自動発注AI「α-発注（アルファハッチュウ）」を提供する株式会社infonerv（以下、infonerv）は、日清医療食品株式会社（所在地：東京都千代田区、代表取締役社長：立林 勝美、以下 日清医療食品）が、発注業務の属人化解消と業務負荷の軽減、在庫水準の適正化を目指し「α-発注」を導入したことをお知らせします。

日清医療食品は、全国の病院・福祉施設などにおける給食受託事業を通じて、利用者一人ひとりの状態に応じた食事を毎日提供し、「食」の安定供給を支えてきました。こうした現場を支える発注業務は、1倉庫あたり約2,000商品を扱う高度な業務であり、経験と勘に支えられた判断が求められてきました。「α-発注」の導入により、この発注業務をAIで標準化し、80％のSKUを自動化。属人化からの脱却と業務負荷の大幅な軽減に取り組むことで、全国の病院・施設への「食」の安定供給を、より安定して支えられる体制づくりを進めています。

日清医療食品株式会社が「α-発注」導入により在庫水準の適正化を目指す

■ 導入の背景：高度な判断が求められる発注業務と属人化の進行

日清医療食品では、発注業務は5名体制で全7倉庫分を担当し、1倉庫あたり約2,000商品を扱っていました。発注対象はレギュラー商品のほか、会社施策による季節商品なども含まれており、年々取扱い商品数が増加。業務の難易度と負荷は増す一方でした。

• 発注担当者5名、全国7倉庫、1倉庫あたり約2,000商品を担当する非常に負荷の高い体制 • レギュラー商品の増加や会社施策の季節商品の追加により、管理の難易度が上昇 • 判断基準が「経験」と「勘」に大きく依存し、担当者によって数字の出し方や判断に差が生じる • 発注担当者の異動が発生すると、新任者の習熟に約1年を要するほど属人化が進行 • 在庫の「多い／少ない」の判断も人が抱え込む必要があり、欠品・過剰在庫リスクを常に抱えた状態

商品統括本部 ロジスティクス部 調達供給課 係長の内堀 剛氏は、当時の状況について次のように振り返ります。

商品統括本部 ロジスティクス部 調達供給課 係長の内堀 剛氏

「当時は、発注業務の負荷と属人化が大きな課題でした。 発注担当者5名で1倉庫あたり約2,000商品ある全7倉庫分の発注を担当していました。

経験と勘に頼って発注数を決めていたため、担当者によって数字の出し方が異なり、欠品や過剰在庫が発生しやすい構造的な問題がありました。 担当者が異動するたびに、新任者が業務に慣れるまで約1年を要するなど、『特定の人にしかできない』状態になっていたことも大きなリスクでした。」（内堀氏）

■ 「α-発注」導入の決め手：2年で約20社と商談。100品目テストで実力を比較

日清医療食品では、以前から「新しい需要予測システムを検討する必要がある」という課題認識があり、2022年春より、調査がスタートしました。

需要予測システムの調査を進め、2年間で約20社と商談を実施。その中から3社のサービスでデモ会を行い、100品目分の実績データを提供したうえで、日々の出荷・入荷データをもとにAI発注数を算出する「性能比較テスト」を実施しました。

このテストにおいて、「α-発注」だけが、100品目すべてで欠品ゼロの推奨値を出せたことが導入の大きな決め手となりました。これは、病院・施設向けに食材を安定的に供給するうえで求められる「欠品しにくさ」という観点でも、大きな安心材料となりました。

「100品目の実績データを使った検証で、『α-発注』だけが欠品ゼロで推奨値を出していたことが印象的でした。さらに、サポートの丁寧さ、柔軟な対応、現場の声を踏まえた開発姿勢が、導入後の運用イメージと非常にマッチしていました。 総合的に見て、『α-発注』が最も自社に適していると判断しました。」（内堀氏）

この性能比較テストの裏側では、情報システム部がデータ連携や検証環境を丁寧に整備し、実務に近い形での比較検証ができる体制を作ったことも、重要なポイントとなりました。

■ 導入プロセス：毎月200SKUずつ段階移行。当初計画を上回るスピードでAI運用へ

日清医療食品では、「α-発注」導入にあたり、リスクを抑えつつ、着実にAI運用へ移行するためのステップを設計しました。

• 当初は、毎月200SKUずつ段階的に移行する方針を策定 • まずは需要の変動が比較的少ない商品から移行し、AI推奨値の傾向や精度を丁寧に確認 • 導入初期には、一部SKUで推奨値に違和感があるケースもあったが、チューニングを重ねることで精度が安定 • 徐々に「推奨値の詳細確認を行わず、そのまま発注に採用できるSKU」が増加

結果として、移行スピードは当初計画を上回りました。

「『α-発注』の推奨値を見ながら丁寧に確認を進めていく中で、『これなら任せられる』という実感が現場に生まれました。 今では、レギュラー商品の約80％が『α-発注』で運用されています。 季節商品など人の判断を残すべき部分はあえて人が担当しつつ、AIの強みを最大限活かす“バランス運用”ができています。」（内堀氏）

導入を支えたのは、情報システム部門の技術的な支援に加え、現場の発注担当者一人ひとりが前向きに意見を出し合い、協力しながら移行を後押ししてきた姿勢でした。

■ 導入効果：担当者5名→4名、発注時間削減、在庫水準の適正化

「α-発注」導入後、日清医療食品では次のような具体的な成果が表れています。

1. 発注担当者 5名 → 4名体制へ ● これまで長年5名体制で行ってきた発注業務が、「α-発注」の導入により4名体制でも十分運用できるように ● 経験と勘に強く依存していた業務から、AIに支えられた標準化された業務プロセスへシフト 2. 発注時間の大幅短縮 ● 従来：毎朝8時～15時頃まで発注業務に従事 ● 現在：1日あたり1時間以上の発注時間を削減 ● 日々の業務負荷が軽減され、担当者が1名減った現在でも安定した運用が可能となり省人化に成功 3. 月末在庫の削減と在庫水準の適正化 ● 従来：月末在庫目標14日分 ● 現在：良い月で約20％削減 ● 在庫水準が適正化されたことで、倉庫保管料や入荷作業量の削減にも寄与 4. 移行対象SKUの拡大（想定70％ → 実績80％） ● 当初の計画では、全体の70％をAI発注へ移行する想定だったが、現在はレギュラー商品の約80％が「α-発注」で運用 ● 季節商品など、人の判断を残す領域とAIに任せる領域を切り分けることで、業務品質と効率を両立 5. 心理的負担の軽減と判断の標準化 ● AI導入によって担当者ごとの判断のバラつきが減少 ● 「数字の判断を人が抱えすぎない」状態となり、現場の心理的負担も軽減 ● 結果として、欠品リスクを抑えつつ過剰在庫を減らす運用が行いやすくなり、全国の病院・施設への食材供給を、より安定して支えられる基盤づくりにつながっています。

「『AIが後ろで支えてくれている』という安心感があります。 以前は、“数字の責任”を個人が抱え込みがちな状況でしたが、今はAIのロジックをベースにした運用へと変わりました。 そのうえで、人が向き合うべき商品・場面に集中できるようになったと感じています。」（内堀氏）

■ 同じ課題を抱える企業へのメッセージ

需要予測やAI発注に関心を持ちながらも、「本当に信頼できるのか」「社内を説得できるか」という不安を抱える企業は少なくありません。

「他社の発注担当者の方と話していると、『AI発注に興味はあるが、上司を説得できるか不安』、『本当に信頼して任せられるのか分からない』といった声をよく耳にします。

『α-発注』は、導入前に無料で発注推奨値のシミュレーションを確認できる点が大きなメリットです。 まずは一度テストしてみて、自社の実績データでAIの成果を“自分たちの目で確かめる”のが一番だと思います。 私たちも、その結果を見て導入を決めました。」（内堀氏）

商品統括本部 ロジスティクス部 調達供給課 係長の内堀 剛氏

■ 自動発注AI「α-発注」について

「α-発注」は、小売・卸・EC・メーカー・製造業など、多様な領域でご利用いただける自動発注AI SaaSです。 過去の販売・出荷実績や季節性、イベント要因などをAIが学習し、SKU・仕入先ごとの条件を加味した最適な発注案を自動生成。過剰在庫と欠品を同時に抑制しながら、発注業務にかかる時間・工数・精神的負担を大幅に削減します。

導入前には、実績データを用いた無料のAIシミュレーションにより、在庫高の削減や在庫回転の改善など、期待できる効果を事前に確認いただけます。

▼サービスサイト

URL:https://a-orders.com/

■ 日清医療食品株式会社　概要

名称 　　　：日清医療食品株式会社 代表者　 　：代表取締役社長 立林 勝美

所在地　 　：〒100-6420 東京都千代田区丸の内2-7-3 東京ビルディング20階 設立 　　　：1972年9月25日 事業内容　 ：給食の受託業務／食品の販売／弁当の販売

企業サイト ： https://www.nifs.co.jp/

■ 株式会社infonerv 概要

アカデミアの最先端で活躍するメンバーを中心にして、創業されたAI企業です。

東京大学先端物流科学寄付研究部門で特任准教授を務める江崎貴裕を中心に優秀な人材が集まり、在庫を抱える事業者の課題を解決するデータソリューションを提供しています。

名称 　　　： 株式会社infonerv

代表者　 　： 代表取締役 江田 研人

所在地　 　： 〒101-0048 東京都千代田区神田司町２丁目１０−４　４階

設立 　　　： 2021年4月1日

事業内容　 ： AI SaaS事業

企業サイト ： https://infonerv.com/

「当時は、発注業務の負荷と属人化が大きな課題でした。発注担当者5名で1倉庫あたり約2,000商品ある全7倉庫分の発注を担当していました。

経験と勘に頼って発注数を決めていたため、担当者によって数字の出し方が異なり、欠品や過剰在庫が発生しやすい構造的な問題がありました。担当者が異動するたびに、新任者が業務に慣れるまで約1年を要するなど、『特定の人にしかできない』状態になっていたことも大きなリスクでした。」（内堀氏）

「100品目の実績データを使った検証で、『α-発注』だけが欠品ゼロで推奨値を出していたことが印象的でした。さらに、サポートの丁寧さ、柔軟な対応、現場の声を踏まえた開発姿勢が、導入後の運用イメージと非常にマッチしていました。総合的に見て、『α-発注』が最も自社に適していると判断しました。」（内堀氏）

「『α-発注』の推奨値を見ながら丁寧に確認を進めていく中で、『これなら任せられる』という実感が現場に生まれました。今では、レギュラー商品の約80％が『α-発注』で運用されています。季節商品など人の判断を残すべき部分はあえて人が担当しつつ、AIの強みを最大限活かす“バランス運用”ができています。」（内堀氏）

「『AIが後ろで支えてくれている』という安心感があります。以前は、“数字の責任”を個人が抱え込みがちな状況でしたが、今はAIのロジックをベースにした運用へと変わりました。そのうえで、人が向き合うべき商品・場面に集中できるようになったと感じています。」（内堀氏）

「他社の発注担当者の方と話していると、『AI発注に興味はあるが、上司を説得できるか不安』、『本当に信頼して任せられるのか分からない』といった声をよく耳にします。

『α-発注』は、導入前に無料で発注推奨値のシミュレーションを確認できる点が大きなメリットです。まずは一度テストしてみて、自社の実績データでAIの成果を“自分たちの目で確かめる”のが一番だと思います。私たちも、その結果を見て導入を決めました。」（内堀氏）