ストーリー

ミッション概要

前提条件

在庫管理・発注業務の現状

組織体制:
  在庫管理チーム: 8名
  発注担当: 5名
  物流管理: 3名
  マネージャー: 1名

取扱商品:
  SKU数: 15,000
  仕入先: 120社
  倉庫: 2拠点（関東・関西）

現状の課題:
  - 欠品率: 5.2%（業界平均2%）
  - 過剰在庫率: 18%（業界平均10%）
  - 発注リードタイム: 平均3日（見積依頼〜発注確定）
  - 需要予測精度: 65%（担当者の経験と勘に依存）
  - 月間廃棄ロス: 約800万円

業務フロー:
  1. 在庫状況の確認（毎朝、手動でExcel集計）
  2. 需要予測（過去実績を目視で確認、担当者が判断）
  3. 発注量の決定（経験則ベース）
  4. 見積依頼（メールで仕入先に連絡）
  5. 価格交渉（必要に応じて）
  6. 発注確定（発注システムに手入力）
  7. 入荷検品（目視チェック + システム入力）
  8. 在庫配置（倉庫間の在庫移動を人手で判断）

Mission 1: As-Is分析

要件

在庫管理・発注業務の現状を分析してください。

1. プロセスフロー: BPMNフロー（レーン分け）
2. ボトルネック分析: 待ち時間、リワーク、コスト影響
3. タスク分解と判定: 各タスクのAI適性判定（4象限モデル）

[レーン: 在庫管理チーム]
  (開始: 毎朝) → [在庫状況Excel集計] → [在庫アラート確認]
    → <欠品リスクあり?> → はい → [需要予測（手動）] → [発注依頼作成]
                        → いいえ → [日次レポート作成]

[レーン: 発注担当]
  [発注依頼受領] → [仕入先選定] → [見積依頼（メール）]
    → [見積回答待ち（1-2日）] → <価格交渉必要?>
    → はい → [価格交渉] → [発注確定] → [システム入力]
    → いいえ → [発注確定] → [システム入力]

[レーン: 物流管理]
  [入荷予定確認] → [検品] → [在庫登録] → <倉庫間移動必要?>
    → はい → [移動指示] → [在庫更新]
    → いいえ → [在庫更新]

Mission 2: To-Be設計と実装計画

要件

AI導入後のプロセスと実装計画を設計してください。

1. To-Beプロセスフロー: AI組み込み後の業務フロー
2. KPI設計: 5つ以上のKPIとダッシュボード構成
3. ロールアウト計画: 段階的展開の4フェーズ

[AI: リアルタイム在庫監視]
  在庫データ自動集計 → 需要予測（ML） → 発注推奨リスト自動生成
    → <確信度90%以上?> → はい → 自動発注
                        → いいえ → [人間: 発注担当レビュー]

[AI: 仕入先最適化]
  仕入先評価スコア自動算出 → 最適仕入先提案
    → [人間: 関係性を考慮して最終判断]

[AI: 倉庫間在庫最適化]
  地域別需要予測 → 最適在庫配置の計算 → 移動指示の自動生成
    → [人間: 物流管理者が承認]

Mission 3: 変更管理計画

要件

在庫管理チームへの変更管理計画を策定してください。

1. ADKAR計画: 5段階の施策
2. 想定される抵抗: 抵抗のタイプと対処法
3. トレーニング計画: 3層構造の教育プログラム

達成度チェック

推定所要時間: 90分