Use Case 1 — Inventory & Demand Forecasting
在庫・需要予測 で、
隠れたロスを可視化。
在庫過多の倉庫コスト、欠品の販売機会損失、廃棄ロス、仕入判断の属人化を、統計と機械学習で削減します。 小売・飲食・製造・食品関連向け。
日本国内の中小企業における DX 進展状況は、 中小企業庁 中小企業白書、 経済産業省、 e-Stat 政府統計、 IPA の各公開資料で確認できます。在庫管理の最適化は中小企業の DX 重点領域の一つです。
対象業種
在庫を抱えるすべての業種に対応可能です。中でも以下 4 業種で特に成果が出やすい設計です。
小売（実店舗・EC）
SKU 数が多く、季節性が強い業種で精度が出やすい。
飲食店
食材廃棄ロス削減 + 仕入最適化を統合的に。
製造業（卸売含む）
原材料・仕掛品・完成品の 3 段階在庫を予測。
食品関連
賞味期限による廃棄リスクを統計でコントロール。
解決する課題
在庫過多による倉庫コスト
読み違いの過剰発注 → 倉庫スペース・保管費用の圧迫。
欠品による販売機会損失
需要過小予測 → 顧客流出・信頼低下。
廃棄ロスによる利益圧迫
食品・季節商品の賞味期限・売れ残り廃棄。
仕入判断の属人化
担当者の経験依存 → 引継ぎ困難・離脱リスク。
導入メリット
すべて検証可能な事実のみを記載します（捏造数値・誇張なし）。
業界一般データ
在庫管理の最適化が中小企業の利益改善余地として認識されていることは、 中小企業庁 中小企業白書 や 経済産業省 商業動態統計 で言及されています。具体数値は業種・規模で大きく異なるため、Phase 1 の初期分析で個別算定します。
本サイト公開時点の自社事例
本サイト公開時点（2026-04-25）では、お客様事例として公開可能な実績はまだありません。Phase 1 完了後、お客様の許諾を得た上で具体的な改善幅（例: 廃棄ロス XX% 削減、計測期間 X ヶ月、自社測定）を本ページで開示します。捏造数値は一切掲載しません（SPEC §0.0 Ambassadorship Duty H-1 準拠）。
必要なデータ
データはすべて NDA 締結後にお預かりし、暗号化通信・暗号化ストレージで管理します。
| データ種別 | 最小要件 | 推奨 | 備考 |
|---|---|---|---|
| 過去の販売・出荷データ | 6 ヶ月分 | 12 ヶ月分以上 | 日次粒度推奨 |
| 商品マスタ | SKU・カテゴリ | + 価格帯・サイズ・色 | CSV / Excel 可 |
| 仕入履歴 | 日付・数量 | + 単価・サプライヤ | 未整理可（前処理込み） |
| 季節性・イベント情報 | 祝日カレンダー | + 業界イベント・地域祭事 | 弊社で自動取得可 |
| 天候データ | — | 気象庁 API 連携 | 弊社で自動取得可 |
※ データ提供のセキュリティ: NDA 締結 + 暗号化転送（TLS 1.3）+ 暗号化保存（AES-256） + アクセスログ保管。
導入プロセス（標準 12 週間）
Phase 1 / 2 / 3 の各段階で「進む / 止まる」のご判断をいただけます。
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W1データ受領・前処理
NDA 締結後にデータ受領。欠損値処理・外れ値検出・正規化。
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W2-3探索的データ分析
季節性・トレンド・周期性の確認。SKU 別パターン抽出。
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W4実現可能性レポート提出（Phase 1 完了）
予測精度の見込み・ROI 試算・推奨モデルを文書化。Phase 2 進行可否のご判断。
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W5-8PoC（実証実験 / Phase 2）
プロトタイプ構築・精度検証（hold-out 検証 + クロスバリデーション）。実用精度に達するか証明。
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W9-12本番システム構築（Phase 3）
既存システム連携・運用ダッシュボード構築・運用引継ぎ・初月モニタリング。
代表からのひと言
「沼津で個人事業主として、月額に縛られないWEBを育てる仕組みを設計してきました。買い切りで作る、必要なら毎月育てる、予測技術で未来を見る。3 つを切り分けて提供することが、地域の中小企業様の経営に最も寄り添う形だと考えています。」
在庫予測のご相談
まずは 1 分の無料診断で現状を可視化してください。診断結果をもとに、Phase 1（30 万円・分析のみ）の実現可能性をメールでご提案します。
メール返信目安: 24 時間以内（土日祝除く）