理の最適化でした。SKU数の多さと出荷拠点の複数管理により、適正在庫の維持が難しく、予測作業に膨大な時間と労力を費やしていました。
この状況を改善するために、効果的な需要予測システムの導入が急務でした。
【解決策】
トライエッティング社のUMWELTを導入し、過去の予測手法との比較検証を行いました。その結果、UMWELTの予測精度が高いことが実証されました。
また、必要なデータが社内の基幹システムから簡単に準備でき、業務に合わせた柔軟な予測出力が可能であることも評価されました。
専門知識や高額な投資を必要とせず、自社での運用が可能な点も決め手となりました。
【効果】
UMWELTの実用化により、予測精度が大幅に向上し、在庫過多と欠品を削減することができました。その結果、食品ロスの減少と、出荷予測業務の工数削減を実現しました。
適正在庫の維持により、効率的な生産体制と在庫管理を実現し、コスト削減と生産性向上に貢献しています。
キング醸造は、UMWELTを活用することで、需要予測の高度化と業務効率化を両立し、競争力の強化を図っています。
【出典】
キング醸造の事例、TRYETINGより
