「売れ筋を逃さない」—大手アパレル企業が実現した、AI需要予測に基づく最適発注モデルとは？
■クライアントが抱える課題
販売予測と在庫最適化が出来ていなかった
- 店舗・エリアごとの特性に応じた在庫配分が難しく、在庫の偏在が発生していた。
- “売れる分だけを、売れる場所に”届ける在庫最適化の仕組みが求められていた。
- 最小限の在庫で売上を最大化する、高精度な需要予測の仕組みが求められていた。
売れ筋、死筋商品のリアル確認が出来ていなかった
- 売れ筋の早期補充や死筋商品の早期対応ができず、販売機会を逃していた。
- リアルタイムで商品動向を把握し、即時判断できる体制が必要だった。
- 勘に頼った予測では精度に限界があり、過剰在庫や欠品が利益を圧迫していた。
■導入後の成果とメリット
売上トップライン増加とともに収益改善に寄与
- AIによる需要予測の導入により、店舗ごとの商品配分や在庫調整を自動化。
- 属人的だった作業を効率化し、在庫による販売機会損失を3％改善することに成功した。
■導入アプローチ
次世代発注計画のための、現場で使える予測モデルを構築。
- 膨大なデータを活用し、来シーズン計画・短期計画・海外展開・個店在庫まで、あらゆるニーズに対応した需要予測モデルを構築。
- SNSの口コミや最新トレンド、カレンダー・気象情報、セール施策、POS売上、在庫データ、問合せ履歴など、多様なデータソースを統合的に分析。
- 属人的な判断から脱却し、発注計画業務のDX化を全拠点（海外拠点含む）規模で推進した。
“勘と経験”ではなく、“データとロジック”で動く組織になるための支援。
- 従来は見えなかった「売れるタイミング・場所・量」を可視化し、スピーディな意思決定ができるように。
■こんな課題をお持ちではありませんか？
□売れ筋、死筋がリアルタイムで把握できず、収益の改善が見込めない。
結果的に値引き販売が常態化し、利益率が圧迫されている。
□売上を伸ばすために、計画的な発注計画を練りたい。
勘と経験に頼った計画では、売上の機会損失を防げない。
□膨大な商品や販売データはあるのに、活用しきれていない。
部門ごとにデータが分断されており、統合的な分析が難しい。
□既存のAIや分析ツールを導入したが、実務レベルで活用できていない。
精度も使い勝手も不十分で、結局、現場が手動で補っている。
□グローバル展開やEC強化に伴い、在庫・需要の最適化がますます困難に。
全世界レベルでの計画・調整が追いつかず、オペレーションが複雑化している。
□ターゲット選定やプロモーションの成果が見えにくく、費用対効果の判断に悩んでいる。
予算をかけても売上に直結せず、打ち手の優先順位がつけられない。
□個店・チャネルごとの特性に応じた在庫配分や施策設計が難しい。
画一的なアプローチでは現場ニーズに対応できず、店舗ごとの売上にムラが出ている。
これらの課題に少しでも心当たりがある方は、ぜひ私たちにご相談ください。
アパレル業界はもちろん、流通・小売・製造など幅広い業界に精通した弊社データサイエンティストが、 業界特性に応じた実践的かつ専門性の高いソリューションをご提案いたします。
現場で本当に使える「成果につながる予測モデル」で、在庫リスクの低減と売上最大化を同時に実現。
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