AIデータ社、AI孔明 on IDX新機能「AI突合作業(TM) Loop」の調達業務向け「AI SCM Loop」を発表
AIデータ株式会社
調達データ × 在庫データをAIで突合し、在庫最適化を継続的に学習するSupply Chain Intelligence Platform
企業データとAIの利活用カンパニー、AIデータ株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長 佐々木隆仁、以下AIデータ社）は、組織を知能化するAIインフラ「AI孔明 on IDX」において、新たに調達業務向け特化機能「AI SCM Loop（調達・在庫データ突合AI）」を搭載しました。
本機能は、調達データ × 在庫データをAIで突合し、在庫最適化を学習する新しいAI Supply Chain Intelligence Platformを実現します。「AI SCM Loop」は、調達判断と在庫結果をつなぎ、発注した結果利益にどう効いたのか、調達判断×在庫結果×利益影響を分析して、発注量ではなく、在庫回転・欠品・粗利・キャッシュ効率を見ることで在庫の最適化を学習するSCM知能プラットフォームです。
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生成AIの登場により、
- 文書作成- 検索- 要約- 翻訳- チャット
などは飛躍的に進化しました。しかし、多くの企業のSCM・購買・調達部門では、依然として最も時間がかかっている業務があります。それが、「突合作業（照合・比較・確認）」です。
SCM担当者は毎日、
- 発注データ- 仕入データ- 在庫データ- 販売データ- 需要予測- サプライヤー情報- 納期情報- 原価・粗利データ- 物流データ
など、膨大な情報を見比べながら業務を進めています。
この「読む」「探す」「照合する」「確認する」という業務こそ、
SCM部門に共通する最大のボトルネックとなっています。
「発注した結果、利益にどう効いたのか分からない」
これがSCM部門の本当の悩みです。たとえば、同じ発注業務でも結果は大きく異なります。
- A商品（成功例）・ 発注量：10,000個・ 納期：予定通り・ 欠品：なし・ 在庫回転：良好・ 売上：増加・ 粗利：改善- B商品（課題例）× 発注量：20,000個× 納期：遅延× 欠品：一時発生→その後、過剰在庫× 値引き販売→粗利：悪化
売上だけでは判断できません。在庫・値引き・物流費まで見ることで、本当の利益影響が見えてきます。しかし、これらのデータはそれぞれ別々のシステムで管理されており、調達判断と在庫結果がつながっていないのが現実です。
AI孔明 on IDXが目指すのは、人の仕事を奪うことではありません。
AIが置き換えるのは、人が毎日何時間も行っている「突合作業」です。
これまでの業務は、人 → 比較 → 判断 でした。
AI SCM Loopでは、
調達判断
＋
在庫結果
↓
AI突合分析
↓
在庫要因学習
↓
成功パターン分析 / 失敗パターン分析
↓
発注・調達改善提案
↓
在庫最適化 → 利益向上
↓
継続学習（Loop）
という新しいSCM業務モデルへ進化します。
AIは単にデータを読むだけではありません。「なぜ欠品が起きたのか」「なぜ過剰在庫になったのか」を継続的に学習し、その知見を次の調達判断へ活用します。
IDX上でデータを統合し、調達判断 × 在庫結果 × 利益影響を一体で分析できるようにします。
調達データ／発注データ／仕入データ／サプライヤーデータ／見積データ／契約データ／納期データ／リードタイム／在庫データ／倉庫データ／入出庫データ／販売データ／需要予測データ／欠品データ／過剰在庫データ／廃棄・値引きデータ／原価データ／物流費／粗利データ／キャッシュフロー情報
これらすべてをAIが突合・分析し、成功パターンを継続的に学習します。
AIは単に配送記録を読むだけではありません。「なぜ利益が出たのか」「なぜ儲からなかったのか」を継続的に学習し、その知見を翌日以降の配送設計へ活用します。
- 調達・在庫データ突合AI 調達・発注・在庫・販売・粗利データを自動で紐付け、どの調達判断が在庫・利益に効いたのかを見える化。- 欠品・過剰在庫分析AI欠品発生商品・過剰在庫商品・発注過多・不足・リードタイム遅延・需要変動・倉庫滞留を分析し、欠品と在庫過多を同時に削減。- サプライヤー評価AI納期遵守率・品質・価格変動・欠品影響・追加対応力・物流コスト・粗利貢献でサプライヤーを総合評価。- 需要変動・発注最適化AI販売速度・季節性・地域差・キャンペーン・天候・リードタイム・安全在庫・在庫回転率を分析し、最適な発注量とタイミングを提案。- 在庫キャッシュ改善AI滞留在庫・過剰在庫・値引き・廃棄リスク・在庫金額・棚卸費用・キャッシュ回転率を分析し、キャッシュ効率を改善。- AI SCM参謀SCM責任者・購買部長に対し、改善すべき調達・在庫・サプライヤー・発注・物流のアクションを提案。
現在の生成AIは、
- 文書を書く- 要約する- 検索する- 質問に答える
ことは得意です。しかし、調達判断と在庫結果を継続的に結び付けて学習する仕組みはほとんど存在していません。
AI SCM Loopでは、
調達判断 → 在庫結果 → AI突合分析
→ 在庫要因学習 → 発注・調達改善提案
→ 在庫最適化 → 利益向上 → 再学習
というSCM専用のAI Loopを実現します。
- 欠品削減：販売機会損失を減らし、売上を最大化- 過剰在庫削減：売れ残り・滞留・値引きを削減- 在庫回転率向上：販売速度に合わせた発注で回転率改善- 粗利改善：値引き・廃棄・物流費・保管費を削減- サプライヤー最適化 : 利益に貢献するサプライヤーを選定- キャッシュフロー改善：資金固定を減らし、経営の自由度を向上
AI SCM Loopは、単なる在庫管理AIでも、需要予測AIでもありません。
調達データ＋在庫データ＋販売データ＋サプライヤーデータ＋粗利データを統合し、どの調達判断が在庫・利益・キャッシュに影響したのかをAIが継続的に学習する
Supply Chain Intelligence Platformという新しいカテゴリーを提案します。
デジタル化・AI導入補助金2026対象製品として採択された「AI孔明 on IDX」の補助金申請サポートのご相談も承っております。この機会に「AIを統制する組織OS」を構築し、AIエージェント時代に備えるAIインフラ整備を体験してください。
▼デジタル化・AI導入補助金2026のご案内 AI孔明 on IDX
https://www.idx.jp/it2026/
名 称：AIデータ株式会社 設 立：2015年4月
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）
代表取締役社長：佐々木 隆仁
所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
URL：
https://www.aidata.co.jp/
AIデータ社は、データインフラと知財インフラを基盤に、20年以上にわたり企業や個人のデータ資産を守り、活用する事業を展開してきました。1万社以上の企業、100万人以上のお客様から信頼を得ており、データ共有、バックアップ、復旧、移行、消去を包括する「データエコシステム事業」では、BCNアワードで17年連続販売本数1位を獲得しています。
データインフラでは、IDXのクラウドデータ管理や復旧サービスを提供するとともに、経済産業大臣賞を受けたフォレンジック調査や証拠開示サービスを通じて、法務分野でも高い評価を得ています。
一方、知財インフラでは、グループ会社の特許検索・出願支援システム『Tokkyo.Ai』や特許売買を可能にするIPマーケットプレイスの構築により、知財管理と収益化を支援。これらを統合し、生成AI『AI孔明(TM)』によるデータと知財の融合プラットフォームを展開しています。また、防衛省との連携による若手エンジニア育成にも注力し、データ管理と知財保護を通じて社会基盤の強化に貢献しています。
プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
