L1店舗小売規模非公表
食品スーパーB社（規模非公表）
需要予測・在庫最適化／シノプス（sinops-CLOUD）
一部店舗での実証実験で日配品の食品ロスを0.6％削減、パンの開店時の欠品も削減分母: 日配品の食品ロス（実証実験店舗）
USE CASE HUB
需要予測・在庫最適化・配車ルートAIの導入事例
需要予測にもとづく発注・在庫の最適化、配車・配送ルートの最適化、来客予測によるシフト・仕込みの最適化、ダイナミックプライシングまで——「予測・最適化」に絞って導入事例を集約しました。過剰在庫・欠品・配送コストなどの改善に直結する領域です。
導入している業種の分布（収録17件の実数）
この用途の削減率の中央値
分母（母数規模）つきで削減率が公表されている事例のみを母集団とし、n≥3 のときだけ表示します。
約58%削減
母集団 n=6件（分母つき公表値）
※中央値は各事例の公表値（レンジは中点）から当サイトが算出した参考値です。効果を保証するものではありません。
CASES
需要予測・在庫最適化の事例一覧（17件）
L1廃棄物処理・環境50〜299名
最終処分場運営B社
需要予測・在庫最適化／NTTコミュニケーションズ（Node-AI）
年間約504時間の労務時間と100万円以上の人件費の削減効果を試算（pH予測は±0.2の誤差範囲）※母数規模の記載なし（参考値）
L1宿泊・観光
複合観光施設・観光ホテルA（従業員100〜299名規模）
需要予測・在庫最適化／ダイナミックプラス株式会社（レベニューマネジメントシステム『D＋』）
価格設定業務を約30%削減。売上は前年比約10%向上、ADR（平均客室単価）は5%向上分母: 価格設定業務
L1運輸・物流規模非公表
石油・LPG配送業A社（従業員規模非公開）
需要予測・在庫最適化／株式会社オプティマインド（Loogia）
翌日の配送計画作成に各配送員が費やしていた時間を1人あたり約1時間からほぼ0に短縮。配送台数も4台計画から3台での配送が可能になった（約25%削減）。※母数規模の記載なし（参考値）
L1運輸・物流規模非公表
生協宅配業B社（従業員規模非公開）
需要予測・在庫最適化／株式会社オプティマインド（Loogia）
配達コース数を22コースから19コースへ3コース（13.6%）削減、総配達時間を15.0%削減（22時間34分）、総走行距離を9.7%削減（54km）。※母数規模の記載なし（参考値）
L1運輸・物流1,000名以上
食品製造・物流業C社（従業員1000名以上規模）
需要予測・在庫最適化／株式会社オプティマインド（Loogia）
豊田市エリアで配送コースを10コースから7コースへ削減（最終的に12コース削減）、都内で1コース削減（3ヶ月で実現）、群馬県エリアで3コース削減。分母: 豊田市エリア10コース
L1運輸・物流1,000名以上
専門商社・物流業E社（従業員1000名以上規模）
需要予測・在庫最適化／株式会社オプティマインド（Loogia）
約1年稼働で物流センターの積載率が10%アップ、路線便の運賃が10%削減、自社便の配送個口数が月間で15%増加した。※母数規模の記載なし（参考値）
L1店舗小売規模非公表
食品スーパーA社（規模非公表）
需要予測・在庫最適化／シノプス（sinops-CLOUD）
発注にかかる作業時間を1店舗1か月あたり約65.8時間削減、全店では年間約8,680時間削減見込み分母: 1店舗1か月あたりの発注作業時間
L1エネルギー・インフラ1,000名以上
電力事業B社
需要予測・在庫最適化／株式会社グリッド（GRID／ReNom Power）
週間計画策定時間を1/2以下に短縮。あわせて年間10億円を超える収益効果を公表。※母数規模の記載なし（参考値）
L1物品賃貸・リース300〜999名
建機・福祉レンタルE社
需要予測・在庫最適化／株式会社トライエッティング（UMWELT）
社内ニーズの高い部署で一定の結果が出て、実運用で活用できる予測値であると判断。発注工数の削減とさらなる精度向上を見込む。※母数規模の記載なし（参考値）
L1娯楽・レジャー・旅行300〜999名
テーマパークC
需要予測・在庫最適化／シンプレクス（Simplex）
機械学習で予測を形式知化・機械化し、業務効率の向上と、人手より精緻な動員予測の両立を実現（具体的な数値は非開示）。※母数規模の記載なし（参考値）
L1物品賃貸・リース50〜299名
足場・仮設レンタルA社
需要予測・在庫最適化／株式会社トライエッティング（UMWELT）
テスト運用約9か月で機材稼働率が上昇し、失注を必要最低限に抑制。1〜2年先の需要予測を数分で算出できるようになった。※母数規模の記載なし（参考値）
L1運輸・物流1,000名以上
郵便・宅配業D社（従業員1000名以上規模）
需要予測・在庫最適化／株式会社オプティマインド（Loogia）
新人とベテランの配達業務（ルート作成時間＋配達時間）の差が平均67分から平均17分に縮小。新人のルート作成時間も30〜60分から10〜15分に短縮した。分母: 新人とベテランの時間差 平均67分
L1飲食10〜49名
ビュッフェレストランA（従業員10〜49名規模）
需要予測・在庫最適化／株式会社ROX（来店客数予測AI「Hawk」）
32日中21日（66%）でAI-Hawk-の予測がベテランスタッフの予測より実績に近い予測値を示した分母: 32日間の予測精度比較（AI vs ベテランスタッフ）
L1卸・販売規模非公表
繊維卸E社（従業員規模非公開）
需要予測・在庫最適化／株式会社トライエッティング（UMWELT）
在庫の回転数が平均で1.5倍にまで向上可能（在庫保有量を理論上33%削減できることを示した）分母: 在庫回転率（導入前比）
L1製造300〜999名
食品製造業（豆腐製造）C社（従業員300〜999名規模）
需要予測・在庫最適化／日本気象協会
豆腐で食品ロス約30％の削減に成功※母数規模の記載なし（参考値）
L1飲食10〜49名
食堂・定食店A（従業員10〜49名規模）
需要予測・在庫最適化／株式会社EBILAB（来客予測AI）
廃棄ロスを72.8%削減。来客予測的中率は平均95.7%（ゑびや大食堂2019年年間平均）分母: 廃棄ロス
自社の業種・規模・課題に近い需要予測・在庫最適化事例を、無料診断で絞り込む
業種・規模・業務領域・課題の4問に答えるだけで、収録した導入事例から条件の近いものを照合します（判定は100%ルールベース・スコアの重みも全開示。該当がなければ正直に「該当なし」と表示します）。
FAQ
需要予測・在庫最適化の生成AI導入 よくある質問
Q. 需要予測・在庫最適化の生成AIは、どんな業種で導入されていますか？
A. 本ページに収録した需要予測・在庫最適化の導入事例17件は、10業種にわたります（運輸・物流・店舗小売・飲食など）。業種を横断して同じ用途の事例を比較できるため、自社に近い業種だけでなく「別業種の先行事例」からも進め方のヒントが得られます。
Q. 需要予測・在庫最適化のAIツール導入で、どのくらいの効果が出ていますか？
A. 分母（母数規模）つきで削減率が公表されている事例（n=6）の中央値は約58%削減です。これは各事例の公表値から当サイトが算出した参考値で、効果を保証するものではありません。個別の成果は下の事例一覧で出典つきに確認できます。
Q. 需要予測・在庫最適化の導入は何から始めればよいですか？
A. まず自社の業種・課題に近い事例を下の一覧で確認し、次に無料の事例マッチング診断（4問）で条件の近い事例に絞り込むのがおすすめです。用途と期待できる成果の目安をつかんでから該当ベンダーへ相談すると、失敗が少なくなります。
Q. 掲載されている事例は信頼できますか？
A. 本サイトの事例はすべてベンダー公式の導入事例ページ（一次情報）等を出典として収録し、成果の数値には出典・確認日を明記しています。推測値や創作は掲載していません。掲載基準は「収録基準」ページで公開しています。