EC発注AI自動化
ネクストエンジン・通販する蔵などの通販一元管理ツールの販売データをAIが自動分析し、最適な発注タイミングと数量を提案。
欠品リスクを最大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。
最大95% 欠品リスク削減
最大40% 在庫コスト削減
最大85% 作業時間短縮
※モデルケースの試算値です。実数値は業種・商材・運用体制により異なります。
このデモが生まれたきっかけ
EC物販事業者のお客さまから「在庫を切らして販売機会を逃すのが怖く、毎週の発注がいつも勘頼り」というご相談をいただきました。
「気付くと売れ筋が在庫切れ。逆に発注し過ぎてキャッシュが寝てるのもしんどい」
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 A | 12 個/日 | 45 個 | 20 個 | 5 日 |
| ワイヤレスイヤホン B | 8 個/日 | 30 個 | 0 個 | 7 日 |
| USB-C ケーブル C | 25 個/日 | 120 個 | 50 個 | 3 日 |
| モバイルバッテリー D | 6 個/日 | 15 個 | 10 個 | 4 日 |
| 液晶保護フィルム E | 18 個/日 | 80 個 | 0 個 | 2 日 |
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今体験したのはデモ用の一例です。御社の業務フロー・データに合わせて、フルスクラッチで構築します。「うちの場合どうなる？」のご相談だけでも歓迎です。
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AI分析プロセス
1
データ取込
ネクストエンジン・通販する蔵などの通販一元管理ツールから販売履歴・在庫データをCSV連携
→
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
※下記はモデルケースに基づく試算値です。実際の効果は業種・商材・既存業務フローにより異なります。
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
- ネクストエンジン・通販する蔵などの通販一元管理ツールと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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