食品流通業界DXを推進する吉辰商事、電通大と食品卸向けAI需要予測モデルを共同開発

　2026年3月23日、吉辰商事と電気通信大学の岡本一志研究室は、業務用食品卸向けAI需要予測モデルの共同研究が完了したと発表。本研究では、1万品を超える販売データを分析し、高精度な商品出荷数量の予測モデルを開発したという。

　食品卸売市場は国内で60兆円超の規模を有するが、近年はメーカーの最低納品ロット増加やリードタイム長期化、人手不足が課題となってきた。発注業務の多くが担当者の経験や勘に頼っている現状に対し、AIによる需要予測の導入が求められているとのこと。

　今回開発されたモデルは、売上データや商品情報、リードタイムなど複数のデータを掛け合わせて分析する。出荷量推移や購入顧客数の変動といった要素から特徴量を作成し、商品の需要特性ごとの予測精度を向上させている。従来の単純な平均ベース手法を上回る精度で出荷数量の予測が可能となった。

　この成果は在庫管理DXシステム「FOOD-LOGI」へ実装される予定で、出荷予測に基づく発注点や最適な発注量の自動算出、メーカー最低ロット対応のロット合わせ機能と組み合わせ、欠品防止や余剰在庫削減、在庫回転率改善を支援する。今後、吉辰商事はさらなる需要予測精度向上や自動化、高度な在庫最適化アルゴリズム開発にも取り組み、食品流通業界に特化したデータ活用技術の推進を目指すとしている。