EC warehouse automation

EC発注AI自動化

通販一元管理システムの販売データをAIが自動分析し、最適な発注タイミングと数量を提案。
欠品リスクを95%削減し、過剰在庫コストを大幅圧縮する次世代発注管理システム。

95% 欠品リスク削減
40% 在庫コスト削減
85% 作業時間短縮

このデモが生まれたきっかけ

食品卸売業のお客さまから「FAXの発注書を手入力するのに毎朝2時間かかる」というご相談をいただきました。

「朝一で届くFAXの山を見るだけで気が重い。入力ミスも怖いし」

体験デモ

サンプル商品データに対して、AIが需要予測・安全在庫・最適発注数を自動算出します。
スライダーで安全在庫日数を変更し、「AI分析開始」ボタンを押してお試しください。

10日間
📋 入力データ(サンプル)
商品名日平均販売数現在在庫入荷予定リードタイム
スマホケース A12 個/日45205
ワイヤレスイヤホン B8 個/日3007
USB-C ケーブル C25 個/日120503
モバイルバッテリー D6 個/日15104
液晶保護フィルム E18 個/日8002

AI分析プロセス

1

データ取込

通販する蔵から販売履歴・在庫データをCSVエクスポート

2

需要予測

過去データと季節性を考慮したAI予測モデルを実行

3

最適化計算

コストと在庫リスクを最小化する発注量を算出

4

発注提案

ダッシュボードで発注数・アラートを可視化して共有

従来の発注管理

  • 手動での在庫チェックと発注判断
  • 経験と勘に頼る需要予測
  • 欠品による販売機会損失
  • 過剰在庫によるキャッシュフロー悪化
  • 月末の棚卸し作業で大幅な時間ロス

SAiのAI発注管理

  • リアルタイム在庫監視と自動アラート
  • 機械学習による高精度需要予測
  • 欠品リスクを95%削減
  • 適正在庫でキャッシュフロー改善
  • 自動分析で作業時間85%削減

導入効果試算

コスト削減効果(年間)

過剰在庫削減
-40%
欠品による機会損失回避
-95%
在庫管理人件費
-85%
倉庫保管コスト
-30%

業務効率改善

発注業務時間
週20時間
週2時間
棚卸し作業
月2日
月0.3日
在庫確認業務
手動
自動
年間ROI
480%

技術的特徴

🧠 AI予測エンジン

  • 時系列分析による需要パターン学習
  • 季節性・トレンド・外部要因の統合分析
  • 在庫切れリスクと過剰在庫コストの最適化
  • 仕入先別リードタイム自動調整

🔗 システム連携

  • 通販する蔵からCSV自動連携
  • 発注提案のCSVインポート対応
  • リアルタイムダッシュボード
  • モバイルでの在庫確認・発注承認

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