"凭经验和直觉订货，缺货与损耗长期发生"——这是零售・批发常见的烦恼。用AI需求预测，可从历史数据预测销路，同时减少缺货与损耗。本文由千叶的AI导入支援公司讲解其机制・效果・所需准备・上手方法。
AI需求预测的机制
AI在历史销售实绩之外，还学习星期・季节・天气・活动・价格・特卖等因素，预测每个商品的未来需求。由此可以把"何时・进多少／做多少"用数据而非直觉来判断。
预测结果以订货参考或仪表盘的形式呈现，负责人据此做最终判断。
导入可获得的效果
| 导入前（直觉与经验） | 导入后（AI需求预测） | |
|---|---|---|
| 损耗 | 过量进货导致损耗 | 适量订货使损耗 ▲30%（参考） |
| 缺货 | 缺货损失销售机会 | 紧跟需求防止缺货 |
| 订货业务 | 依赖负责人经验・属人化 | 以预测为基准标准化・省时 |
※ 数值为一般参考示例，效果因商品・门店・数据量而异。前后对比也请参阅"AI，让业务这样改变"。
所需数据与准备
AI需求预测需要"历史销售・库存数据"。不过，许多情况下即使没有特别的系统也能开始。
| 最好有的数据 | POS・订货・库存的历史（最好1年以上）、商品主数据 |
|---|---|
| 对接示例 | Excel・Google表格・kintone 等。支持从既有工具导入 |
| 第一步 | 聚焦主力・损耗大的商品类别先试 |
要点：即使"数据零散，不确定能否使用"，也可以先从手头的Excel・POS历史能做什么开始确认。
订货・库存・单据自动化也成套
需求预测与"订货・库存・单据处理的自动化"结合，效果更佳。订货单据与发票的录入可用AI-OCR＋RPA自动化，把从预测到订货、录入的流程一并提效。
可用的补助金
数据分析・需求预测系统的导入，可能成为"数字化・AI导入补助金"（最高450万日元）及"中小企业省力化投资补助金"（最高1亿日元）的对象。详情请参阅千叶中小企业可用于AI导入的补助金汇总。
不失败的上手方法
不要一次覆盖全部商品，用损耗或缺货较大的一个类别做PoC（试点），用数字确认效果后再扩大。整体步骤请参阅中小企业导入AI从何开始？不失败的5个步骤。
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※ 本文内容为2026年6月时点的一般信息。效果・费用因行业・规模・数据量而异。补助金的最新要件・截止日期请以各制度官方网站为准。