ベテランの勘を“仕組み”に変える
AI需要予測×業務標準化で実現する
需給継承モデル

製造業や卸売業の現場では、需要予測や需給判断が一部のベテラン担当者の経験や勘に依存し、判断根拠や調整ノウハウが属人化してしまうケースが少なくありません。
さらに、天候や販促、曜日・季節要因などを踏まえた判断が明文化されず、再現や継承が難しいという課題もあります。
その結果、若手への引き継ぎが進まず、担当者の異動や退職で業務品質が不安定になり、AIを導入しても現場で十分に活用されないことがあります。

本セミナーでは、AI需要予測エンジン「Deep Predictor」と業務基盤「Pleasanter」を組み合わせ、ベテランの知見を“仕組み”として再現・蓄積する「需給継承モデル」の考え方をご紹介します。
外部要因も加味しながら、判断根拠や例外対応を記録・共有し、属人化の解消や業務の標準化、継続的な改善につなげる進め方を、実務の視点から分かりやすく解説します。

AI活用を現場運用にどう落とし込み、組織の知見として残していくかまで含めてご紹介します。