【松尾研発】「ベテランの計画」を全社標準に。AIエージェントによる需給・在庫の計画最適化と実装手順

イベント詳細 「ベテランの計画」を全社標準に。AIエージェントによる需給・在庫の計画最適化と実装手順
2026年5月11日（月）12:00-13:00 「AIエージェントによる需給・在庫・計画の最適化、実装」をテーマに無料のオンラインセミナーを開催します！
 
【イベント内容】
多くの製造・小売・物流企業の現場では、「需給予測や在庫計画が、特定のベテラン担当者の『経験と勘』に依存している」「熟練者の計画は精度が高いが、その思考プロセスがブラックボックス化している」「全社展開しようにも、拠点ごとに制約条件が異なり標準化が進まない」 といった計画業務の属人化が大きな経営課題となっています。
 
特に需給・在庫管理の領域では、複雑な変数が絡み合うため、単純なAI導入だけでは現場が納得する「精度の高い計画」を導き出せないのが実情です。
 
本ウェビナーでは、 AIエージェントを活用し、熟練者の高度な判断をいかにして「全社標準」のアルゴリズムへと昇華させるか、その具体的な手法と実装シナリオを解説します。単なる予測に留まらず、AIエージェントが自律的に在庫状況やリソース制約を考慮し、最適な計画案を提示・実行支援する最新の仕組みをご紹介します。
当日は、弊社が数々のプロジェクトで培った知見をもとに、以下のポイントを詳しく紐解きます。
 

「熟練者の勘」をどうデータ化し、AIに学習させるのか？
AIエージェントが複雑な制約条件（納期・コスト・保管容量など）をどう解くのか？
「現場が使えるAI」にするための、具体的なUI/UXと実装プロセスの実例
PoCで終わらせない、全社展開を見据えたフェーズ別ロードマップ

 
「AIエージェントを実務に組み込む、具体的なイメージを掴みたい」「ベテランの退職を控え、技術継承を急ぎたい」「場当たり的な調整業務を減らし、より戦略的な意思決定に時間を割きたい」 そのような課題を抱えるDX推進者や生産管理・物流部門のリーダーの方々へ、個人のスキルを組織の資産へ変え、競争力を高めるための「具体的な実装シナリオ」をお届けします。【こんな方におすすめ】

「ベテランの勘」に頼った計画業務をデジタル化・標準化したい
AIを導入したが、現場の運用に乗らずに苦戦している
AIエージェントが需給予測や在庫最適化をどう変えるのか興味がある
在庫不足と過剰在庫を同時に解...

プラットフォーム: peatix / 主催者: 株式会社QuackShift