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AIデータ、調達と在庫をAIで突合する「AI SCM Loop」を発表

調達判断と在庫結果を自動で紐付け、在庫回転や欠品、粗利への影響を継続学習するSCMプラットフォーム。

生産現場のシステムNAVI編集部
AIデータ、調達と在庫をAIで突合する「AI SCM Loop」を発表

この記事の要点: AIデータ株式会社は、組織向けAIインフラ「AI孔明 on IDX」の新機能として、調達・在庫データ突合AI「AI SCM Loop」を搭載したと発表しました。本機能は、調達データと在庫データをAIで突合し、発注判断が利益や在庫回転、欠品にどう影響したかを分析・学習するプラットフォームです。調達判断と在庫結果を一体で分析し、在庫の最適化と利益向上を目指します。

発表内容のポイント

  • 調達・発注データと在庫・販売・粗利データを自動で紐付け、利益影響を可視化
  • 欠品や過剰在庫の要因、サプライヤーの納期遵守率や粗利貢献度をAIが多角的に分析
  • 「AI孔明 on IDX」はデジタル化・AI導入補助金2026の対象製品に採択

発表の背景

SCMや購買・調達部門では、発注、仕入、在庫、販売、需要予測など多岐にわたるデータが存在するものの、それぞれ異なるシステムで管理されているため、調達判断と在庫結果が繋がっていない課題がありました。また、現場では各種データを見比べる「突合作業」に多くの時間が費やされており、これが業務のボトルネックとなっていました。こうした背景から、突合作業をAIで代替し、調達判断が利益に与えた影響を継続学習する仕組みとして開発されました。

何が発表されたのか

「AI SCM Loop」は、調達データ、在庫データ、販売データ、サプライヤーデータ、粗利データなどを統合し、どの調達判断が在庫や利益、キャッシュフローに影響したかをAIが分析するシステムです。主な機能として、データを自動で紐付ける「調達・在庫データ突合AI」のほか、欠品や過剰在庫の要因を分析する機能、納期遵守率や粗利貢献度からサプライヤーを総合評価する機能、最適な発注量とタイミングを提案する需要変動・発注最適化機能などを備えています。これにより、単なる需要予測にとどまらない、SCM専用の学習ループを構築します。

製造業・生産管理への見方

製造業の生産管理や調達部門において、部品や原材料の過不足は生産ラインの稼働やキャッシュフローに直結する重大な課題です。本システムは、発注量だけでなく、在庫回転、欠品、粗利、キャッシュ効率といった多角的な指標から調達判断を評価します。これにより、現場の担当者が手作業で行っていた膨大なデータの照合・確認作業を削減し、データに基づいた最適な発注計画の立案を支援します。サプライヤーの対応力や物流コストを含めた総合的な評価機能は、調達網の最適化やリスク管理の高度化にも寄与します。

現場で確認したいポイント

  • 自社で稼働している調達システムや在庫管理システムと、本プラットフォームとのデータ連携方法
  • 自社の調達・在庫データが、AIの学習に必要な精度や形式で蓄積されているか
  • 補助金申請サポートを利用する場合の具体的な要件や手続きの流れ

確認しておきたい点

本システムを効果的に運用するためには、調達、在庫、販売、粗利などの各種データが適切に連携されている必要があります。自社の既存システムとの連携実績や、導入にあたって必要となるデータ整備の範囲については、事前にメーカーへの確認が必要です。

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出典情報

出典 PR TIMES
発表企業 AIデータ株式会社
発表日時 2026-08-10 10:00:02
元記事 PR TIMESで読む

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