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Church Brothers Farms：AIで需要予測精度40％向上、在庫コストも最小化

  • Writer: Ryosuke Murai
    Ryosuke Murai
  • Jan 31
  • 5 min read

Updated: Feb 20

農業の世界でもAIの導入が進み、作付計画や在庫管理、需要予測などの分野で大きな成果を上げる企業が増えている。なかでも米国の大手農産物企業Church Brothers Farmsは、ThroughPut AIの需要予測機能を活用し、短期的な需給予測精度を最大40%向上させるなど、顕著な成果を得ている。余剰在庫の削減やコストダウンといったメリットも享受しつつ、より競争力の高いビジネスモデルを構築している点が注目される。




 

#Church Brothers Farmsとは？

Church Brothers Farmsは、米国を拠点に家族経営でありながら幅広い規模で事業を展開している垂直統合型の野菜生産・供給・加工企業。毎年4万エーカー以上の作付面積で生産し、5,000万ケース超を4,400台超のトラックで出荷するなど、全米に向けた大規模な流通網を持つ。顧客に常に最高品質の野菜を届けるため、以下のような課題解決を急務としていた。

  • 需要の変動予測：天候や市場動向などが日々変化する農産物の需要を、商品・商品群レベルで正確に見極める必要があった

  • 在庫やリソースの最適化：生産計画や出荷ルートを適正化し、余剰在庫や無駄なコストを削減したい

  • シーズンごとの販売実績の可視化：SKU単位まで掘り下げ、どの品目がいつ売れ、どの時期に収益や需要が落ち込むかを見極める必要があった


このような状況下で、ThroughPut AIの需要予測ソリューションを導入することが決断され、データ駆動型のサプライチェーン最適化が進められた。


 

  • 短期需要予測の精度：最大40%向上

  • 最適なタイムライン・ワークフロー・受注処理ルートの精度を向上

  • 余剰在庫と在庫保管コストを最小化

これらの成果によって、Church Brothers Farmsは生産・出荷における無駄を削減し、より正確な需要予測に基づく安定した供給体制を確立している。


 

  • ThroughPut AIによる需要予測分析 過去・現在の販売データや外部要因（天候、マーケットトレンドなど）を組み合わせた分析により、製品・製品群ごとの需要を高い精度で予測。短期的な需給バランスを見極め、無理・無駄のない供給計画を可能にした。

  • 在庫管理と補充プロセスの最適化 主要商品の販売量や利益率を踏まえ、在庫水準を最適化。取り扱う60を超える生産品目と490を超える商品グループを対象にデータを自動集約し、最も需要が見込まれる製品にリソースを集中できるようになった。

  • 外部要因のリアルタイム分析 需要の増減を引き起こす季節性・天候・プロモーション施策などの影響を即座に把握。変動が大きい農産物ビジネスにおいて、タイムリーな対応と柔軟な計画修正を可能にしている。


 

1. 短期需要予測の精度向上で収益機会を最大化

まずは需要予測の精度を高めることに注力。販売データや外部要因をAIがリアルタイムで分析し、どの品目をいつ、どれだけ生産・出荷すれば最適かを示す仕組みを構築。これにより在庫を積み増しすぎるリスクを減らし、適切なタイミングでの出荷が可能になった。

2. データドリブンな在庫管理と生産体制

複数の品目や商品群を同時に扱う中でも、最も需要が高い commodities にフォーカスし、生産・在庫・出荷をコントロール。従来の「作ってから在庫を積む」形から「需要に合わせて作る」形へのシフトが進んだことで、商品の廃棄ロスや不要な倉庫コストの削減に成功した。

3. リアルタイムで意思決定を下せる組織へ

季節変動や突発的な需要増減にも対応できる可視化ツールを手に入れたことで、経営層から現場スタッフまで迅速な判断が可能になった。これにより、市場が不安定な時期でも安定供給を継続し、顧客満足度と利益率を同時に維持できるようになっている。


 

  • まずはデータを一元化し、分析体制を整備する

    紙やExcelでバラバラに管理している受注・在庫データを、まずは一元管理できる環境を用意するだけでも大きな進歩。ここが需要予測AIの導入を加速させる土台となる。

  • 需要予測を経営指標に組み込み、在庫を最適化する

    特に在庫を多く抱える業態では、AIによる需要予測を使って必要な分だけ作る・仕入れる体制に移行すると、コスト削減や廃棄ロスの防止につながる。

  • 予測精度が上がるほど、サプライチェーン全体での競争力が増す

    需要のブレや外部要因に柔軟に対応できれば、生産計画や出荷ルートまで含めたサプライチェーン全体を最適化できる。中小企業でも段階的にAIを取り入れることで、企業規模を問わず競合他社との差別化を図れる。


 

Church Brothers Farmsの事例は、農産物のように需給予測が難しい領域でも、AIが精度の高い需要予測を実現し、余剰在庫や不必要なコストを削減できることを示している。大規模なバリューチェーンを持つ企業はもちろん、リソースの限られた中小企業にとっても、デジタル化とAIの導入はコスト改善と持続的な成長を後押しする大きな可能性を秘めている。

Quest AIでは、こうした海外のAI活用事例をもとに、日本企業がデジタル化とAI導入を進めるための支援を行っている。需要予測や在庫管理に課題を抱える中小企業こそ、まずはデータの整備から始めてみてはいかがだろうか。



 

【補足：ThroughPut AIとは？】

ThroughPut AIは、サプライチェーンや在庫管理の最適化を支援する需要予測ソリューションを提供している企業。独自のアルゴリズムとAI分析を用いて、企業が持つ既存データや外部要因（天候、市場動向など）を掛け合わせることで、在庫水準の最適化や短期・中期的な需要予測の精度向上を実現する。特に以下の特徴が注目されている。

  • 90日でROIを実現

大規模なシステム投資を必要とせず、短期間で投資対効果を得られる仕組みを構築。数年単位ではなく、導入から約3か月で成果が可視化される点が大きな強み。

  • 既存データとの柔軟な連携

企業が保持するスプレッドシートやERPシステムなどからデータを吸い上げ、追加の大掛かりなシステム変更をせずに分析を実行可能。スムーズな導入を後押しする。

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