解決老牌水產加工廠訂貨流程過度依賴人工的問題，推動需求預測升級｜Yamasa Chikuwa 導入無程式碼預測 AI「UMWELT」
名古屋大學創業的 AI 公司 Tryfitting 宣布，Yamasa Chikuwa 已導入其無程式碼預測 AI「UMWELT」，旨在解決訂貨流程依賴特定員工經驗的問題，並優化庫存管理。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年5月25日 19:00
- 🔍 收集: 2026年5月25日 10:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年5月25日 10:42（收集後10分鐘）
名古屋大學創業的 AI 公司 Tryfitting 宣布，Yamasa Chikuwa 已正式導入其無程式碼預測 AI 平台「UMWELT」。
【導入背景】依賴人工經驗的訂貨作業與庫存分布不均
在 Yamasa Chikuwa，針對大型量販店的訂貨作業長期依賴員工個人的經驗與直覺，導致作業流程難以標準化，人員交接也相當困難。此外，日常訂貨工作的負擔極大，亟需提升運作效率。更嚴重的問題是各店鋪的庫存狀況差異過大，導致部分門市存貨過剩，而其他門市卻發生缺貨，供給面的優化成為重大挑戰。
【驗證結果與決策】
在測試階段，該公司針對愛知縣豐橋地區超市的物流供貨，利用 UMWELT 進行了庫存模擬。經過反覆調整演算法並確認實務運作效果後，決定正式導入該系統。
【導入的主要理由】
- 無需程式碼（No-code）即可運作，能由第一線員工持續運用。
- 能靈活對應該公司複雜的訂貨規則與作業流程。
- 在試用期內驗證了預測精確度及其與實際業務的契合度。
- 獲得包含演算法設計與業務流程梳理在內的全程技術支援。
【未來展望】
目前僅先導入於特定部門，未來計畫將範圍擴展至全公司，以需求預測為核心，追求營業額最大化與庫存運作效率的雙贏目標。
【導入背景】依賴人工經驗的訂貨作業與庫存分布不均
在 Yamasa Chikuwa，針對大型量販店的訂貨作業長期依賴員工個人的經驗與直覺，導致作業流程難以標準化，人員交接也相當困難。此外，日常訂貨工作的負擔極大，亟需提升運作效率。更嚴重的問題是各店鋪的庫存狀況差異過大，導致部分門市存貨過剩，而其他門市卻發生缺貨，供給面的優化成為重大挑戰。
【驗證結果與決策】
在測試階段，該公司針對愛知縣豐橋地區超市的物流供貨，利用 UMWELT 進行了庫存模擬。經過反覆調整演算法並確認實務運作效果後，決定正式導入該系統。
【導入的主要理由】
- 無需程式碼（No-code）即可運作，能由第一線員工持續運用。
- 能靈活對應該公司複雜的訂貨規則與作業流程。
- 在試用期內驗證了預測精確度及其與實際業務的契合度。
- 獲得包含演算法設計與業務流程梳理在內的全程技術支援。
【未來展望】
目前僅先導入於特定部門，未來計畫將範圍擴展至全公司，以需求預測為核心，追求營業額最大化與庫存運作效率的雙贏目標。
常見問題
ヤマサちくわが「UMWELT」を導入した目的は何ですか？
発注業務の属人化解消と業務効率化、店舗ごとの在庫のばらつきを是正し、安定的な供給体制を構築するためです。
ノーコード予測AI「UMWELT」でできることは何ですか？
「いつ、何を、どれだけ売れたか」という3列データから需要予測を行うことや、生産計画・人員配置の最適化をプログラミング不要で行うことができます。
今回の導入において、どのような検証が行われましたか？
愛知県・豊橋エリアのスーパーへの出荷を対象に、UMWELTを活用した在庫シミュレーションが実施されました。
ヤマサちくわがUMWELTを選定した主な理由は何ですか？
ノーコードで現場主体運用が可能、複雑な業務フローへの適合性、予測精度の確認、そしてアルゴリズム設計を含む伴走支援が評価されました。
今後の展望はどのようなものですか？
現在は一部門での導入ですが、今後は対象を全社に広げ、需要予測を軸にした売上の最大化と効率的な在庫運用の両立を目指します。