飲食テック編集部
2026年6月1日 04:17
課題・背景
食品製造業では、原材料調達から販売まで多岐にわたるデータが散在し、リアルタイムでの連携が困難という課題を抱えています。これにより、需要予測精度が低く、過剰生産による廃棄ロスや在庫増、欠品が発生しやすい状況にありました。特に賞味期限のある食品では、廃棄ロスは直接的なコスト増となり利益を圧迫する大きな課題です。また、データ集計やレポート作成に時間を要し、経営判断のボトルネックとなることも少なくありませんでした。阿部幸製菓様においても、「課題の見える化」が不十分であり、データに基づいた経営判断の強化が求められていました。
導入内容・技術
阿部幸製菓様は、内田洋行の支援のもと、ERP（統合基幹業務システム）連携による「課題の見える化」システムを導入しました。このシステムは、社内に散在していた基幹データを一元化し、経営状況のリアルタイムな把握を可能にするデータ基盤を構築するものです。このデータ基盤の上に、将来的には更なるデータ活用とAI導入が提案されています。具体的には、POSデータ、CRMデータ、さらには外部API（気象情報、物流データ、SNSトレンドなど）との連携による社内外データの一元化が検討されており、これにより高精度な需要予測や生産計画の最適化（機械学習の適用）、経営レポートの自動生成や意思決定支援（生成AI/LLMの活用）、そして画像認識AIによる品質管理や生産ライン監視といった、より高度なデータドリブン経営の実現を目指しています。
効果・成果
このERP連携によるデータ基盤の構築と、将来的なAI導入の実現により、多角的な効果が期待されます。まず、データの集約と可視化によって、より的確な経営判断が可能となり、食品製造業の喫緊課題である廃棄ロスや在庫コストの削減に間接的に寄与することが見込まれます。高精度な需要予測が実現すれば、過剰生産や欠品の抑制が可能となり、廃棄費用や在庫維持費用の削減に繋がるでしょう。また、データ集計・分析業務の効率化が図られ、将来的にはAI活用によって生産計画や品質検査業務のさらなる効率化・自動化も期待されます。これにより、人件費と運用コストの削減、担当者の戦略業務への集中が可能となります。生産効率の最大化による製造コストの低減や、不良品の早期発見による品質向上とリコールリスク抑制にも貢献が期待されます。さらに、顧客データに基づいたマーケティングの最適化によって広告費の無駄を削減し、顧客LTV（顧客生涯価値）の向上も見込まれ、企業全体の収益性改善に大きく寄与する可能性を秘めています。
考察・今後の展望
阿部幸製菓様の事例は、単なるシステム導入に留まらず、ERP連携によるデータ統合が、AI活用を通じた「予測」「最適化」「自動化」を実現するための強力な足がかりとなることを明確に示唆しています。このアプローチは、食品製造業だけでなく、複雑なサプライチェーンを持ち、在庫管理や需要予測が経営の鍵を握る他業界にも応用可能です。社内外の多様な要因を取り込むことで、市場変化に迅速かつ柔軟に対応できるレジリエントな経営体制の構築に繋がります。将来的には、AIが生産計画の自動調整やサプライヤーへの自動発注を行うなど、サプライチェーン全体の自動化・最適化へと進化し、自律的な経営の実現に貢献する可能性を秘めています。
現場への示唆
中小規模の食品店舗や工場にとって、大規模なERP導入やAI活用は、初期投資や技術的ハードルの高さから躊躇するかもしれません。しかし、本事例の根幹にある「データの見える化と活用」は、規模の大小に関わらず実践可能な取り組みです。日々の売上データや在庫データをExcelやGoogle Sheetsで集計・可視化することからでも、データ活用はスタートできます。また、安価なSaaS型POSシステムや在庫管理ツールの中には、簡易的なBI（ビジネスインテリジェンス）機能を備えているものも多く、これらを活用することで初期投資を抑えつつデータ活用の第一歩を踏み出すことが可能です。現場スタッフにはデータ入力の正確性が求められますが、その努力が「廃棄ロス削減」や「売上向上」に直結することを理解すれば、モチベーション向上にも繋がります。将来的にはAI導入によって単純作業が減り、スタッフが高付加価値業務に集中できることで、働きがいにも良い影響をもたらすでしょう。データ活用の段階的な成功体験を積み重ねることが、DX推進の鍵となります。
食品製造業のDX推進 阿部幸製菓のERP連携事例
news.nissyoku.co.jp