画像：株式会社DATAFLUCTより引用

株式会社DATAFLUCTは2026年3月10日、食品卸会社の伊藤忠食品と共同で、AIを使った食品の注文数を予測するシステムを実験した結果、実務で使える可能性がある結果を確認したと発表しました。

実験の内容は、伊藤忠食品の物流倉庫5か所、約4,500種類の商品について、AIが「いつどの商品がどれくらい注文されるか」を予測する仕組みの検証です。過去の出荷データや商品情報に加え、天気やイベントといった外部の情報を学習したAIが、倉庫ごと、商品ごと、日ごとの注文数を予測。さらに複数のAI手法を組み合わせることで、食品卸で起きやすい需要の変動を分析できるようにする試みです。

DATAFLUCTによると、実験の結果、いくつかの倉庫では、AIの予測と実際の注文数の差が平均で約3割程度に収まることが確認されました。完全に一致するわけではないものの、実際の業務で参考にできるレベルの精度とのこと。食品の注文数は、季節の変化やセール、連休、メーカーごとの納品条件など多くの要因で大きく変わるため、これまで自動化が難しい分野とされてきました。

同社らは将来的に、AIによると予測をもとに発注作業の自動化を目指しています。全国の物流拠点への展開も視野に入れ、食品流通の効率化を図る狙いです。

参照DATAFLUCT、伊藤忠食品と「受注数予測AI」の実証実験を完了。複雑な食品卸の現場で実務利用に向けた有望な精度水準を確認｜株式会社DATAFLUCT