AI予測で発注業務フローを改善し、
販売機会の損失や余剰在庫を削減しよう！
発注業務は、小売業の中でも重要な業務の一つと言えるでしょう。
そんな小売業界でもDX（デジタルトランスフォーメーション）の推進、働き方改革などが進められていますが、依然として発注業務は多くの時間を占めています。なぜなら、この発注計画と数量によって、売り上げが大きく変わるからです。
しかしながら、このような重要な業務でありながらも、発注担当者の経験と勘に依存している場面も少なくありません。
そこで今回は、
・そもそも発注業務とは？
・現状の発注業務における問題点とは？
・AIseeでできること
・AIseeを導入した発注業務フロー
についてお話していきます。
そもそも発注業務とは？
まず、発注業務とはどのようなものなのかを考えてみましょう。
発注量が足りなければ機会の損失だけではなく、お客様からの信用も失ってしまいます。
しかしながら、必要以上に発注してしまうと売れ残りのリスクがあり、値引きか廃棄を迫られてしまいます。
場合によっては、廃棄するためのコストも支払う必要があります。
食品ロスがより問題視されている昨今でこのようなことが起こってしまうと、企業が社会的な信用を失い、イメージダウンに繋がってしまうことも考えられます。
それだけ責任が求められる業務と言えます。
現状の発注業務における問題点とは？
では、現状の発注業務における問題点とは何なのでしょうか。以下に主な問題点を３つ挙げてみました。
1. 熟年者の経験値頼り（属人化）
言うまでもなく、発注業務は責任重大な業務です。
そのため、発注に必要な情報収集について熟知している従業員が発注を任されることが多いです。
では、その情報とは何なのでしょうか。それが以下になります。
| POSデータ | 発注数量を決めるうえで、過去の販売動向を参考にします。 しかし、限られた時間の中で全てのデータをくまなく見ることはできないでしょう。そのため、売上金額の高い商品、販売点数が多い商品を参考に発注量を決定する必要があります。 |
|---|---|
| 在庫量 | 陳列棚とバックヤードの在庫量を確認しつつ、将来のイベント、チラシ配布を念頭に入れて必要な発注量を決定します。 |
| 天気、気温、曜日 | 天気予報の天気は、来客数と流れ、どの時間帯がピークになるかに影響します。 例えば、雪が降った日の午前中は路面が凍結しており、雪が解ける午後まで買い物に来る人は少ないと推測できるでしょう。 最高・最低気温は、気温によって売れる商品に影響します。気温の上昇・下降によって食べたくなるもの、食べたくなくなるものが存在します。 例えば、ビールやアイスクリームには最高気温25度以上で売れ始めるという傾向があります。 逆を言えば、それ以下の気温ではあまり売上が期待できないということです。 曜日は店舗独自のイベントと関係があります。 例えば、月曜日が肉の日、火曜日が魚の日というイベントが曜日ごとに実施されていた場合、発注すべきものとその数量に影響するからです。 |
| イベント、催事 | イベントに合わせて販売計画やチラシを作成する必要があるため、毎年・毎月のように行われる行事や催事を考慮しておく必要があります。 例えば「近所の学校の運動会」、「お正月やお盆」、「旬の食べ物」のようなものがあるでしょう。 |
| 広告チラシ | 発注を行う前に頒布した、もしくはこれから頒布するチラシの影響を加味する必要があります。チラシの種類によって即効性や、遅効性のあるものもあるため注意が必要です。 |
以上のように発注業務は事前に考慮すべきことが非常に多く、その情報収集にも力を入れなければなりません。
2. 担当者が持つ機会損失への不安感がもたらす余剰在庫
様々な条件を考慮したうえで客観的な判断を下せることが理想的ですが、最後に発注を行うのはあくまで”人”である担当者です。
「今月の売り上げ目標に届かないのでは…?」、「去年は例年よりも売れなかったが、今年は違うのではないか」という不安感を持つ方もいらっしゃるのではないでしょうか。
この不安感によって、本来十分であった発注量に加えて更に余分な発注を行ってしまう原因になることがあります。
3. 作業負担が大きく、教育に時間を要する
これまで述べてきたように、考慮すべき情報が多く売上に大きな影響を与える発注業務は、十分な経験と教育を受けた従業員が担当すると思われます。
しかし、「発注担当者の病欠と退職」や「新規店舗の出店」になど伴い、新たに発注を担当する人への教育を施す必要もでてきます。
AIseeでできること
AIsee（アイシー）とは、お手持ちのデータを投入いただくことで自動的にAIを用いた予測を行い、ビジネスに直結する「答え」を導く”小売業界向けクラウド型データ予測プラットフォーム”です。
それでは、AIseeを導入する3つのメリットをご紹介します。
1. 発注能力の標準化
発注に必要な情報を加味したうえで予測を行うため、経験の有無にかかわらず適正な発注が可能になります。
これにより教育コストを低減し、不測の事態回避と新人の教育を容易にします。
2. 客観性の確保
過去の傾向と今後の天気予報などに基づいた予測を行うことで、主観を排除し、客観性を確保した計画を立てることができます。
3. 発注業務の負担軽減
発注業務にかかる時間を減らし、担当者の負担を軽減します。担当者は、より創造的業務に従事する時間を増やすことができます。
次に、AIseeの主な予測機能についてご紹介します。
1. 販売予測（金額・個数）
商品のカテゴリ別に販売金額、もしくは販売個数を予測する機能です。
予測結果はグラフから確認するか、CSVファイルをダウンロードして確認することが出来ます。
2. 在庫予測
商品のカテゴリ別に在庫数を予測する機能です。予測結果はCSVファイルからダウンロードして確認することが出来ます。
3. 来場者数予測
毎時の来場者数と、必要なスタッフ数を予測する機能です。予測結果はグラフから確認するか、CSVファイルをダウンロードして確認することが出来ます。
AIseeを導入した発注業務フロー
| 1. データの用意 | まずはAIseeに投入するデータを用意しましょう。 お使いのPOSや在庫管理システムから出力したファイル、在庫管理システムから出力したファイル、来場者数が記載されたファイルをご用意ください。それぞれのファイルは「販売予測」、「在庫予測」、「来場者数予測」に用います。 |
|---|---|
| 2. AIseeにデータを投入 | 用意したファイルを用いてAIseeの初期設定を行い、実際に各データを投入していきます。予測画面にてデータを投入した段階で自動的に予測が行われます。 |
| 3. 予測の分析 | 予測結果はグラフ、もしくはファイルのダウンロードによって閲覧可能です。 グラフは店舗、カテゴリを選択することによって表示を切り替えることも可能です。一部予測では、結果と同時に過去の天気と天気予報を表示していますので、天気の影響を同時に分析することが可能です。 |
| 4. 施策の考察 | AIseeから得た予測の結果から、施策を考えましょう。例えば、各予測から「未来の売れ筋と死に筋商品」、そして「自店舗のトレンド」が分析できたとします。 これらへの対応として、以下のようなことが考えられます。 ①見切り（値下げ）を早めに行う ②早期の品出し対応 ③仕入れ量の調整 |
| 5. 施策の実行 | その後、考案した施策を実際に実行しましょう。 上記４で挙げた施策の効果として、以下のようなことが期待できます。 ①足の早い食品などを早期消化 ②機会損失の回避 ③余剰在庫の減少 |
| 6. 施策の評価 | 最後に、実行した施策の評価を行いましょう。まずは、AIseeによる予測と施策実行後の実績を比較します。 いくつかの施策の中でも、うまくいった施策や想定通りにいかなかった施策があるでしょう。 なぜうまくいったのか？そうではなかったのか？を考え、次の施策実行に向けて考えていくことになります。 |
以上が、発注業務にてAIseeを導入した際の発注業務フローの一例になります。
さいごに
今回は日々の発注業務における問題点と、AIseeを活用した発注業務フローを紹介いたしました。
コニカミノルタでは、お手持ちのデータを投入いただくことで自動的にAIを用いた予測を行い、ビジネスに直結する「答え」を導く”小売業界向けクラウド型データ予測プラットフォーム「AIsee（アイシー）」”を提供しています。
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