需要予測も、発注業務も、
これひとつでまとめて管理

demand insightは高精度なAIによる需要予測から、発注業務やコンテナ計算まで、一気通貫でアシストするクラウドAIソリューションです。
9 の製品で予測精度を改善/
業務負荷を 6 軽減

サプライチェーン・マネジメント(SCM)において、製品(SKU)ごとの需要予測、販売計画、在庫計画や発注計画は製品を熟知した担当者でも難しい業務です。現場では、特定の担当者への業務依存だけでなく、欠品・余剰在庫という課題までもがつきまといます。demand insightでは最先端のAI(機械学習技術)により、高精度な需要予測から在庫の最適化、発注業務やコンテナ積載量の計算まで一気通貫でアシストし、業務負担の軽減、欠品や余剰在庫の排除に貢献します。

※大手小売企業様の実績値です。

課題

Problem
こんなお悩みはありませんか?

小売業に見られる課題の例

製品数が多い事による業務負荷
製品数が多い事による業務負担

小売大手各社では、プライベートブランド商品(PB)を拡充しており、それに伴って輸入発注業務と自社在庫の負担が増大しています。

長期の需要予測が大変
長期の需要予測が大変

また、物流センターごとの在庫水準を適切に保つための、人の経験に依らない安全在庫のコントロールが重要となります。

適正在庫がわからない
適正在庫基準がわからない

また、物流センターごとの在庫水準を適切に保つための、人の経験に依らない安全在庫のコントロールが重要となります。

製造業に見られる課題の例

品目ごとの需要特性に応じた在庫補充の難しさ
品目ごとの需要特性に
応じた在庫補充の難しさ

自社製品に加え、少量多品種のサービスパーツを生産するメーカーでは、品目ごとの需要特性を踏まえた在庫補充に苦労するケースが多くみられます。

需要変動に合わせた需給調整の難しさ
需要変動に合わせた
需給調整の難しさ

特に、需要が当初の販売計画に対して変化が大きい局面では、需給調整の担当者が販売側と生産側の情報を取りまとめる業務に忙殺されてしまいます。また、需給調整が後追いとなった結果として、欠品や過剰在庫といった問題にも繋がります。

そのお悩み demand insight なら解決できます!

弊社ツールの特長

Feature

需要予測と計画プロセスの
半自動化によって、
担当者の業務負担を大幅に軽減します。

高精度な需要予測
高度な需要予測
発注業務支援アラート
発注業務支援アラート
自動コンテナ組み
自動コンテナ組み
Solution 01
高精度な需要予測
高精度な需要予測
最先端のAI(機械学習技術)により、高精度な需要予測を行うことで、適正在庫を常に維持した販売計画・在庫計画・発注計画を立てることが可能になります。
高精度な需要予測
発注業務支援アラート
Solution 02
発注業務支援アラート
発注業務支援アラート
全ての製品(SKU)において、仕入れ/発注起案が必要となるタイミングを識別しアラートを出すため、担当者が常に在庫を監視する必要はありません。
Solution 03
自動コンテナ組み
自動コンテナ組み
海外との直取引や混載を行うにあたり、最適なコンテナ積載量を計算し、自動でコンテナ計画を作成します。

選ばれる理由

Reason
需要予測に基づく適正在庫維持で、予算達成サポート

需要予測に基づく販売計画と適正在庫を 維持することにより予算達成をサポート

余剰在庫の防止や発注業務支援による、廃棄ロスや工数削減

余剰在庫の防止や発注業務の支援により、 廃棄ロスや担当者の工数を削減

高精度な需要予測とアシストによる属人化リスクを低減

高精度な需要予測と一気通貫した アシストにより業務の属人化リスクを低減

demand insightの詳細資料は下記より無料でダウンロード

導入事例

Case study
製造業の導入事例
製造業の導入事例
需給調整において、足元の出荷・販売動向に応じた計画修正、生産調整に多大な工数を要していました。 また、品目ごとの安全在庫水準が勘と経験によって決定されていました。demand insight®によって、計画修正プロセスと在庫計画を半自動化することで需給調整の業務負担を大幅に低減しました。 また同時に、適正な在庫水準が保たれることで在庫コストを圧縮しました。
小売業の導入事例

小売業の導入事例

発注業務において、各SKUの需要特性を考慮した需要予測の難しさ・一人あたりの担当SKUが多く網羅的にSKUをチェックできないというのが課題でした。 結果、欠品や滞留在庫が発生し、適正な在庫水準を保つことが最大の課題でしたが、demand insight®の発注アシストと安全在庫設定機能によって、これまでよりも適正な在庫水準を保つ発注が実現しました。 また、担当者が複数の表計算をまたいで行っていた需要予測・発注業務が、demand insight®︎で完結するようになり、需要予測業務の約7割の時間が削減されました。

ユーザーの声

User’s voice
ユーザーの声1
需要予測の精度がすごく良くなった。
素晴らしい、感謝しています。
ユーザーの声2
これからはこれを使って行く。
信頼できる数値。大幅に使いやすくなった。
ユーザーの声3
JDSCさんはちゃんと並走してくれる
感じもあって、本当に信頼している。
ユーザーの声4
UIは見映えいいし、使いやすそう。
他のツールはところどころ英語が
残ったりして、ちょっと取っ付きにくい

ユーザーの声

User’s voice
ユーザーの声1
需要予測の精度が
すごく良くなった。
素晴らしい、感謝しています。
これからはこれを使って行く。
信頼できる数値。
大幅に使いやすくなった。
ユーザーの声2
ユーザーの声3
UIは見映えいいし、使いやすそう
他のツールはところどころ
英語が残ったりして、
ちょっと取っ付きにくい
JDSCさんはちゃんと
並走してくれる感じもあって、
本当に信頼している。
ユーザーの声4

JDSCの取引先

client
AB &Company Cassina IXC 中部電力 中部電力ミライズ 第一生命 DAIKIN DMC Holdings ebisol Hacobu JVC KENWOOD SMBC三井住友銀行 necolico pioneer SAGAWA SATT 駿台 TEIJIN UNISON CAPITAL ゆこゆこ YOKUMOKU

よくあるご質問

Q&A
Q 今までの計画ツールと何が違うのですか?
これまでの予測システムは、ほとんどが統計的手法を用いた需要予測でした。
しかし、demand insightではAIによる高精度な需要予測に基づいた販売計画から発注業務の支援、コンテナ積載量ん計算まで一気通貫してアシストします。
Q 他社の需要予測システムとは何が違うのですか?
他社の需要予測システムでは、海外からの輸入品、それに伴うコンテナ積載量の計算まで対応していません。 しかし、demand insightは輸入商品の取り扱い、コンテナ積載量を加味した需要予測を行い、販売計画から発注業務の支援まで一気通貫してアシストします。
Q 導入にどれくらい時間かかりますか?
お客様が現在使用しているシステムの状態やデータによって、導入までの時間は異なりますので、まずはお気軽にご連絡ください。
Q 月々/年間の費用はどれくらいかかりますか?
対象となる製品数(SKU)や、ご期待の改善額(欠品や余剰在庫の減少など)により個別のお見積りとなりますので、お気軽にお問い合わせください。
ぜひ一度、お客様の課題を
お聞かせください。
お客様に最適な導入プランを
ご提案します。

資料請求・お問い合わせ

Contact

会社概要

Company
株式会社JDSC (Japan Data Science Consortium Co. Ltd.)
東京都文京区本郷二丁目38-16 JEI本郷ビル8階
2013年 前身となる「一般社団法人
日本データサイエンス研究所」を設立
2018年 事業拡大に伴い株式会社化
2020年 一般社団法人
日本経済団体連合会(経団連)に入会
2021年3月Pマーク取得
2021年12月 東証マザーズ上場
37億3706万円
代表取締役 加藤エルテス聡志
機械学習等を活用したアルゴリズムモジュールの開発と、ライセンス提供事業
ITシステムの開発と運用事業
データサイエンスに関する顧問・コンサルティング事業
経営陣、東京大学エッジキャピタル
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