「自社でもAIを活用したいが、何から手をつけていいか分からない…」。多くの企業のDX担当者が、同じ悩みを抱えています。華々しい成功事例を見聞きするたび、自社の状況とのギャップにため息をつくこともあるでしょう。しかし、成功企業は必ずしも莫大な投資や高度な専門家集団を擁しているわけではありません。むしろ、身近な課題に真摯に向き合い、現実的な一歩を踏み出した先にこそ、変革の芽はあります。今日は、国民的調味料「日の出みりん」で知られるキング醸造株式会社が、長年の課題であった「需要予測」をAIでいかにして改革したのか、そのリアルな物語を詳しく見ていきましょう。あなたの会社の明日を変えるヒントが、きっとこの中に隠されています。
キング醸造がAIで乗り越えた壁
導入前の課題：「勘と経験」に忙殺される日々
1900年創業の老舗、キング醸造。その主力商品である「日の出みりん」は、多くの家庭の食卓を支えるロングセラー商品です。しかし、その安定したブランド力の裏側で、生産計画の根幹をなす「需要予測」の現場は、長らく属人的なノウハウに依存するという大きな課題を抱えていました。
従来の需要予測は、担当者が過去の膨大な販売データ、季節の変動、特売などの販促計画、そして市場のトレンドといった多岐にわたる情報をExcelに集約し、分析することから始まります。まさに職人芸ともいえるその作業は、担当者の頭の中に蓄積された「勘と経験」が最後の頼りでした。このプロセスには、ひとつの製品群の予測を立てるだけでも丸一日を要することも珍しくなく、担当者は常に時間に追われていました。
しかし、時間と労力をかけても、予測が完璧に当たることはありません。予測が上振れすれば、過剰在庫が発生し、倉庫の保管コストを圧迫するだけでなく、賞味期限のある食品にとっては深刻な「食品ロス」に直結します。逆に下振れすれば、欠品による販売機会の損失を招き、顧客の信頼を損ないかねません。営業部門からは「なぜ欠品するんだ」、製造部門からは「なぜ作りすぎるんだ」という声が上がり、予測担当者は板挟みになるという、精神的にも大きな負担を強いられていました。ベテラン担当者の退職によるノウハウの喪失リスクも、経営陣の頭を悩ませる時限爆弾のような存在だったのです。
解決の鍵：データに基づいたAIの選定と活用
このままではいけない。属人化から脱却し、データに基づいた客観的で精度の高い予測体制を築かなければ、会社の未来はない──。経営陣の強い危機感が、AI導入という大きな決断を後押ししました。しかし、多くの企業がそうであるように、キング醸造の社内にもAIを専門とするデータサイエンティストは存在しませんでした。高度なプログラミング知識や統計学の専門性が求められる従来のAI開発は、同社にとって非現実的な選択肢だったのです。
そこで彼らが着目したのが、専門家でなくても直感的に操作できる「ノーコード予測AIプラットフォーム」でした。数あるツールの中から同社が選んだのは、トライアルで高い予測精度を示した「UMWELT」。その決め手は、プログラミング不要で、現場の担当者が使い慣れたExcelなどの既存データをアップロードするだけで、AIが自動的に学習し、予測モデルを構築してくれる手軽さにありました。
導入プロセスは、現場主導で進められました。まずは過去数年分の出荷実績データをAIに学習させることからスタート。最初は思うような精度が出ませんでしたが、現場の担当者は諦めませんでした。どのデータが予測に影響を与えるのか、仮説を立てては検証を繰り返したのです。例えば、テレビCMの放映期間、スーパーの特売情報、競合製品の動向、さらには気温や天候といった外部データまで取り込み、AIに学習させる変数を増やしていきました。この試行錯誤のプロセスこそが、AIの精度を飛躍的に向上させる鍵となりました。専門家がいなくても、製品と市場を最もよく知る現場の知見が、AIを「自社専用の優秀な予測担当者」へと育て上げていったのです。
驚きの成果：予測業務95%削減と、創出された新たな価値
UMWELTの本格導入後、キング醸造の需要予測業務は劇的に変わりました。かつては担当者が丸一日かけて行っていた予測作業は、データをアップロードして数十分待つだけで完了するようになったのです。月間で数十時間に及んでいた作業工数は、実に95%以上も削減されました。しかし、成果はそれだけにとどまりません。
定量的な成果として最も大きかったのは、予測精度の向上による在庫の最適化です。AIが客観的なデータに基づいて導き出す予測は、人間の「勘」によるブレがなく、安定して高い精度を誇ります。これにより、過剰在庫と欠品のリスクが大幅に低減。結果として、経営課題であった食品ロスの削減とキャッシュフローの改善に大きく貢献したのです。
そして、それ以上に大きな価値をもたらしたのが、社員の働き方に生まれた「定性的な変化」でした。予測業務という単純作業から解放された担当者は、膨大な時間的・精神的余裕を手にしました。その時間を、彼らはより付加価値の高い「創造的な仕事」に振り向けることができるようになったのです。例えば、AIが弾き出した予測の背景を分析し、新たな販促キャンペーンを企画したり、データから次のヒット商品の種を見つけ出したりと、未来を創るための「攻めの時間」が生まれました。また、データという共通言語ができたことで、営業、製造、マーケティングといった部門間の連携もスムーズになり、組織全体の生産性向上にも繋がっています。AI導入は、単なる業務効率化に終わらず、社員の働きがいと企業の成長力を高める、真のデジタルトランスフォーメーションを実現したのです。
明日から真似できる！この事例から学ぶべき3つのポイント
- 完璧を目指さず、まずは「スモールスタート」で始める
キング醸造の成功は、全社的な大規模システム改革から始まったわけではありません。「需要予測」という一つの具体的な課題に的を絞り、クラウドベースのノーコードツールで小さく始めたことが成功の鍵です。まずは自社の最も痛みを感じている業務は何かを特定し、そこを解決するための現実的なツールを探すことから始めるのが、失敗しないAI導入の第一歩です。 - 専門家不在を嘆かない。「ノーコードAI」を味方につける
「社内にAI人材がいないから…」は、もはやAI導入を諦める理由にはなりません。キング醸造の事例が示すように、現場の業務知識と使いやすいノーコードツールを組み合わせることで、専門家がいなくても大きな成果を出すことが可能です。重要なのは、AIにすべてを任せるのではなく、現場の人間が主体となってAIを「使いこなし」「育てる」という意識を持つことです。 - 「守り」の効率化から、「攻め」の価値創造へ
AI導入の目的を、単なるコスト削減や工数削減といった「守り」の効率化に留めてはいけません。キング醸造がそうであったように、AIによって生み出された時間やデータを、いかにして新たな顧客価値の創造やビジネスモデルの変革といった「攻め」の活動に繋げるか。この視点を持つことが、AI投資の効果を最大化し、企業の持続的な成長を実現するために不可欠です。
キング醸造の挑戦は、AIがもはや一部の先進企業だけのものではなく、課題意識を持つすべての企業にとって強力な武器となりうることを証明しました。重要なのは、技術そのものではなく、それをどう活用して自社の課題を解決するかという明確なビジョンです。AI導入は、まず自社の課題を深く見つめ直す、その小さな一歩から始まります。あなたの会社では、どこから始められそうでしょうか？
免責事項：本記事で紹介する事例は、公開情報に基づいています。情報の正確性、完全性、最新性を保証するものではなく、同様の成果を保証するものでもありません。AIソリューションの導入を検討される際は、ご自身の責任において詳細な調査と比較検討を行ってください。
