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ノーコードで予測業務を簡単にし、属人化を撤廃

春日井製菓株式会社様

600~1999人

飲食・サービス業

製造業

春日井製菓株式会社 様

提供企業名:
株式会社トライエッティング
導入サービス:
UMWELT

problem
クライアントの課題

春日井製菓様について

春日井製菓様はキシリクリスタル、つぶグミなどの飴・グミ・豆菓子を製造されているお菓子メーカーです。生産管理や在庫管理のために使用する需要予測の指標を現担当者しか出せないという課題がありました。重要業務の属人化とそれに伴うハレーションの解消策を検討しているときに、ノーコード予測AIプラットフォーム「UMWELT」を知り、導入に至りました。今回は導入のきっかけについて担当者である吉田様・鈴木様にインタビューを実施しました。

AIツール導入のきっかけは?

  • 今回のAIツールの導入ですが、そもそも予測ツールを導入しようと考えたきっかけはなんでしょうか。
    吉田:現担当者の需要予測の業務が属人化していたことがきっかけです。そのため、業務引継ぎが出来ないことによる様々な課題が生じていました。

    知識や経験の有無に関わらず需要予測が出来るようになれば、様々な属人化のリスクも回避できますし、ツールを導入すれば他部署へ予測結果を展開するときも「現場の勘」ではなく「過去実績データからAIが算出した結果」といった形で展開できる点にも魅力を感じていました。とにかく属人化を排除して、全社的に共通の指標としてAIが出した結果を使用したいなと考えていました。

  • 「知識や経験の有無に関わらず需要予測が出来る」というところに魅力を感じたということですね。その観点では使い勝手の面も重要になってくると思いますが、導入時に他社製品と比較したことはありますか?
    吉田:実は、この課題は以前から社内で議論されていて、当社の代表が他社製品を既に試していました。しかしながら社内にAIに強い社員がいるわけでもないため、扱うのが難しくてフル活用できていなかったというのが実情でした。そんな中、金融機関経由でトライエッティング社をご紹介いただき、お打ち合せをした結果、他社製品で出そうとしていた指標を簡単に、早く、安価に出せると感じたので乗り換える形で導入にいたりました。

solution
TRYETINGの解決策

3ヵ月間の伴走支援で業務改善のためのPDCAを回すイメージを掴めた

  • ありがとうございます。ただ、重要な業務をAIにやらせたり、実際にAIを使うといった所に不安や心配事はなかったでしょうか?
    吉田:社内データをお渡しして、何度も既存の予測手法とAIの予測手法の精度を実績と比較したので、精度面については問題ないと思っていました。脱属人化がテーマでもあったので、数値をきちんと業務に落とせるかといった点が気になっていました。

    鈴木(新任のご担当者様):正直に言うと急にAIを使うと言われたときは自分にできるのか不安でした。AIに出来ることが何なのか理解するところからだったので、自分が運用できるイメージはなかなか沸かなかったです。しかし、トライエッティングのカスタマーサクセスの方から3か月間サポートを頂いて、
    ・AIが出力するデータの見方
    ・欲する数値を出すために必要な社内データの準備
    ・出力したデータの精度検証
    をレクチャーいただきました。そのため、今後業務改善のためのPDCAを回すイメージが沸きました。ちょうど3ヵ月目で実際に業務に使用するモデルも固まりました。感覚的にはExcelの複雑な関数を使うよりも簡単だと感じています。分からないことは都度サポートの方に聞けるので、実務にAIが出した数値を落とし込めるのではないかと考えています。

空いた時間でAIでは対応が難しい領域に時間を割く

  • ありがとうございます。今後UMWELTを使って実施したいことはありますか?
    吉田:そうですね。先ずは需要予測の業務を精度良くしたうえで他の担当者に引き継いだ後、在庫や出荷の最適化へ展開を行っていきたいです。また、冒頭で述べたことと重なりますが、AIで出力した結果を分かりやすくBIにして、部署を跨いでAIの予測結果を活用したいです。部署ごとに別のロジックで算出した数値を業務に使うのではなく、AIが出した結果を社内で共通の指標とすることで、全社で様々な業務改善ができるのではないかと考えています。
  • 今後ツールを導入して生まれた時間はどのように活用していきますか?
    吉田:空いた時間はAIでは対応が難しい領域に時間を割きたいです。具体的に言うと、新商品の予測や実際の倉庫での管理業務、他部署との連携などです。AIを実際に触ってみて、AIの得意分野と苦手分野が少しずつ分かってきました。社内にあるデータと、今後やりたいことを照らし合わせつつ、人間がやらないといけないことに着手していければと考えています。また、現状のままではAIに任せられない業務も、細分化すればAIに代替できるタスクも多いのではないかと思っています。AIでできそうなことを積極的に探していきたいですね。
  • できた時間は人間がやるべき業務に使っていくということですね。本日は貴重なインタビューの機会をいただき、ありがとうございました。

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