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AI×サプライチェーン：需要予測・補充・突合までをスプレッドシート無しで
サプライチェーンのAIは、実際の品目マスタ・在庫・発注履歴の上で動いてこそ価値があります。Sankaのサプライチェーンエージェントは、品目・拠点・発注履歴の上に乗り、補充点の提案、例外検知、購買担当が1クリックで承認できる発注ドラフトまでを作成します。
需要予測と補充
販売履歴・リードタイム・安全在庫からSKU×拠点単位で予測し、補充用の発注ドラフトを作成します。
例外対応
欠品・過剰在庫・滞留品を、ダッシュボードの読み解きではなく、理由付きで提示します。
突合と消込
発注・入荷・請求を突合し、在庫取引を消込み、財務が必要とする監査証跡を保ちます。
最初のサプライチェーンエージェントで決める範囲
- 品目マスタ全体ではなく、単一カテゴリや単一倉庫から始める。
- マスタデータ（BOM・単位・リードタイム・仕入先マッピング）を先に整える。AIは信頼できるデータの上でしか機能しません。
- 閾値を超える発注は人の承認を必須にし、提案の入力データを履歴に残します。
| レイヤー | 先に決めること | 例 |
|---|---|---|
| データ | 対象品目と拠点 | 主要SKU200品目、1リージョン |
| シグナル | エージェントが参照する情報 | 販売速度、リードタイム、安全在庫 |
| アクション | エージェントが作成できるもの | 補充発注、拠点間移動、アラート |
オペレーションチームが期待する成果
- 欠品と滞留在庫の削減。予測には追跡可能な根拠があります。
- 空白のスプレッドシートではなく発注ドラフト。承認は人の手に残ります。
- 財務が入荷と請求を突合する際に、オペを追い回さずに済みます。