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最終更新日:2024/04/03
True Dataが、ニールセンIQ社の小売業向けAIによる需要予測型在庫最適化ソリューション「SDR-IO」の提供を2021年9月16日(木)より開始しました。
収益性向上と発注担当者の業務削減を同時に実現します。
このAIニュースのポイント
「SDR-IO」は、AIによる需要予測と在庫最適化で小売業の収益性向上に貢献するとともに、発注担当者の業務削減を実現するソリューションです。今回が日本国内初登場となる「SDR-IO」は、欧米諸国では40社以上の大手小売業で採用実績があり、その多くで年間あたり数十億円規模の収益改善を達成しています。生鮮食品など回転の速い商品から、価格帯が高めで回転の遅い商品まで対応できるため、GMS、スーパーマーケット、ドラッグストア、ホームセンターなど、広範な品揃えを持つ小売業で活用することができます。さらに、オムニチャネルで展開する小売業の在庫最適化にも活用が可能です。「SDR-IO」のAIに組み込まれている機械学習によって、”正解”を得るための時間と労力を大幅に短縮することができます。現在採用されているシステムに接続して活用できるため、現場の負担も劇的に軽減されています。
最大の特徴は、300以上もの要素(特徴量)を取り込み、複数のアルゴリズムの中から予測精度の高いものを自動的に選定するAIを搭載することで、高度な有効性を確保している点です。その精度の高い需要予測をもとに、過剰在庫と欠品を最小化する発注量を算出し、最適な在庫バランスを実現することで、小売業の発注業務を支援します。サプライヤーとの契約や供給状況、ビジネス上の制約事項や戦略上の優先事項などもAIに取り込ませることで、現場に合わせた最適化支援ができるほか、催事や販促活動によるアイテム別の需要の増減や、類似商品で売り上げを奪い合う「カニバリゼーション」まで予測することが可能です。
在庫管理に関しての一般的なKPIはサービスレベルと在庫回転率でした。しかし、サービスレベルを上げるためには在庫を増やす必要があるため、キャッシュフローの悪化の他、保管料も増加します。さらに、オムニチャネルを採用している小売業は、オンラインとオフラインの店舗で管理しているデータが別というケースもあり、在庫の最適化というのは「言うは易く行うは難し」の典型ともいわれています。
「SDR-IO」ではこれらの指標をすべて財務的に置き換え、比較可能にすることで、在庫最適化の意思決定を支援する手法をとっています。具体的には、機会損失を金額で算出し、残在庫を保管料を含めて金額で算出することで、最適在庫数量を、店舗ごと、アイテムごと、日ごとに割り出し、最も収益の高い発注数量を算出することができます。他の多くの在庫最適化ソリューションでは、小売業が自身で経験上の最適なサービスレベルを設定するため、精度や労力に大きな違いがあるといえます。
「このソリューションは、先進的な取り組みをつづける欧米諸国の小売業で大きな収益改善の成果を出しています。世界トップクラスのノウハウを駆使して作られた「SDR-IO」は、小売業の広範な業務と、多様な消費者の購買行動を科学的に読み込むことで、様々なケースに対応することが可能です。データと知恵で未来をつくることをパーパスに掲げるTrue Dataは、新たなソリューションを提供することで、小売業の収益性向上を実現し、よりよい未来への発展に貢献してまいります。」
「SDR‐IOは最先端のリテールサイエンス研究をもとに、AIを活用して様々な要因を解析することで、在庫最適化を自動化し業務負担を改善することができ、加えてサプライチェーンを財務的視点で見える化することができます。それにより現場の社員だけでなく経営層も根拠に基づいた事実を容易に把握することができ、エネルギーをより戦略的価値の高い業務にふりむけることができます。私たちは、「SDR-IO」は日本においても高い精度を発揮し劇的な収益改善をもたらすと考えています。」

変動しやすい消費者の購買行動を科学的根拠として見える化し在庫管理等の広範で複雑な業務に活かすことができる、革新的なソリューションです。
小売業の収益性向上と発注担当者の業務削減を実現するニールセンIQ社の「SDR-IO」、日本の小売業界に浸透するのも、そう遠くない未来かもしれません。
出典:PR TIMES
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