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クオール／AI需要予測で発注最適化、廃棄9割削減の医薬品も

2021年06月17日 15:50 ／ IT・システム

クオールホールディングスは6月17日、Liaroが提供する、人工知能（AI）需要予測を用いた発注最適化のソリューションの本格導入に向けた試験運用を開始したと発表した。

＜AI需要予測で発注最適化＞
AI需要予測で発注最適化

クオール薬局では、地域の様々な処方箋に対応し、患者に薬を確実に渡すため、約1500品目以上の医薬品を常時備蓄している。

現状、従業員がマニュアルに基づき医薬品を発注しており、処方箋の内容によって在庫不足や過剰在庫になる場合がある。そのため、欠品や有効期限切れの医薬品の廃棄が課題となっていた。

これらの課題解決のため、クオールはLiaro の人工知能（AI）需要予測を用いて実証実験を行った。その結果、全品目において高い精度で発注・在庫が適正に行われ、特に週5回以上処方される医薬品は、欠品が大幅に改善されるとともに、廃棄を9割以上削減したという。

さらに、欠品時の店舗間の医薬品配送が不要となることや、発注業務の負荷軽減が期待できることがわかった。

この結果を受け、クオールは本格導入に向けた試験運用を開始。今後は試験運用を重ね、導入店舗を広げていく。

試験運用を通じ、従業員の負荷軽減、医薬品廃棄の削減、医薬品卸の臨時配送の回数低減による配送車両のCO2削減につなげたい考えだ。

■Liaro問い合わせ先
E-mail：info@liaro.ai
https://liaro.ai/

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