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» 2019年11月11日 10時00分 公開

店舗や物流の現場を効率化できる:「カン」に頼った小売オペレーションからは卒業! SASが提唱する“Analytics経営”の全貌に迫る

近年、AIやIoTをはじめとした次世代技術の進化により、精度の高い「需要予測」が可能になってきた。これまでは「品切れ防止」や「過剰な在庫防止」を目的とした発注業務での活用が主流だったが、予測精度の向上によって「物流費高騰」「労働力不足」「フードロス削減」といった、流通業界を取り巻くさまざまな課題解決に向けて「需要予測」を幅広く活用しようとする企業が増えてきている。

[PR/ITmedia]
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 「セールや値引きをせずに商品を売り切りたい」「販促の効果を予測したい」「人のカンやコツに頼った発注業務を改善したい」「店舗や物流の現場でメリハリのある人員配置をしたい」「店舗オペレーションを効率化したい」――こんな悩みを抱えているメーカーや小売りチェーンの担当者は多いのでは。

 実は、これらの問題は「需要予測」の精度を向上させることで解決できることが多い。近年、販売に紐づくより詳細なデータが集められ、データ分析のさまざまな手法が進化してきたため、実態に近い予測値を算出できるようになってきたからだ。

 アナリティクス ソフトウェア・サービスを提供するSASは、国内外の大手流通関連企業をクライアントに持ち、各企業が抱える需要予測に関する課題をサポートし、コスト削減や売上向上に関する支援を行っている。

 これまで、需要予測というと「品切れ防止」や「過剰な在庫防止」といった限られた文脈で語られることが多く、そのため費用対効果の観点からシステムの導入を見送り、人のカンやコツに頼った発注や売上計画の作成が行われてきた。

 しかし、近年では人手不足が深刻化しているだけでなく、より精緻な需要予測をする必要性を感じた顧客がSASに相談を持ち込むケースが増えているという。背景には何があるのか。SAS Institute Japan(東京都港区)で、数多くの顧客の相談に対応してきた井上義成氏(ソリューション統括本部 製造・コンシューマーインダストリーソリューション統括部マネージャー)に話を聞いた。

需要予測はあらゆるシーンで役立つ

 まず、需要予測があらゆる意思決定に欠かせない要素になっている背景について解説しよう。

 物流の現場では、欠品を防ぐために在庫を多めに持っているだけでなく、横持ちによる無駄な倉庫間移動が発生している。また、繁忙期と閑散期の作業量の格差が大きく、必要な人員確保に苦労している。このような時、正確な需要に応じて必要な在庫量が確保できれば、拠点ごとの配置計画や作業量予測に基づいたスケジューリングが可能になっていく。

 本社の商品部や店舗運営部では、品揃えの変更や商品入れ替えの対応が後手後手になっており、メーカーと相談をして販促の立案をするが、効果がどの程度あるのか不透明で過去の実績から“何となく”予測しているのが実情だ。そのため、売れ残りが発生し、廃棄を回避するための値引きが恒常的に行われている。セールをせずに売り切りたいのだが、抜本的な解決策を見いだせていない。

 店舗では、人手不足が深刻になっている。本来ならば、その日その日の来店者数や売り上げによって店員のシフトを調整する必要があるのだが、十分に対応できていない。発注業務も各店舗の担当者のカンとコツに依存している。

 重要な意思決定をする経営層にとっては、各部門から上がってくる数字の精度が低いのが悩みの種だ。着地予定が直近にならないと分からないのも経営判断の遅延を招いている。

 SASの井上氏は「精度の高い需要予測を活用することで流通業の経営判断を大きく改善することができる」と説明する。

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SASの提供するサービス

 自社サービスや製品に関わる需要予測の精度を高めるために、SASのサービスはどのように役立つのだろうか。「新商品への対応」「売価・値引きの影響」「カニバリの影響」「欠品の影響」「周辺イベントの影響」「季節・天候の影響」の順に、具体的に検証していこう。

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(1): 新商品への対応

 どのような売れ方をするのかが分かりにくく、担当者を悩ますのが新商品への対応だ。ここでは、新しいカップラーメンを例に解説しよう。例えば、カップラーメンの属性には「大容量」「簡単」「大辛」といったものが挙げられる。SASは、過去に発売された新商品のデータを基に分析していく。大容量で大辛という特徴がある新しいカップラーメンの場合、複数の類似性のあるものをピックアップして、発売前に予測値を導き出す。また、発売から一定期間経過した後は、売れ方の動きを元に予測精度を向上させることが可能だ。

(2): 売価・値引きの影響

 価格の変更や、期間限定のセールを実施する際、売れ行きにはどの程度の影響があるのか? こういった業務に携わってきた読者なら日々痛感していると思うが、単に「90円にしたら1000個売れる」といった単純な世界ではない。チラシの有無や陳列場所など、複数の要素が混ざるので、予測は困難を極める。SASは過去のデータから今後の売れ行きを予測するだけでなく、「曜日」「天候」「店舗周辺で実施されたイベント」「類似製品とのカニバリ」なども考慮し、複数の手法を組み合わせたハイブリッドな予測モデルを構築していく。

(3): カニバリの影響

 あるスーパーマーケットで、高価格の牛乳Aと低価格の牛乳Bを扱っていたとしよう。Aの販促を行うと、当然ながらBの売れ行きに影響を与える。SASは、Bの売れ行きを予測する際、Aのキャンペーンが行われることをあらかじめ織り込んだうえで、より正確な予測値を算出する。スーパーの場合、日々何かしらのセールやキャンペーンが行われており、それらをいちいち考慮して緻密な販売計画を立てるのは現実的ではない。自動的に算出可能なSASのサービスは担当者の負担を大きく減らしてくれる。

(4): 季節・天候の影響

 そうめんや冷やし中華は、夏になると猛烈に売れるが、それ以外の時期には殆ど売れなくなる商品の典型例だ。SASは、こういった商品の需要予測をする際、「季節性変数」を利用して「シーズンスタート時の立ち上がり」や「シーズン中のボリューム」を自動で計算する。

 また、天候の影響も織り込んだ予測も可能だ。例えば、テレビで「●日後に大雪が降る」と予報が出ていたとしよう。多くの顧客は大雪の前日に来店し、売り上げがいつもよりアップする。SASのサービスはこういった点にも対応できる。

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(5): 欠品の影響

 過去の膨大なデータを分析する際に「この時間帯に商品が売れなかったのは、買いたい人がいなかったのだろうか? それとも単に欠品したからなのだろうか?」と迷った経験はないだろうか。SASは、独自のアルゴリズムで欠品が起きた時間帯を検知し、予測モデルに悪影響を与えるようなデータを除去できる。

(6): 周辺イベントの影響

 花火大会やマラソン大会といったイベントが店舗の周辺で実施されると、その日だけ売り上げに大きな影響が出る。例えば、花火大会に多くの人が集まって手巻きおにぎりが通常の5倍売れたとしよう。過去のデータを分析し、予測モデルに学習させる際、こういったイレギュラーなイベントのことを考慮しなければ、需要予測の精度は下がってしまう。SASは、過去のデータを分析する際、異常な売れ方をしたケースを自動で検知し、あらかじめ除去できる。

店舗オペレーションの効率化にも役立つ

 このように、SASが提供する需要予測サービスは、さまざまな状況に対応できる柔軟性を持っている。

 これまでは、各店舗の担当者が仕入れる商品の種類や量を過去の経験をもとに判断していた。しかし、自分で情報を集めて判断するには、多くの時間を要してしまう。また、「カン」や「経験」に頼っているため、いつまでたっても需要予測の精度を上げることはできない。経験豊富な担当者が転職してしまい、ノウハウの乏しい社員に発注業務を任せなければいけないこともあるだろう。このような時も需要予測から導き出された発注を行うことで、業務の標準化が可能となる。

 さらに、来客数や販売ボリュームが事前に高い精度で予測できるので、店舗オペレーションの効率化にも役立つ。例えば、来客数に応じてメリハリのある人員配置が可能になり、店員の作業にも優先順位付けが可能だ。井上氏によると、SASが支援したある国内大手小売りチェーンの場合、バックヤードから商品を棚に運ぶ回数を減らしたことで、空いた時間を商品の補充や接客に振り分けることができたという。

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手軽にお試しできるサービスもある

 ここまでSASが提供するサービスを利用するメリットを解説してきたが「いきなり導入するのはハードルが高そう」「実際に利用するイメージがわかない」「導入に当たって、経営陣や社内を説得するのは大変そう」と考える担当者もいるかもしれない。

photo 井上義成氏(ソリューション統括本部 製造・コンシューマーインダストリーソリューション統括部 マネージャー)

 そのような担当者向けに「需要予測クイック診断サービス」を提供している。これは、短期間・低コストで需要予測の適用可能性を診断するものだ。

 社内に蓄積されているさまざまなデータをSASに提供することで「これぐらいの改善効果があります」とレポートしてもらえる。SASには、国内の大手食品スーパーや、食品メーカーの需要予測を支援してきた実績がある。これまでに培った知見を生かし、スピーディーに実用性や適用可能性が提案されるので、経営陣を説得したり、既存のシステムと比べどのぐらい改善するかを検討したりするのに最適なサービスだ。井上氏は「現在までのところ、いずれのケースにおいても高い予測精度が出ることを確認しています」と説明する。

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国内外で多数の実績

 SASは国内外で多数の実績を出しているが、例えば、世界的なジーンズメーカーであるリーバイスを支援したケースでは、サイズ×カラー別の品ぞろえと在庫数量の最適化を、生産・物流・店頭という各拠点別に成し遂げた。在庫回転率が8%向上し、廃棄コストも4%減少した。

 また、大手食品メーカーを支援した際には、キャンペーンやカニバリの影響度を考慮した需要予測により、需給計画の精度を大幅に向上させた。新商品の予測精度が10%程度向上したという。

 このように、数々の実績を出し、さまざまな業種のデータを蓄積してきたSASだからこそ、役に立てる機会はきっとあるはずだ。

※記事中の肩書は取材当時のものです。

※本広告に登場する製品名は、一般に各社の商標または登録商標です。

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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:2019年12月10日

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