✅ 導入事例：在庫管理サポートGPT
勘と経験だけの発注から、データとAIに基づく発注へ。
廃棄も、仕入ミスも、気づけば激減していました。
🏪 導入企業プロフィール
- 業種： 冷凍食品製造・販売
- 所在地： 三重県内の食品加工センター
- 従業員数： 6名（家族＋パート構成）
- 導入前の課題：
・発注はほぼ勘と経験頼みで、「足りない」か「余る」の繰り返し
・在庫一覧は手書き表のみで、数字の把握が曖昧
・仕入れ担当と製造現場の情報連携が遅れがちだった
🤖 導入したGPTの概要
名称： 在庫管理サポートGPT
操作形式： チャット形式（スマホ・PC／Googleスプレッドシート連携）
主な機能：
- 在庫状況（残量・消費スピード）を読み取り、発注タイミングを提案
- 「次のイベントでどれくらい使うか？」を予測してアラート
- 仕入れ履歴から“買いすぎ傾向”や“欠品傾向”を可視化
- 担当者が自然な言葉で「どうすればいい？」と相談できる対話型設計
🔄 導入前 → 導入後の変化
| 項目 | 導入前 | 導入後（GPT運用後） |
|---|---|---|
| 発注判断 | 「たぶんこれぐらい」 | GPTが「今週は●kg必要」と根拠つきで提案 |
| 廃棄量（月平均） | 15〜20kg | 約5kg以下に削減（※冷凍食材中心） |
| 欠品発生頻度 | 週1〜2回（特に週末） | 1ヶ月に1回あるかないか程度に |
| 情報共有 | 仕入・製造担当で情報がズレることも | GPTが両者と対話 → 情報の“共通化”が実現 |
💬 担当者の声（発注・パート主婦）
「これまでは“多めに仕入れておけば安心”と思っていましたが、
GPTに『今の在庫ならあと3日分ありますよ』と言われて、買いすぎが減りました。」
「“在庫どうですか？”と聞かれても、自信がなかったのですが、
今は『GPTに相談すればすぐ出る』ので、答えるのがラクになりました。」
💡 活用のポイント
- 🧮 在庫の“見える化”＋“未来予測”ができる
- 💬 「このままいくと足りる？」「もう発注した方がいい？」に即答
- 🔁 スプレッドシートや帳票と連携し、作業の二度手間を減らす
- 📦 売れ筋と連動した在庫提案にも応用可能（EC連携も可）
📈 定量的成果（導入3ヶ月時点）
- 廃棄コスト：約70%削減（冷凍食材・乾物中心）
- 欠品件数：80%以上減少
- 仕入れコストのばらつき：月次で平準化傾向に
📦 導入プラン
| プラン | 内容 | 月額 |
|---|---|---|
| ベーシック | 汎用テンプレ／在庫確認＋仕入提案GPT | ¥5,000〜 |
| スタンダード | スプレッドシート連携／予測モデル調整 | ¥15,000〜 |
| カスタム | 自社売上・消費量・季節変動に合わせた最適化設計 | 応相談 |