【生成AI vs 予測AI】現場のムダを削ぎ落とす、製造・物流DXのための「AIの正しい選び方」
「とりあえずChatGPT」で終わらせない！在庫ロス・欠品・人員不足を防ぐ現場のデータ活用術
📅 開催情報
日時： 2026年6月19日（金）11:00 〜 12:00
形式： オンライン開催（Zoomウェビナー）
参加費： 無料
定員： 50名（先着順）
登壇者： 畑本 裕之（AIコンサルタント）／ 露久保 百笑（ファシリテーター）
📌 このウェビナーについて
「ChatGPTなどの生成AIに在庫データを入れたら、需要予測も簡単にやってくれるのでは？」と試してみたものの、結局上手くいかずに終わってしまった…そんな経験はありませんか？
本ウェビナーでは、製造・物流・小売現場が抱えるエクセルでの在庫管理や職人の「勘」に頼った発注・人員配置の限界（ミスや属人化）や、「生成AIへの過度な期待と行き詰まり」を紐解き、手元のデータから未来の数字をピタリと当てる『予測AI（MatrixFlow）』の活用法をお伝えします。
システムの単なる機能説明にとどまらず、数千万円のシステム投資なしで「現場のムダ（在庫ロス・欠品・人件費）がどう削ぎ落とせるのか」という具体的な事例に特化してお届けします。
今日終わったときに、こう感じてもらえたら幸いです。
「生成AIじゃなく、うちに必要なのは予測AIだったんだ」
「高額なシステムじゃなくても、手元のエクセルでAI予測は始められるんだ」
「明日、さっそく自社のデータを見てみよう」
✅ こんな方におすすめ
製造業（食品・医療・化粧品・半導体等の装置部品メーカー等）、物流業（3PL・倉庫）、小売・EC業の方
生産管理、在庫管理、物流・シフト管理を担当されている方
エクセルでの在庫管理や職人の「勘」に頼った発注・人員配置に限界（ミスや属人化）を感じている方
「生成AI」を試してみたが、現場の数字（発注数や物量）の課題解決には繋がらなかった方
DX推進部門、情報システム部の方
現場に負担をかけずに、手元のデータから現実的に小さく始められるDXツールを探している方
🎯 参加後に持ち帰れること
「生成AI」と「予測AI」の決定的な役割の違い
日々の「物量」や「売上」を予測し、最適な人員配置や発注を行うための具体的手法
数千万円の大型...
プラットフォーム: techplay / 主催者: 株式会社MatrixFlow
