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企業事例

日本トムソン米国子会社がAI需要予測で在庫発注業務を約63%効率化 — 週3.8時間→1.4時間

この記事の監修者 株式会社デジタルゴリラ

導入企業概要

IKO International, Inc.は、ベアリング・精密機器メーカー日本トムソン株式会社の米国子会社である。ニュージャージー、マサチューセッツ、イリノイ、カリフォルニア(2拠点)、ジョージア、テキサスの全7拠点で、ベアリング・精密機器の米国市場向け販売を手がけている。

導入の背景と課題

複数拠点で在庫発注業務を行う場合、担当者の経験や勘に依存した発注判断が属人化しやすい。IKO Internationalでも、作業者ごとに発注数がばらつき、拠点間で重複発注が発生するといった課題があった。米国全7拠点を横断して発注業務を標準化し、担当者経験への依存から脱却する必要があった。

こうした「発注担当者が休むと業務が回らない」「拠点ごとに発注ルールが異なる」といった問題は、製造業や卸売業に限らず、複数店舗・複数倉庫を運営する中小企業でも日常的に起きている課題である。

導入したAI / プロセス

AI CROSS株式会社(東証グロース: 4476)が提供するAI需要予測・運用サービス「Deep Predictor」を導入した。同サービスは、需要予測から発注推奨量の算出までを一つのプラットフォームで完結させる。複数拠点の在庫発注業務を標準化・自動化できる点が特徴である。導入企業の運用実態に合わせた伴走型の支援体制も備えている。

「Deep Predictorは、需要予測から発注推奨量算出までを一つのサービスでカバーでき、当社の運用実態に並走して支援いただける点が選定の決め手となりました。(後略)」

── IKO International, Inc. 飛鳥田氏(プレスリリース 2026年7月1日)

また、飛鳥田氏は費用面についても「大規模な投資判断が必要なケースが多い中、費用感としても踏み込みやすかった」とコメントしている。AI導入にあたって初期投資のハードルが低い点は、予算規模の限られる中小企業にとっても参考になる。

成果(数字)

  • 在庫発注作業時間(4名合計/週):約3.8時間 → 約1.4時間(約63%削減)
  • 年間削減時間:約124.8時間
  • 作業者ごとの発注数のばらつき解消
  • 拠点間での重複発注を排除
  • 担当者経験への依存から脱却

数字だけを見ると1名あたり週15分程度の削減だが、本事例の本質はそこではない。属人化していた発注判断がAIの推奨値に標準化されたことで、「特定の担当者がいなくても発注業務が回る体制」が実現した。重複発注の排除による過剰在庫コストの削減や、発注精度の向上による欠品リスクの低減といった定性的な効果も大きい。

複数拠点や複数店舗を運営している中小企業にとって、拠点ごとにバラバラだった発注ルールを一元的に標準化できた点は、直接的に参考になる事例である。

出典: AI CROSS株式会社「AI需要予測『Deep Predictor』、日本トムソンの米国子会社 IKO Internationalで在庫発注業務を約63%効率化」(2026年7月1日)

株式会社デジタルゴリラ