需要予測×機械学習×数理最適化の3層モデルで、全倉庫にわたる在庫配置を自律的に最適化。「どの倉庫に」「どれだけ」在庫を置くかをデータが決める。
※dbWarehouse予測モデルによる算出スコア
在庫配置最適化を「需要予測」「倉庫スコア予測」「最適配置計算」の3つに分解し、それぞれに特化したモデルで段階的に解決する。
過去の在庫・出荷データをAIで分析し、次の仕入れサイクルで必要な合計数量を自動で算出します。
倉庫ごとの出荷実績・距離・コストをAIが学習し、各倉庫の「最適スコア」を自動で算出します。
スコアの高い倉庫ほど多く在庫を配置。人の判断なしに、コストと需要のバランスが取れた配置を自動決定します。
Amazon Forecastは多くのサイクルにわたった配送履歴データを学習し、サイクルごとの最適在庫総量を自動算出。需要のトレンド・季節性・外部要因を統合的に捉える。
予測された総量（Total Goods）は、課題3の最適化モデルへのインプットとなる。正確な総量の確定が、最終的な倉庫配置最適化の精度を決定する。
新しい配送実績データが蓄積されるたびに予測モデルが更新。需要の変化に追随し、サイクルごとに最適な在庫総量を維持し続ける。
「どの倉庫から」「何個」「どこへ」送ったかの履歴を大量に読み込む
データが蓄積されるほど予測精度が自動で向上する
「この倉庫からだとコストが低く・速く届く」というパターンをAIが自動で発見
「絶対にここ」ではなく確率分布で評価するため、不測の事態にも強い
東京：92点、大阪：71点… 各倉庫の「使うべき優先度」を数値で表示
このスコアがそのまま在庫配置モデルの入力値になり、全体が自動でつながる
数値が最大になる配置を数学的に証明します
現実の制限をすべて守った上で最適解を導きます
総数量を入れるだけで答えが出ます
数理モデルとアルゴリズムの統合により、IPOエンジンは継続的に進化を続けています.
「何個必要か」の予測から、倉庫ごとのスコア算出、最適な在庫配置の決定まで、3つのステップがひとつのパイプラインで自動的に実行されます。
安全在庫を中央倉庫にまとめて持ちｍ売れた分だけ各地域倉庫へ補充します。倉庫を抱えすぎず、欠品も防ぐ「引っ張る物流」の仕組みです。
毎日の販売実績と在庫の変動を自動で取り込み、常に最適な配置を維持し続けます。人が判断しなくても、自立的に動き続けるインフラを目指します。