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» 2018年05月10日 10時00分 公開

小売店の人手不足を解消! 一歩進んだ「需要予測」の活用法

小売業の店舗で深刻化している「人手不足」。その解決につながる提案を始めようとしているのが、SAS Institute Japanだ。「需要予測」「在庫最適化」のソリューションを活用して、売り場の負担を軽減するという。どのような提案なのだろうか。

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 スーパーやドラッグストアなど、小売店の現場で課題になっていることの1つが、深刻な「人手不足」だ。レジや品出し、発注など、店舗の現場にはさまざまな業務がある。そのための人員を確保するためのコストは増加傾向にある。

 そのような小売業界の課題解決に向けて、新しい提案を始めようとしているのが、SAS Institute Japanだ。同社の小売業向けソリューションが実現する「需要予測」「在庫最適化」を応用して、業務効率化を図る提案をしていく。

 「需要予測」「在庫最適化」によって、どのように店内業務を効率化し、人手不足解消につなげるのか。ソリューション統括本部プラットフォームソリューション統括部マネージャーの近藤誠司氏に、取り組みの狙いを聞いた。

photo スーパーなどの小売店舗で深刻な人手不足が課題に。業務効率化につながる提案とは……(写真は記事と関係ありません)

AIによる高精度の需要予測

photo SAS Institute Japanソリューション統括本部プラットフォームソリューション統括部マネージャーの近藤誠司氏

 まず、SASが提供する需要管理ソリューションについて紹介する。

 実店舗を運営する企業にとって最も大きな課題は、「できるだけ在庫を増やさず、欠品も出さない」こと。そのためには、商品がどの時期にどれぐらい売れるかをできる限り正確に予測し発注計画を立てる必要がある。

 しかし、従来の組織や方法では、需要を予測して適切な在庫を持つにはハードルがある。例えば、「前年比を参考に表計算ソフトなどで予測値を作成している」「分析スキルや作業ボリュームの理由により店舗ごと、商品ごとの需要予測モデルを作成することができない」などといった理由により、十分な需要予測精度を実現できないケースは多い。また業務部門によってKPIが異なるため在庫目標が組織として統一できていない、店舗ごと商品ごとの発注リードタイムや日々の需要予測/在庫数/欠品率目標を踏まえたうえでの適切な在庫数がつかめず発注計画が立てられない、という話は珍しくない。そんな状況ではキャッシュフローは改善できない。

 そういった課題に対して、SASは分析プラットフォームを活用した一元的な需要管理ソリューションを提供している。

 SASが提供する需要管理ソリューションの特徴は、人工知能(AI)の機械学習を利用した高精度の需要予測モデルだ。1日ごとの売り上げに加えて、価格、ポイント率、値引き、イベント開催、天候や気温など、多くの変数を入力していく。そうすると、その店舗のその商品の需要予測に必要な変数を自動的に選び出してくれる。定期的に変数を更新していけば、どんどん予測の精度は上がる。このような運用を企業ごとに内製化できる点も特徴だ。

 この需要予測により、「この店で、この日に、この商品が、何個売れる」という予測を立てて、発注する頻度や数を決定することができる。

 また、商品単品だけでなく、店舗や会社全体として売り上げを予測できる、という特徴もある。例えば、季節商品はたくさん売れると考えられるが、そのぶん通常商品の売り上げが減るかもしれない。そのため、季節商品の効果を単純に加算することはできない。SASのソリューションでは、商品カテゴリー(「ビール」「パン」など)、商品シリーズ(ブランド)、個別商品、といった階層間を調整しながら、需要を予測する。「組織として、ワンナンバーで需要予測を作成できます」(近藤氏)

photo 階層間の予測を調整し、ワンナンバーで需要予測を作成できる

「商品補充」を最適化、作業時間は25%減

 このようなソリューションによって欠品を減らしたり、在庫数を適正化したりすることができる。しかし、近藤氏は「需要予測を利用して実現できる価値は、在庫最適化だけではありません」と力を込める。

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提供:SAS Institute Japan株式会社
アイティメディア営業企画/制作:ITmedia ビジネスオンライン編集部/掲載内容有効期限:2018年6月9日

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