Liaro需要予測AI

在庫最適化AI（小売）

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Liaro需要予測AIとは

Liaro需要予測AIは、Liaro社が提供する小売業向けの在庫最適化AIサービスです。深層学習技術を活用して店舗・商品単位での需要予測を行い、発注量や安全在庫の自動算出が可能です。販売実績データに加え、天候・イベント・トレンドといった外部要因も分析に取り入れることで、繁忙期や特売時の急激な需要変動にも対応できます。ノーコードに近い操作性と直感的なダッシュボードにより、現場でのPDCAサイクルを効率化し、API連携によって既存の業務システムへスムーズに組み込むことができます。主要SKUからの段階的な導入が可能な料金体系と支援体制を備えており、特に中小から中堅規模の小売事業者に適しています。各店舗のリードタイムや販売パターンの違いもモデルに反映され、実務に即した発注提案を行います。現場と本部が共通認識を持てるダッシュボード機能により、効果検証から改善までを短期間で実施でき、限られた体制でも成果を上げやすい設計となっています。

強み

専用AIモデルによる高精度予測

Liaro需要予測AIは、クライアント企業ごとにカスタマイズされた深層学習モデルを構築し、高精度な需要予測を支援します。過去の実績データや商品特性を反映した独自のアルゴリズムにより、業種を問わず最適な予測が可能です。これにより、欠品や余剰在庫に起因するコストの抑制が期待でき、業務効率の向上にも寄与します。企業固有の状況に応じた柔軟なモデル設計により、精度の高い予測結果を提供します。

外部データ統合で予測精度強化

Liaro需要予測AIでは、自社データに加えてマクロ経済指標や人流データなどの外部データを組み合わせた解析を行います。これにより、天候や消費トレンドといった外的要因も考慮に入れた需要予測が可能となり、予測精度の向上が期待できます。データドリブンなアプローチにより、市場環境の変化に対応した計画策定を支援します。

廃棄ロス削減でサステナブル

Liaro需要予測AIによる精度の高い需要予測により、欠品による機会損失を抑えながら、廃棄ロスの削減も期待できます。AIを活用した精密な発注計画によってフードロスや在庫廃棄を低減し、サステナブルな運営を支援します。こうした取り組みは環境負荷の軽減につながり、SDGsやESG目標の達成にも寄与します。

注意点

プロジェクト型で初期対応が必要

Liaro需要予測AIは、クライアントごとに最適化したモデルを一気通貫で構築・提供する方針を採用しています。そのため、導入初期には要件整理や学習データの整備などのプロジェクト工数が発生します。既製品を導入するプロダクト型SaaSと比較すると、立ち上げ準備の比重が高くなる点に留意が必要です。導入を検討される際は、短期的なPoCから始めて段階的に導入を進める方法が適していると考えられます。

ベンダー依存度が相対的に高い

Liaro需要予測AIは個社別に最適化されたモデルを提供する設計のため、運用や改善において提供元の専門家との伴走が前提となる傾向があります。利用企業側で内製アルゴリズムを自由に改変するというよりも、サービスが提供する標準の枠組みの中で改善を進める形が中心となります。そのため長期的な運用を検討する際には、サポート体制や契約でカバーされる範囲について事前に確認しておくことが重要といえるでしょう。

機能カバー範囲は“予測”中心

Liaro需要予測AIは需要予測自体に特化した製品であり、発注や在庫実行といった業務機能については別システムとの連携で補う前提となっています。そのため、SKU単位での在庫最適化から実行系まで一体化したパッケージを求める場合は、システム構成の検討が必要になります。予測機能と実行機能を役割分担し、それぞれの強みを活かす設計が適しているケースに向いた製品といえます。

カテゴリ別マーケットシェア

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