リーガルテック、小売業の商品発注を支えるAI関連技術の国内特許調査結果を整理

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リーガルテック株式会社は、特許調査・発明抽出プラットフォーム「MyTokkyo.Ai」を活用し、小売業の商品発注を支えるAI関連技術と発注支援技術の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着目し、技術の論点を整理しています。今回の調査は店舗運営、商品部門、システム部門に役立つ技術の整理を目的としています。

発注AIが直面する三つの技術課題

小売業の発注業務では、欠品削減のために発注を増やせば売れ残りや廃棄のリスクが高まり、廃棄を抑えるために発注を絞れば販売機会の損失につながるという課題があります。このため、売上予測の精度向上だけでなく、双方のリスクを踏まえて発注数量を決定する仕組みが求められています。

今回の調査では、発注AIが向き合う技術課題として三つの点が挙げられています。第一は天候や販促、地域イベントなどによる需要変動への対応、第二は現在庫や消費期限、納品予定を考慮した欠品と廃棄の両立、第三は予測の信頼度や現場の修正反映など担当者が判断できる情報の提示です。

国内特許に見る各社の解決技術

調査結果では、国内企業による複数の解決技術が抽出されています。パナソニックIPマネジメントの発注支援装置（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として整理されました。また、同社の予測装置（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・表示する技術となっています。

日本電気の発注支援システム（特開2025-082565）は、担当者の前日の修正を最低在庫数の補正に反映する技術として整理されました。さらに、ソフトバンクグループのシステム（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として抽出されています。

小売現場のデータを活用する開発機会と各部門の論点

調査結果を踏まえた開発上の注目領域として、予測の信頼度と欠品・廃棄リスクを組み合わせた発注支援、担当者の修正理由を記録して数量補正やモデル改善に生かす仕組み、新商品の初回発注を支援する技術の三点が挙げられています。小売企業が持つ商品特性や販売実績、販促情報、修正履歴といった業務条件と最適化技術の組み合わせが、開発・知財戦略を検討する方向性の一つとして示されています。

また、各部門が確認すべき論点として、店舗運営部門は推奨数量の算出条件や調整段階、商品部門は日配品や定番品などの商品特性に応じた欠品率・廃棄率・作業時間の検証、システム部門は在庫連携や信頼度表示、修正履歴の利用に関する要件整理が挙げられています。

調査の概要

今回の特許調査に関する概要は以下の通りです。

• 調査日：2026年10月5日
• 調査に使用したサービス：MyTokkyo.Ai
• 調査対象：日本の公開特許・登録特許
• 検索設定期間：出願日2021年1月1日～2025年12月31日
• 検索領域：需要予測、在庫・欠品・廃棄・消費期限、新商品・初回発注、担当者の修正、信頼度・不確実性の五領域（計15式で検索を実施）

なお、本調査は設定した条件に基づく抽出・整理結果であり関連特許を網羅するものではなく、公報原文の全件照合は行っていません。また、特許の記載は製品への実装や導入効果を示すものではありません。

東京都港区虎ノ門に拠点を置くリーガルテック株式会社（代表取締役CEO：平井 智之）は、AIを活用した知財・法務関連プラットフォームの開発・提供を行っています。

• 会社名：リーガルテック株式会社
• 設立：2021年3月
• 資本金：4億9,300万円（資本準備金含む）
• 代表取締役CEO：平井 智之
• 所在地：東京都港区虎ノ門5-13-1 虎ノ門40MTビル4F
• URL：https://www.legaltech.co.jp/
• サービスURL：https://mytokkyo.ai/

本記事はリーガルテック株式会社の発表をもとに作成されています。