リーガルテックは、特許調査・発明抽出プラットフォーム「MyTokkyo.Ai」を使い、小売業の発注支援AIに関する国内特許を調査しました。
需要予測に加え、在庫や消費期限を踏まえた発注数量の算出、担当者の判断支援に関する技術を整理しました。
調査対象は、2021年1月1日から2025年12月31日までに出願された日本の公開特許・登録特許です。
記事の概要
小売業の発注では、欠品を減らすための過剰発注が売れ残りや廃棄につながる可能性があります。
一方で発注を絞りすぎると、販売機会を逃すおそれがあります。
今回の検索では、天候や地域イベントによる需要変動、消費期限を考慮した発注推奨数の算出、予測信頼度の表示に関する技術が抽出されました。
パナソニックIPマネジメントの特開2024-034215は、消費期限、在庫数、予測販売数を踏まえて安全率と発注推奨数を算出する技術です。
同社の特開2025-018209は、通常と異なる状況を示す情報を扱い、予測の信頼度を判定・表示する技術です。
日本電気の特開2025-082565は、担当者による前日の修正を最低在庫数の補正に反映する技術です。
ソフトバンクグループの特開2026-097471は、気象や地域イベントの情報を需要予測と発注数量の判断に活用する技術です。
調査は15式の検索結果に基づく整理で、公報原文の全件照合や特許権侵害などの法的判断は行っていません。
記事のポイント
- 発注数量の算出： 在庫数や消費期限、予測販売数を組み合わせ、販売予測をそのまま発注量にしない技術が整理されています。
- 現場判断の反映： 担当者による発注修正を最低在庫数の補正へ反映し、現場の判断を次回の数量算出に取り込む技術です。
- 開発上の注目領域： 予測信頼度と廃棄・欠品リスクの連携、修正理由の活用、新商品の初回発注支援が注目領域です。
このニュースがもたらす影響
- 導入検討企業： 発注AIを選ぶ際は、予測精度だけでなく、在庫・消費期限・外部要因・信頼度表示・担当者の修正を要件として比較する必要が高まりそうです。
- 同業サービス提供者： 発注数量の算出や現場修正の反映までが競争領域になり、予測モデルに加えて、推奨値を業務判断へつなぐ機能と知財の確認が求められそうです。
- 小売の知財部門： 自社の発注修正履歴や商品・店舗データを、開発テーマと出願検討の材料にできますが、今回の検索結果だけで未出願領域とは判断できません。
このニュースの背景
小売の発注では、欠品を抑えようとすると過剰在庫や廃棄につながり、発注を絞ると販売機会を逃すおそれがあります。
今回の調査は、2021年から2025年までに出願された日本の公開・登録特許を対象に、需要予測、在庫・消費期限、現場修正、信頼度などの観点から15式で検索したものです。
検索結果では、予測販売数を在庫や消費期限と組み合わせて発注推奨数に変換する技術や、天候・地域イベント、担当者の修正を発注判断に反映する技術が整理されています。
一方で、公報原文の全件照合や特許権侵害などの法的判断は行われておらず、製品への実装や導入効果を示す調査ではありません。
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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
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https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000546.000042056.html