小売業
小売業では、季節要因やセール、天候によって売上が大きく変動します。そのため「発注が難しい」「在庫ロスが増える」といった課題に悩む企業が少なくありません。本記事では、ホリエモンAI学校が支援した小売業の売上予測事例を紹介します。GPTsを活用することで、どのように予測精度を高め、業務負担を軽減できたのかを解説します。
解決したい課題
対象の小売企業では、これまで店長や担当者の経験と勘に基づいて発注を行っていました。
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発注精度にバラつきがある
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在庫ロスが多く利益を圧迫
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発注業務に毎週5時間以上かかる
特に新商品や季節商品の売上予測は難しく、結果として在庫切れや過剰在庫が頻発していました。
解決策
私たちは企業専用のGPTs（生成AIアプリ）を構築し、以下の仕組みを導入しました。
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売上データの自動取り込み
過去3年分のPOSデータをAIに学習させ、季節性やキャンペーン要因を加味。 -
需要予測レポートの自動生成
「来週の各店舗ごとの予測売上」を自動で出力。ExcelやGoogleスプレッドシートと連携し、担当者がすぐ確認できる形に。 -
発注数量のシミュレーション
「予測売上 × 安全在庫」の計算をAIが自動化し、担当者は確認・承認するだけに。
Before/After
導入から3ヶ月で、以下のような成果が出ました。
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在庫ロス：30％削減
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発注業務時間：月20時間削減
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店舗間の予測精度差：ほぼ解消
結果として、経営層も「人に依存しない仕組み化ができた」と評価。今後は他店舗にも展開予定です。
まとめ・自社でもやってみたい会社さんへ
売上予測はデータサイエンティストでなくても、GPTsを活用すれば現場主導で取り組めます。今回の事例は小売業ですが、製造業や物流業でも「需要予測」「発注最適化」に応用可能です。
AI活用の第一歩として「売上予測」は最適なテーマのひとつですので、やってみたい会社さまは30分間の無料受講相談でお待ちしております！