過去の出荷実績や天候をもとに、翌日の需要を見通す「AI需要予測」。株式会社Hashupは、その需要予測のAIを開発する、名古屋大学発の企業です。同社は、データ基盤の構築から予測モデルの作成までを手がけ、井村屋グループの概念実証（本格導入の前に効果を確かめる試験）で、毎日約2時間かかっていた予測業務の工数90%削減を示しました。
Hashupの「AI需要予測」は、過去の出荷実績に気温などの情報を加え、翌日の出荷数を予測する仕組みです。井村屋グループのチルド（冷蔵）の肉まんやあんまんなどを対象に、Amazonのクラウドサービス「Amazon SageMaker Canvas」で、時系列モデルを作成しました。予測表は、ボタンひとつで約5秒で作成されます。
食品メーカーの出荷数の予測は、ベテラン担当者の経験が欠かせない業務です。井村屋グループでは、予測が特定の担当者に依存し、引き継ぎが難しいことが課題でした。天候データは予測に使われていませんでした。
予測の前のデータ集計は手作業で、Excelやkintone（業務アプリを作れるクラウドサービス）、基幹システムからデータを取り出す必要がありました。この作業だけで、ベテラン担当者の作業時間は毎日約2時間。手作業の負担が、予測業務を重くしていました。
他にも、天候データの活用不足、複数のシステムに分かれたデータ、欠品や廃棄のリスク、といった課題があるといわれています。
FrontJournalの解説
社内の複数のシステムに分かれたデータを、一か所にまとめる仕組みです。
同社は、AWS（Amazonのクラウドサービス）上にデータレイク（さまざまなデータを元の形のまま蓄える保管場所）を構築しました。Excelやkintone、基幹システムのデータは、自動で取り込まれ、予測に使える形で保管されます。気温などの天候データも、自動取得の対象に含まれる点が特徴です。予測表は、ボタンひとつで約5秒で作成できます。毎日の集計作業が自動化され、担当者が予測の確認や、その日の状況に合わせた調整に時間を使えるようになります。
過去の出荷実績と気温などをもとに、翌日の出荷数を予測するモデルです。
同社は、Amazon SageMaker CanvasのAutoML（モデル作成の自動化機能）で、時系列の予測モデルを作成しました。学習には2.5年分の出荷実績に加え、6地点の平均気温や販促情報を使っています。予測の誤差を表すWAPE（誤差の合計を実績の合計で割った割合）は、あんまんでAIが6.0%、担当者が6.2%、ゴールド肉まんでAIが9.8%、担当者が15.4%でした。この2商品の検証では、AIの予測は担当者と同等以上の精度でした。担当者の経験に加え、AI予測も使えるようになります。
FrontJournalの解説
井村屋グループとの取り組みは2025年11月に始まり、約4か月で概念実証を終えました。この概念実証で、毎日約2時間かかっていた予測の作業は、業務工数が90%削減されました。データの抽出から結果の出力までが、自動化されたためです。対象は、冷蔵（チルド）の肉まんやあんまんなどの需要予測です。
井村屋グループは、2026年7月の時点で、2026年の秋冬のチルドまんのシーズンに向けて、AIによる予測を含むシステムへの完全な移行を目指しています。kintoneの特売情報と結びつけた、長期の予測も計画されています。原材料の発注数量の予測や、ほかのカテゴリへの展開も、今後の対象です。結果の可視化には、Amazon Quickのダッシュボード（結果を一覧する画面）の活用が検討されています。
同社は、2026年7月に、名古屋大学向けのシラバスAI支援システムを発表しました。高等教育研究センターの安田淳一郎准教授と開発を進めているもので、2026年度中の本格運用の開始が目標です。富士通Japanの学務情報システム「Campusmate-J」と連携し、AIへの指示文（プロンプト）を編集する管理画面も備えます。他大学への展開も、検討されています。
株式会社Hashupは、名古屋大学発ベンチャーの称号を2025年4月1日に付与された、愛知県名古屋市の企業です。2019年4月に設立され、名古屋大学で博士の学位を取得した2名を中心に創業しました。代表取締役CEOは神野悦太郎、CTOは小野瀬良佑です。称号は名古屋大学発学生ベンチャーから名古屋大学発ベンチャーへ変更されています。経済産業省の大学発ベンチャーデータベース2026でも、関連大学は名古屋大学です。
事業は3つあります。1つ目は、ITコンサルティングやデータ分析、学術研究の支援です。2つ目は、受付管理システムやSNS、ポータルサイト、業務システムのバッチ処理などの開発と運用です。3つ目は、生成AIのセミナーや研修を通じた、AI人材の育成。
名大テクノロジーフェスティバルの受付管理システムが、開発実績の1つです。このシステムでは、申込者が1,800人を超えました。セッションごとの申込制限や先着順、抽選など、条件が複雑な受付でした。
| 会社名 | 株式会社Hashup（ハッシュアップ） |
|---|---|
| 所在地 | 愛知県名古屋市千種区田代町字四観音道西5番地の13 |
| 設立 | 2019年4月 |
| 代表 | 神野悦太郎（代表取締役CEO） |
| 事業 | コンサルティング・概念実証・研究支援、開発・実装・サービス運用、AI人材育成 |
| 技術領域 | AI需要予測、生成AI、データ基盤の構築 |
| 連携 | 名古屋大学（2025年4月1日に称号を付与） |
| URL | https://www.hashup.co.jp/ |
同社が井村屋グループで示したのは、データ基盤の構築と予測モデルの作成を、一続きで手がける進め方です。毎日約2時間かかっていた予測業務の工数を90%減らし、検証した2商品で予測の精度も担当者と同等以上だった点が、特徴といえます。データの取得から予測表の作成までが自動でつながると、担当者は予測の確認や、その日の状況に合わせた調整に時間を使えるようになります。
とくに注目したのは、食品の需要予測に加えて、名古屋大学向けのシラバス支援や、生成AIの研修にも事業が広がっている点です。企業と大学の現場の業務へ、データとAIの知見を生かす取り組みを、見守りたいと思います。
出典：株式会社Hashup 公式サイト、AWS「井村屋グループのAI需要予測事例」（2026年7月10日）、同社お知らせ（シラバスAI支援システム、2026年7月7日）、同社お知らせ（称号認定）、同社お知らせ（名大テクノロジーフェスティバル）
本記事は、FrontJournalが公開情報をもとに独自に分析した第三者コンテンツであり、対象企業・研究機関の公式見解ではありません。