AIが最適な品揃えと在庫適正化を支援する需要管理サービス「Conata Demand Planner」提供開始

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株式会社フライウィールは6月21日、データ・AIを活用して最適な品揃えと在庫適正化を支援する需要管理サービス「Conata Demand Planner」の提供を開始したと発表した。

本製品は、顧客内のあらゆるデータを準リアルタイムに活用し、個々の店舗に合わせて最適な品揃えと適正在庫を提案する。

製造業や卸売業、流通・小売業の企業が本製品を取り入れることで、課題であった個店ごとの利益や在庫回転数の改善が期待できるとしている。

TSUTAYAでの先行導入について

製品の公開に先立ち、カルチュア・コンビニエンス・クラブ株式会社(CCC)が展開するTSUTAYAの書店事業で先行導入した。概念実証では、一般的に30%以上とされる書籍の返品率を13%まで引き下げることに成功し、限りあるスペースをさらに有効活用できることを実証した。

今後は、書籍などを販売するTSUTAYA約800店舗に順次導入し、書店事業の効率化を推進するとしている。

先行事例における成功のポイントは、データ活用にある。CCCでは約7000万人の会員データ、約800店舗、約450万タイトルが組み合わさった多量なデータを保管している。

Conata Demand Plannerではまず、その多様かつ大量のデータをフライウィール社の独自技術でデジタル空間に再現し、意味や関係性を抽出できるようにする。

そのデータからAIが書店ごとに売れ行きを予測し、適正部数と品揃えを導き出す。さらに、CCC自動発注システムと連動させ、人手では困難だった「各書店のニーズにもとづいて最適な量を最適なタイミングで配本できる仕組み」を新たに作り出したという。

Conata Demand Planner開発背景

多くの場合、個店ごとに客層が異なり、商品点数は膨大にあるため、適正な品揃えや在庫数を変える必要がある。従来は、担当者が経験やノウハウにもとづき発注してきた。その結果、業務の属人化や人件費がかさみ、欠品や不要な棚割による機会損失、余剰在庫が発生しやすくなっている。

Conata Demand Plannerでは、顧客の多様かつ大量のデータを活用し、フライウィールの独自技術(オントロジー技術など)を通じて、データから人・商品・店舗の関係性を導き出す。その結果、時系列解析の精度を超えた予測精度と、最適な品揃え提案を同時に実現できる。

自動発注システムと連携させることで、利益率や在庫回転数の大幅な改善が期待できる。また、これまで人手で実施していた多くの業務を自動化できるため、個店ごとに属人化された発注・在庫管理業務を大幅に効率化できるようになる。

Conata Demand Planneの特徴について

「Conata Demand Planner」の主な特徴は以下の図のとおり。

適正在庫を素早く算出

大規模データの移動や変換を適切に交通整理することで、リアルタイム性がある予測を実現している。過去の発注データがない新商品にも、カテゴリやメーカー、商品説明などと購買データを組み合わせ、過去の類似商品の販売動向などから、個店における商品別の適正在庫を精度高く予測する。

最適な品揃えを提案

商品や購買(ID-POS)データより人・商品・店舗の関係性を把握することで、個店に合った品揃えを提案できる。人が把握しきれない多くの商品の中から、来店者のLTV(Life Time Value:ライフタイムバリュー)を高める商品をデータから導き出せる。

データの価値を拡張

データ活用をするための基盤が整っており、Conata(コナタ)の他の製品、たとえばプロモーションやレコメンド、検索サービスなどを簡易に導入できる。たとえばConataの検索ソリューション「Conata Search」とシームレスに連携することで、商品検索にかかる時間を大幅に短縮できる。

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