トランスコスモス、「trans-scManager」のサービス提供領域拡大、在庫可視化から需要予測・出荷指示までワンストップ支援

トランスコスモスは2026年10月27日、サプライチェーンにおける需給調整・計画業務を支援するサービス「trans-scManager」の機能を拡充し、需要予測、補充計画の立案、在庫配置最適化に関する提供を開始したと発表した。従来の在庫可視化・分析に加え、予測・計画・実行までをワンストップで支援する体制へと拡大する。

新機能の概要

今回の拡充により、「trans-scManager」は以下の領域をカバーする。データ整備・可視化ではPSI情報をデータ化・クレンジングし、在庫状況や需給バランスを可視化。分析・診断では入出庫分析や在庫診断を通じて過剰在庫や欠品リスクの把握を支援する。需要予測では販売・出荷実績や販促情報、天候などの外部要因を活用し、複数の予測モデルから商品ごとに適したモデルを選択。製品リニューアル時のデータ分断にも名寄せ操作で対応し、継続的な精度向上を図る。需給・在庫計画では、予測結果と現在の在庫、安全在庫、リードタイムをもとに発注数や補充数量を算出。在庫補充・移動により欠品抑制と在庫適正化を支援する。運用支援では、確定計画に基づく出荷データ作成、運送会社などの関係先との連携、判断・承認、例外対応、進捗管理、効果確認までを実施する。

需給業務の課題とAI×BPOアプローチ

EC市場の拡大や消費者ニーズの多様化、商品サイクルの短期化に加え、天候・災害、調達リードタイムの変動、物流コスト上昇、人手不足など、企業の需給業務を取り巻く環境は大きく変化している。商品の多品種化や小ロット化、販促施策の増加により、需要予測や在庫計画も複雑化。販売実績や在庫情報、販促・キャンペーン情報、イベント情報、天候情報が複数の部門やシステムに分散し、担当者が複数ツールで集計・判断するケースが多く、属人化が欠品や過剰在庫、緊急配送増加の原因となっていた。

「trans-scManager」は、AIによるデータ収集・評価・予測・調整案作成と、トランスコスモスが受注、在庫引当、出荷などの業務で培ったBPOの知見を組み合わせる。AIが判断・承認、例外対応、関係者連携、進捗管理、効果確認をBPOが担うことで、顧客企業の業務に適した需給業務を構築し、継続的に支援する。

AI×BPOで需給計画の高度化へ

今回のサービス拡充は、サプライチェーン全体のデジタル変革において、AIと人間の判断を融合する新しいアプローチを示す。需要予測から出荷指示までをワンストップで支援することで、企業の欠品リスク低減と在庫最適化が期待される。特にEC市場拡大に伴う複雑な需給変動への対応力向上が、競争力強化につながるだろう。