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2026年8月10日(月)IT Leaders編集部、日川 佳三

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　AIデータ（2025年2月にAOSデータから社名変更）の「AI孔明 on IDX」は、企業データをAIで分析・活用するためのシステムである。同社のクラウド型データプラットフォーム「IDX」にユーザー企業の業務データを蓄積して構造化、生成AIサービス「AI孔明」と組み合わせて分析する仕組みをとる。

　同社はこれまで、AI孔明に貿易実務や製造業の生産・在庫管理など、業種や業務領域に特化した機能を順次追加してきた。今回追加した「AI SCM Loop」は、調達・購買業務を効率化する新機能である。

　新機能を投入する背景として、調達・購買部門において、発注データ、仕入データ、在庫データ、需要予測、サプライヤー情報などをシステムごとに個別に確認する「突合作業」が負担になっている状況を挙げる。

　「特に、発注した結果が利益にどうつながったかを把握しにくい。発注ごとに欠品なく、在庫の回転が良好で、粗利が改善する例もあれば、納期遅延や過剰在庫、値引き販売で粗利が悪化する例もある」（AIデータ）

　AI SCM Loopは、調達判断と在庫結果のデータをAIが突合し、欠品や過剰在庫が生じた要因を継続的に学習する。学習結果をもとに成功パターンと失敗パターンを分析し、次回以降の発注・調達判断への改善提案につなげる。

　同社は、AI SCM Loopの分析対象として、調達、発注、サプライヤー、在庫、需要予測、原価、粗利など20以上のデータ項目を挙げる。これらを統合的に分析することで、欠品削減や在庫回転率の向上、粗利改善、キャッシュフローの改善といった効果を見込めるとしている。以下は、AI SCM Loopに備わる主な機能である。

• 調達・在庫データ突合AI：調達、発注、在庫、販売、粗利の各データを自動でひも付け、どの調達判断が在庫や利益に影響したかを可視化する。
• 欠品・過剰在庫分析AI：欠品や過剰在庫の発生商品、発注過多・不足、リードタイムの遅延などを分析し、欠品と在庫過多を同時に減らす。
• サプライヤー評価AI：納期遵守率や品質、価格変動、物流コストなどからサプライヤーを総合評価する。
• 需要変動・発注最適化AI：販売速度や季節性、天候、安全在庫などを分析し、最適な発注量とタイミングを提案する。
• 在庫キャッシュ改善AI：滞留在庫や値引き、廃棄リスクなどを分析し、キャッシュ効率の改善を支援する。
• AI SCM参謀：SCM責任者や購買部長に対し、調達や在庫、サプライヤー、発注、物流で改善すべきアクションを提案する。