AIによる発注管理で、
「在庫適正化」と「対人業務時間の創出」 「勘と経験」の発注から脱却し、
強い薬局経営へ。
※東京都内・応需枚数約200枚/日の店舗データを基にした1年間のAIシミュレーション検証結果
薬剤師にとって、
医薬品の在庫管理が大きな負荷となっていませんか？
薬局を取り巻く環境では、仕入薬価交渉や配送効率化の観点から、医薬品の納入回数削減（1日1回以下）が強く求められています。 しかし、従来の「空箱発注」や現場の勘に頼った予測では、以下の２大リスクが常に経営を圧迫します。
① 廃棄ロスによる損失リスク
薬剤師の勘や空箱発注に依存した属人的な在庫管理は、不要な過剰在庫や期限切れを発生させます。その結果、年間平均約45.2万円の医薬品廃棄ロス(※)を招き、薬局経営を圧迫する大きなリスクとなります。
② 欠品による患者満足度・信頼への影響
欠品（不足薬）は、処方箋獲得の機会損失へ直結します。さらには、後からの配送・急配対応による手配コストなどによって、人件費が増大し、利益低下につながります。
※令和4年度診療報酬改定の結果検証に係る特別調査（令和4年度調査）報告案 中医協 検-5-1 ５.3.22
これらを「過剰にならず、不足もせず、適切なタイミング」で仕入れるための
在庫適正化ソリューション「AI医薬品需要予測(※)」への関心が高まっています。
※P-CUBEn（P-GATEn） のオプション機能です。
ー AI医薬品需要予測が選ばれる3つの理由 ー
AI医薬品需要予測は、無駄な発注時間を減らす「時間創出」、棚卸資産を圧縮する「財務改善」、
誰もが同じ基準で発注できる「標準化」という3つの大きな成果（メリット）を生み出します。
発注業務を削減し、調剤報酬の対人業務
（服薬指導・在宅対応）へシフト
「対人業務」に専念
棚卸資産（医薬品在庫金額）を圧縮し、
キャッシュフローを改善
発注判断の標準化で属人化を解消し、
人材不足対策に貢献
導入効果
AIによる高精度な需要予測が、欠品（不足薬）を防ぎ売上機会を最大化。
同時に発注業務の最適化と仕入金額の圧縮を実現し、薬局経営のキャッシュフローを強力に改善します。
欠品回数の削減
仕入行数の削減
仕入金額圧縮
※東京都内・応需枚数約200枚/日の店舗データを基にした1年間のAIシミュレーション検証結果
費用対効果
AIによる在庫適正化の
費用対効果
薬剤師の発注業務をAIに置き換えることで、以下の利益改善が期待できます。
- 人件費：
月間の発注時間を70%（17.5時間）削減 - 在庫圧縮：
平均在庫額1,500万円の薬局で、約20%（300万円）の在庫金額を圧縮 - 廃棄ロス：
在庫圧縮とキャッシュフロー改善により、現状より廃棄率を低減
人件費削減効果
（人件費換算：62,500円）
（月間17.5時間の削減）
在庫金額の圧縮
廃棄・ロス削減
キャッシュフロー改善
仕入金額圧縮 -0.8%
在庫金額の圧縮
20%削減
AIによる在庫管理・発注管理により、
コスト削減と対人業務の充実を実現し、 大幅な利益改善へ！
※上記は、弊社設定のモデル条件（※）に基づく試算値（シミュレーション結果）であり、実際の改善効果を保証するものではありません。
※モデル条件：薬剤師時給換算2,500円 / 発注1日1時間（25日/月） / 年間売上2億円（処方箋150枚/日） / 廃棄率を0.5%から0.2%へ削減と仮定して試算。
詳しい資料やご相談をご希望の方は、お気軽にお問い合わせください。
まずは無料で 資料請求・お問い合わせ\ AI医薬品需要予測の5つの特長 /
薬局の現場に寄り添う、確かな機能と先進の仕組み
業界初！レセコン一体型AI
薬局レセコンと完全に一体化した、これまでにないAIソリューションです。
過去データに基づく高精度予測
過去の調剤実績データに基づき、精度の高い需要予測を行います。
調剤出庫によるAI学習機能
日次処理でAIが自動学習するため、追加の作業は一切ありません。
発注判断に必要な情報を一元化
複数の画面を行き来することなく、AIの予測根拠や薬品毎の動向をまとめて確認可能です。
安心の導入前シミュレーション
実際のデータを用いた事前の効果測定が可能です。（※1法人につき1回、1店舗のみ）
具体的な仕組み
〜 AIとヒトのハイブリッド運用で、安心・納得の発注業務を 〜
AIによる自動抽出・提案
過去のデータから医薬品の需要を予測し、最適な発注候補と数量を自動で提案します。スタッフが考える手間を省き、発注漏れや思い込みによる過剰在庫を未然に防ぎます。
スタッフによる最終確認
AIによって、低頻度薬を含む発注候補が「理由」とともに表示されます。詳細な根拠データも確認できるため、スタッフは納得して最終判断を行い、発注数を確定できます。
AI医薬品需要予測の主な機能
発注薬品の自動抽出
AI需要予測に基づき、最適な発注薬品と数量を自動で抽出・提案します。
あらゆる薬品の発注漏れを防止
予測が難しく頻度の低い医薬品も自動で抽出し、発注点発注などの運用で発注漏れを防ぎます。
ABCランク別抽出
医薬品の重要度（ABCランク）に応じた抽出と分析を行っています。
在庫管理システム連携
P-CUBEn（P-GATEn）の在庫管理機能との連携により、シームレスな在庫管理作業を実現します。
導入事例
AI医薬品需要予測を活用して事業課題を解決した事例をご紹介！
薬品毎の発注点設定、
経営課題だった「発注の作業時間」「不足薬」を改善
～ AI医薬品需要予測サービスの導入効果 ～
- 1営業日あたり2名で計約3.5～4.5時間かかる発注作業、ひと月約30件発生する不足薬が経営課題
- 医療事務へのタスクシフトによって、薬剤師の対物作業を削減したい
- 医薬品の発注にかかる時間が減少
- 導入10ヵ月後には、不足薬が8割削減
- 対物業務を1日3～5時間削減
導入までの流れ
ご注文から本稼働まで、
約3ヵ月でスムーズにスタートできます。
P-CUBEn
（P-GATEn）
在庫管理の実施
ヒートバラ管理
発注機能のご利用
AIシミュレーション
の検討・実施
パイロット店舗
での導入
AI需要予測
での運用開始
前提条件
- 在庫管理システムについて
NSIPS連携ではなく独自の専用データ連携を行うため、在庫管理システムは「P-CUBEn（P-GATEn）」のご利用が必須です。
- 「ヒートバラ管理・発注機能」について
発注時にどのJAN（GS1）商品で発注すべきか選択するため、「ヒートバラ管理（包装形態ごとの在庫管理）」のご利用が必須です。
- 導入前シミュレーションについて
上記の条件を満たす場合、実際の店舗データを用いた事前の効果測定（シミュレーション）を実施可能です。
（※1法人につき1回、1店舗のみ）
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