株式会社ニチレイ・アイス様(以下、ニチレイ・アイス様)では、需要変動の大きい製氷事業において計画業務の属人化や負荷増大が課題でした。日立のAI活用により生産・販売・在庫(生販在)を連動させた最適化を行い、作業時間を約70％削減。高精度かつ安定した計画業務を実現しました。
ニチレイ・アイス様では、季節変動や需要変動が激しい製氷事業において、生産・輸送・在庫計画を人手で行うことによる作業負荷増大や非効率、属人化が課題となっていました。日立はAIを活用した計画系業務最適化サービスを提供し、生産計画・輸送計画・在庫計画を同時に立案する「生販在一体型計画」を実現。40項目を超える制約条件と複数のKPIを考慮した高精度な計画立案により、作業時間を約70％削減するとともに、計画精度と業務の安定性を向上させました。業務フローを大きく変えずに導入できる点も評価され、変化に強いサプライチェーン構築に貢献しています。
KPI：Key Performance Indicator
物流を取り巻く環境は近年、大きく変化しています。人手不足やコスト高騰に加え、需要変動の激化などにより、従来の計画業務のあり方そのものが見直しを迫られています。こうした状況は、ニチレイ・アイス様の製氷事業においても例外ではありませんでした。
製氷事業は、冷凍設備を備えた倉庫や専用トラックなど、物流関連コストの比重が高い点が特徴です。加えて、季節性が極めて強く、繁忙期と閑散期で需要構造が大きく異なります。さらに近年は、気候変動の影響により需要の振れ幅が拡大し、過去の実績を基にした計画立案が難しくなっていました。
こうした環境下で、生産計画・輸送計画・在庫計画は、長年にわたり人手によって個別に立案されてきました。しかし、日々変化する需給を捉えながら、限られた時間の中で計画を立案することには限界があり、計画担当者の作業負荷は増大していました。その結果、業務の非効率化や属人化が進み、計画精度のばらつきやロスコストの発生が懸念される状況となっていました。
これらの課題を背景に、同社では「担当者に依存しない形で安定して高精度な計画立案を実現する」ことが求められるようになりました。単なる業務効率化にとどまらず、計画そのものの質を高め、全体最適を実現することが、本取り組みの出発点となっています。
ニチレイ・アイス様では、計画立案業務における属人化や非効率を解消するため、AIを活用した計画立案の自動化に取り組みました。従来は複数の担当者が同時並行で計画を作成していたため、データの整合性が取れない、制約条件を十分に反映できないといった課題が生じていました。こうした状況を改善するため、計画業務そのもののあり方を見直す必要がありました。
そこで導入したのが、日立のAIを活用した「計画系業務最適化サービス」です。必要な入力データを準備するだけで、AIが計画を自動的に立案する仕組みにより、従来人手に依存していた計画業務の効率化と、計画精度の向上を同時に実現しています。
「計画系業務最適化サービス」の特長は、生産計画・輸送計画・在庫計画という相互に密接に関連する3つの計画を同時に考慮し、全体最適を図っている点にあります。
生産計画では、生産ラインの制約や一日の生産量といった条件をふまえる必要があり、物流面では、積載率を高めた効率的な輸送計画が求められます。こうした制約条件やKPIをAIモデルに組み込み、提供されたデータを基に最適な計画を自動で立案します。
今回の取り組みでは、生産工場から物流センター、外部倉庫までを含むサプライチェーン全体を対象としています。AIは実際の在庫量をふまえながら、販売見込みや在庫基準を満たす翌月分の計画を立案します。特に本事例では、輸送計画を軸とし、倉庫におけるトラックの入出庫台数や積載可能なパレット枚数といった輸送制約まで考慮している点が特長です。
これにより、40項目を超える制約条件と、相反する10のKPIを同時に最適化した計画立案が可能となりました。いずれか1つの計画が成立すると他が成立しないといった事態を防ぎ、生産・輸送・在庫が連動した全体最適化を実現しています。
実際の運用では、二段階のプロセスで計画を最終確定しています。
まず、生産計画の確定段階では、在庫情報や販売見込みデータをAIに投入し、生産・輸送・在庫の各計画を同時に出力します。欠品や在庫基準未達の可能性がある場合にはアラートとして可視化され、担当者が内容を確認・調整したうえで生産計画を確定します。
続く段階では、確定した生産計画をインプットとしてAIが輸送計画と在庫計画を立案し、人手による最終調整を行います。この二段階運用により、3つの計画の整合性を保ちながら、高精度な計画立案を実現しています。
また、本サービスはセミオーダー型で提供されており、需要情報を起点に幅広い計画業務へ適用できる設計となっています。お客さま固有の業務要件や、計画担当者が暗黙的に考慮しているノウハウを丁寧にくみ取り、AIモデルに反映することで、現場の運用と親和性の高い、実務で活用可能な計画立案を実現しています。
導入にあたってはPoCによる効果検証を行い、投資対効果を確認したうえで本格導入へと進めています。試行運用を通じてAIモデルの改善を重ね、サービス利用開始後も環境変化に応じた見直しや継続的な支援を実施しています。こうした取り組みにより、現場で定着し、成果につながる計画業務の高度化を実現しています。
PoC：Proof of Concept
本取り組みにより、ニチレイ・アイス様では業務効率化と計画業務の高度化の両面で、明確な効果が確認されています。
まず業務効率化の観点では、従来人手で行っていた計画立案業務をAIが担うことで、作業時間を約70％削減することに成功しました。単なる作業負荷の軽減にとどまらず、既存の業務フローを大きく変更することなくAIを導入できた点も、大きな成果の1つです。その結果、計画担当者が混乱することなく、AIを活用した業務運用へとスムーズに移行できています。
従来は計画をゼロベースで作成する必要がありましたが、AIが初期案を提示することで、担当者は最終確認や調整といった付加価値の高い業務に集中できるようになりました。これにより、計画立案の効率化と安定化が同時に実現されています。
さらに、業務効率化にとどまらず、計画業務そのものの高度化という面でも複数の効果が得られています。
1つ目は、KPIの可視化と最適化です。
従来はExcel中心の管理では十分にコントロールできなかった指標についても、AIが複数のKPIを同時に考慮して最適化を行います。これにより、積載率の向上や、段取り替えの少ない効率的な生産計画の実現につながっています。
2つ目は、脱属人化です。
これまで特定の担当者の経験や勘に依存していた計画業務について、AIを活用することで、担当者に左右されない安定した高精度の計画立案が可能となりました。
3つ目は、計画精度の向上です。
人手作業では避けられなかった考慮漏れや入力ミスといったリスクを低減し、AIが設定された制約条件を確実に反映することで、精度の高い計画立案が実現されています。
加えて、生産・輸送・在庫の3つの計画を連動させた全体最適を実現できた点も、本取り組みの大きな特長です。部分最適に陥ることなく、サプライチェーン全体をふかんした計画立案が可能となりました。
さらに、需要変動の激しい環境においても、対応力の向上が見られるようになりました。人手では時間を要していた計画の見直しをAIが迅速に行うことで、変化の早い需給に対しても柔軟に対応できる体制が整いました。
このように作業時間の削減といった定量的な効果に加え、計画精度の向上や業務の高度化といった質的な成果も得られており、本取り組み全体に対して高い評価が寄せられています。
今回の取り組みでは、翌月1か月分の計画立案を対象としたAI活用を進めてきましたが、今後、AIの適用範囲をさらに拡大していく方針です。
具体的には、より中長期的な視点に立った年次計画への展開に加え、突発的なトラブルや環境変化に対応するための迅速な計画見直しなど、幅広い場面でAIを活用していくことをめざしています。これにより、個別業務の効率化にとどまらず、計画業務全体のさらなる高度化を実現していく考えです。
また、計画領域に限定せず、本セミナーでも紹介されたサイバーフィジカルシステム(CPS)を基盤としたデータドリブン経営の実現にも注力しています。現場で得られるデータとデジタル技術を融合させることで、変化に強く、柔軟に対応できるサプライチェーンの構築をめざしています。
本取り組みを通じて、KPIの可視化・最適化による積載率向上や段取り替えの削減、脱属人化、高精度な計画立案、さらには変化の激しい需給への迅速な対応など、計画業務そのものの高度化が実現されています。
日立では、サービス導入前から運用フェーズに至るまで、お客さまに伴走する姿勢を重視しています。お客さま固有の課題や業務特性に寄り添いながら、AIを活用した最適な仕組みを構築し、お客さまの実業務にフィットした計画立案を実現することで、持続的な価値創出につなげていきます。
*本実績につきましては、当該お客さまでの事例におけるケースとなり、必ずしも同様の効果が出るとは限りません。
*Microsoft Excelは、米国Microsoft Corporationの米国およびその他の国における登録商標または商標です。
*記載の会社名、製品名などは、それぞれの会社の商標または登録商標です。
