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解決老牌水產加工廠訂貨流程過度依賴人工的問題，推動需求預測升級｜Yamasa Chikuwa 導入無程式碼預測 AI「UMWELT」

NQ 評分 92/100
N1 內容完整性 10

AI 摘要（NQ 加工版）

名古屋大學創業的 AI 公司 Tryfitting 宣布，Yamasa Chikuwa 已導入其無程式碼預測 AI「UMWELT」，旨在解決訂貨流程依賴特定員工經驗的問題，並優化庫存管理。

AI 分析

常見問題

Q: ヤマサちくわが「UMWELT」を導入した目的は何ですか？
A: 発注業務の属人化解消と業務効率化、店舗ごとの在庫のばらつきを是正し、安定的な供給体制を構築するためです。
Q: ノーコード予測AI「UMWELT」でできることは何ですか？
A: 「いつ、何を、どれだけ売れたか」という3列データから需要予測を行うことや、生産計画・人員配置の最適化をプログラミング不要で行うことができます。
Q: 今回の導入において、どのような検証が行われましたか？
A: 愛知県・豊橋エリアのスーパーへの出荷を対象に、UMWELTを活用した在庫シミュレーションが実施されました。
Q: ヤマサちくわがUMWELTを選定した主な理由は何ですか？
A: ノーコードで現場主体運用が可能、複雑な業務フローへの適合性、予測精度の確認、そしてアルゴリズム設計を含む伴走支援が評価されました。
Q: 今後の展望はどのようなものですか？
A: 現在は一部門での導入ですが、今後は対象を全社に広げ、需要予測を軸にした売上の最大化と効率的な在庫運用の両立を目指します。