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米国卸売業者、1,500万ドルの売掛金をAIの力で回収

製造業者にとって大きな課題の一つになっている在庫の最適化。通常、在庫数は需要予測で決まりますが、従来の需要予測は人の経験や勘に頼ることが多く、予測は往々にして不正確で在庫の過不足を生じさせ、コスト増・収益減少につながっています。

そこで、AIによる需要予測が注目されています。このユースケースでは、AIによる需要予測の自動化で、需要の予測誤差を半減し1000万ドルものコスト削減を実現した自動車メーカーの事例をご紹介します。製造業に限らず、在庫管理に悩む多くの企業におすすめです。

ユースケース

世界的な自動車メーカー、AIにより1000万ドルもの在庫コスト削減に成功

製造業者にとって大きな課題の一つになっている在庫の最適化。通常、在庫数は需要予測で決まりますが、従来の需要予測は人の経験や勘に頼ることが多く、予測は往々にして不正確で在庫の過不足を生じさせ、コスト増・収益減少につながっています。

そこで、AIによる需要予測が注目されています。このユースケースでは、AIによる需要予測の自動化で、需要の予測誤差を半減し1000万ドルものコスト削減を実現した自動車メーカーの事例をご紹介します。製造業に限らず、在庫管理に悩む多くの企業におすすめです。

ユースケース

米国小売業者、AI予測分析で不正による損失を500万ドル削減

小売業における不正損失額が世界で最も高い米国では、万引き、従業員窃盗などの不正行為により年間617億ドルもの損失が発生し、小売業界における重要な経営課題の一つとなっています。このユースケースでは、米国でコンビニエンスストアを多店舗展開する企業が、AIによる予測分析で不正検知・防止対策を講じることで、年間で500万ドルもの不正損失を削減した事例を紹介します。