事例の概要
| 企業 | Tüpraş イズミット製油所（トルコ） |
|---|---|
| 地域 | その他 |
| 業種 | 化学 |
| 企業規模 | 大企業 |
| 用途 | 需要予測・計画 |
| 使われた技術 | 需要・計画の予測業務のデジタル化とAI活用（WEFライトハウス） |
| 関連する製品・サービス | — |
成果
取り組みの内容
石油精製では、原油の調達、装置の運転計画、製品の出荷を、需要の見通しに合わせて組み立てる必要があります。予測が外れると、在庫の積み上がりや出荷の遅れにつながり、計画担当者は予測の作り直しと調整に多くの時間を取られます。
Tüpraşのイズミット拠点は、2025年9月に世界経済フォーラム（WEF）のグローバル・ライトハウス・ネットワークに選ばれました。WEFの発表によれば、予測業務の生産性が48%上がり、納期遵守率が85%から95%に改善したと報告されています。
この事例で参考になるのは、予測の効果を精度ではなく、納期遵守率という業務の指標と、予測業務の生産性という担当者の工数の指標で示している点です。需要予測AIの評価では、予測誤差の改善が業務の成果につながったかが問われるため、こうした指標の置き方は自社の評価設計に使えます。
ただし、ライトハウスの数値は拠点の申告で、AIだけでなく業務プロセスやシステムの改革全体の成果です。比較の基準時点や期間は公表資料では詳しく分かりません。
この事例から読み取れること
- 予測の効果を精度ではなく納期遵守率と業務生産性で示す方法は、経営に説明しやすい指標の置き方と考えられる
- 予測業務の生産性を別のKPIにしている点は、担当者の工数削減も効果として数える考え方として参考になる
- 数値は拠点全体の改革の成果であり、AI単独の効果の根拠には使えない
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