吉辰商事株式会社（東京都港区）は2026年3月23日、国立大学法人電気通信大学の岡本一志研究室と共同で、業務用食品卸に特化したAI需要予測モデル（商品出荷数量の予測）を開発し、在庫管理DXシステム「FOOD-LOGI」へ実装予定だと明らかにしました。モデル構築には10,000商品以上の販売データを用いたとしています。
食品卸売市場は国内で60兆円規模とされる一方、需要は天候や曜日、顧客特性など多要因で変動し、現場では経験や勘に依存した発注になりやすい状況です。欠品や過剰在庫が起きやすいことに加え、最低納品ロットの増加、納品リードタイム（発注から納品までの期間）の長期化、人手不足が、在庫管理と発注業務の難易度を押し上げています。
同モデルは、売上データに商品情報やリードタイムなどを組み合わせ、出荷量推移や購入顧客数の変化から特徴量を作成して需要特性に応じた予測を可能にしたとしています。FOOD-LOGIでは発注点の自動算出や安全在庫算出、最適発注量の提示に活用し、ロット合わせ機能と組み合わせて欠品防止、余剰在庫削減、在庫回転率の改善を目指します。
今後は需要予測の精度向上に加え、発注業務の自動化や在庫最適化アルゴリズムの高度化を進め、FOOD-LOGIを食品流通業界のDXプラットフォームへ発展させる計画です。
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公式HP：https://kiss-in.jp
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食品卸の発注をAIで最適化 吉辰商事、電気通信大学と共同研究