AIによる中古車販売店舗への在庫配置最適化システム開発
2026.10.27
導入背景・課題
中古車販売事業を展開するある企業では、毎日仕入れる数百台規模の車両を全国の店舗へ配置する業務に、専任担当者が多くの工数を要していた。自社の販売実績に加えて、他社の販売動向データも入手できる状況にあったが、地域特性や他社の実績まで踏まえた配置は実現できておらず、担当者の経験や感覚に依存する部分も大きいことから、業務の属人化とデータ活用の不十分さが課題となっていた。
解決策
自社の過去の販売実績と地域のカーセンサー市場データ、車両情報を用いて、車両ごとに「売れやすいか」「利益率が高いか」を予測するスコアリングモデルを構築した。そのスコアに在庫状況や専門店・エリア・駆動タイプなどの運用ルールを反映させ、各店舗への最適な配置先をランキング形式で提示するAIシステムを開発し、学習から推論までを行える実行ファイルとして納品した。
効果
売れやすいか・利益率が高いかを店舗ごとにスコア化することで、地域特性や店舗の実績を踏まえた配置提案が可能になった。また、ランキング形式で複数の候補店舗を提示することで、担当者の経験や感覚に依存していた配置判断を仕組み化し、業務の属人化解消につながった。
