Deep PredictorがIKO International, Inc.の在庫発注作業を約63%削減、年間124.8時間削減と属人化を解消

公開：2026年7月3日更新：2026年7月30日

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AI CROSS株式会社は、AI需要予測・運用サービス「Deep Predictor」の導入事例を公開しました。日本トムソン株式会社の米国子会社であるIKO International, Inc.の在庫発注業務に導入され、米国全拠点の作業時間を週3.8時間から1.4時間へ約63%削減し、年間124.8時間の作業削減を実現しています。属人化の解消と業務標準化も同時に達成した事例です。

Deep Predictor導入の背景となる製造業の人手不足と属人化
IKO InternationalにおけるDeep Predictor導入の背景
Deep Predictorによる作業時間約63%削減と属人化解消
Deep Predictor導入事例の概要
trends編集部の一言
References

Deep Predictor導入の背景となる製造業の人手不足と属人化

経済産業省や厚生労働省、文部科学省「2025年版ものづくり白書」によれば、製造業の就業者数は2023年の1,055万人から2024年には1,046万人へと減少しています。同白書では、限られた人材で生産性を維持・向上するためには、業務の属人化からの脱却と、DX・AI活用による業務の共通化・可視化が不可欠であるとの指摘です。

製造業の現場では、多品種少量生産への対応やサプライチェーン分断リスクへの備えなど、需要予測・在庫最適化の高度化を迫る要請が強まっています。ベアリングなど産業を支える重要機械部品の供給においては、欠品によるラインストップ回避と過剰在庫による財務負担抑制の両立が、経営課題として位置づけられてきました。

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IKO InternationalにおけるDeep Predictor導入の背景

IKO International, Inc.は、ベアリングや精密機器などの機械部品を米国市場のOEM（Original Equipment Manufacturer）およびディストリビューター向けに供給しています。ニュージャージー、カリフォルニア、イリノイなど米国内の複数販売拠点を展開しており、2019年からの事業拡大とともに在庫管理の複雑さも増してきました。導入前は、各拠点の在庫発注業務がExcelによる手作業で運用されており、複数の課題を抱えていました。

主な課題は以下の通りです。

4名合計で週3.8時間の手作業による発注業務が発生
担当者の経験依存による発注数のばらつきと重複発注
過剰在庫と欠品リスクの両立が経営課題
基幹システム切り替えに伴う既存運用の困難化

基幹システムへの切り替えに伴い、品番を一つひとつ調べて発注数を判断する従来の運用が現実的に困難となり、新しい在庫発注の仕組みが不可欠な状況でした。こうした課題を背景に、AI需要予測・運用サービス「Deep Predictor」が導入されています。

Deep Predictorによる作業時間約63%削減と属人化解消

「Deep Predictor」の導入によって、在庫発注作業時間は4名合計で週3.8時間から約1.4時間へ約63%削減され、年間では124.8時間の削減を実現しました。この数値は、週あたりの差分約2.4時間に52週を乗じた算出結果です。

定性面でも、作業者ごとの発注数のばらつきおよび拠点間での重複発注が解消されました。担当者の経験への依存から脱却し、発注業務の標準化が実現しています。基幹システム移行後の在庫管理業務を成立させる中核基盤としても定着を果たしました。

IKO International, Inc.のご担当者である飛鳥田氏は、選定の理由について、こう語っています。「Deep Predictorは、需要予測から発注推奨量算出までを一つのサービスでカバーでき、当社の運用実態に並走して支援いただける点が選定の決め手となりました」。

飛鳥田氏はまた、費用面についても「大規模な投資判断が必要なケースが多い中、Deep Predictorは費用感としても踏み込みやすかったのは大きかった」と述べています。今後は、在庫拠点の集約や発注業務の少人数化など、さらなる効率化を進めていきたいと話しました。

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Deep Predictor導入事例の概要

項目	詳細
導入企業	IKO International, Inc.
親会社	日本トムソン株式会社
対象業務	米国全拠点の在庫発注業務
導入前作業時間	週3.8時間（4名合計）
導入後作業時間	週約1.4時間（4名合計）
削減率	約63%
年間削減時間	約124.8時間
今後の予定	在庫拠点の集約・発注業務の1名運用化
提供元	AI CROSS株式会社
所在地	東京都港区虎ノ門四丁目3番1号城山トラストタワー 20F
代表者	代表取締役CEO 原田典子氏
設立	2015年3月

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trends編集部の一言

4名合計で週3.8時間かかっていた作業が週約1.4時間へ、年換算で124.8時間の削減という数字は、単純な自動化の成果を超えた実務インパクトです。「担当者の経験に依存した属人業務」が「標準化された仕組み」へと移行した点は、業界全体として注目に値する動きです。マーケティングの現場でも、担当者ごとに異なる判断基準で運用されてきた業務が、AIの導入によって共通化・可視化されていく動きは加速してきました。

特に注目されるのは、基幹システム移行という外部要因が導入の契機となった点です。マーケティング業界の文脈に置き換えると、ツールのリプレイスや組織変更のタイミングこそ、属人化解消の好機として捉えられています。在庫発注という一見地味な業務領域での成果が、製造業DXの実態を示す事例として広く参照されています。

References

^ PR TIMES. 「AI需要予測「Deep Predictor」、日本トムソンの米国子会社 IKO Internationalで在庫発注業務を約63%効率化 | AI CROSS株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000277.000021834.html, (参照 26-07-03).