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、GPTsを使って売上予測と発注を仕組み化する方法を、小売業の例で紹介します。
解決したい課題
店長や担当者の経験と勘で発注している小売企業では、次のような課題がよくあります。
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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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発注業務に毎週まとまった時間がかかる
特に新商品や季節商品の売上予測は難しく、在庫切れや過剰在庫が起きやすくなります。
解決策
企業専用のGPTs（生成AIアプリ）を作り、次のような仕組みにします。
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売上データの自動取り込み
過去のPOSデータをAIに読み込ませ、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（期待できる効果）
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在庫ロス：データにもとづく発注で、過剰在庫や欠品を減らせる
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発注業務時間：予測と発注数の計算が自動になり、担当者は確認と承認に集中できる
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店舗間の差：担当者の経験に左右されにくくなり、店舗ごとのばらつきを抑えられる
予測の精度は、データの量や商品の特性によって変わります。AIの予測は判断材料の一つとして使い、最終的な発注は担当者が決める運用をおすすめします。
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！
