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予測・需要分析

需要予測・発注自動化

AIが販売実績・季節変動・外部要因を分析し、最適発注量を自動算出。欠品率50%削減・在庫コスト圧縮を実現します。

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機能

  • 販売実績・季節性・外部要因を考慮した予測モデル
  • SKU別最適発注量の自動算出
  • 発注推奨リストの自動生成
  • 予測精度のモニタリングダッシュボード

PoCの進め方

過去2年分の販売データでバックテスト。予測精度（MAPE）を2〜3週間で検証します。

想定される技術スタック

PythonLightGBM / Prophetscikit-learnPostgreSQLNext.js

目安価格

100万〜300万円

規模・要件により変動します

目安納期

3〜4ヶ月

PoC期間（2〜4週）を含む

保守の方法

月次でモデルを再学習し精度を維持。季節・トレンド変化を定期レビュー。

記載の内容はあくまで一例であり、実際の機能・価格・納期は業務要件・システム環境・データ状況により大きく異なります。 まずはお気軽にお問い合わせください。要件をお伺いした上で、最適なご提案をいたします。