B-Luckは、ブライセンが運用するAI需要予測型クラウド自動発注システムです。現在では、スーパーマーケットやドラッグストアをはじめとする小売店で採用されていますが、最近では卸売業などにもAI需要予測型クラウド自動発注システムの採用の範囲が広がっているようです。そもそも「需要予測」「自動発注」とはどのような仕組みなのでしょうか。このコラムでは、その詳細を説明していきます。

需要予測とは？

需要予測とは､企業が自社の提供､販売する商品やサービスなどの短期的､長期的な需要を予測し､適切な在庫管理や生産計画を立てるための手法です｡需要予測は商品の在庫の管理や生産の計画や､計画に伴う人員の配置の検討などさまざまな業務を効率化できます｡
需要予測の考え方には､定量的手法と定性的手法があり､定量的手法では､過去のデータを基にした統計モデルや機械学習アルゴリズムを使用します｡一方､定性的手法では､専門家の意見や市場調査結果を基にした予測が行われます｡これらの手法を組み合わせることで､より正確な予測が可能となります｡
また､需要予測は単なるデータ分析だけでなく､ビジネス全体の戦略と連動させることが重要で､例えば新製品の投入時期や販売数量を予測に反映させることで､在庫切れを防ぎ､ロスの軽減にもつながります｡
正確な需要予測を行うことは､企業のリスクを最小限に抑え､持続可能なビジネス成長につながります｡

さまざまな要素を考慮しシステムが需要を予測

スーパーなど小売業の需要予測では、過去の販売実績をベースに、季節・曜日・特売・カニバリゼーションなどさまざまな変動要素を分析・考慮し、システムが需要予測を行います。需要予測のシステムを導入していない小売店の場合、担当者が変動要素を考慮して発注業務を行うわけですが、上記のような多くの要素を考慮に入れるのには限界があります。需要予測システムに任せれば、膨大なデータを利用した最適解を瞬時に教えてくれます。また、DX化が進む中で最近急速に発展を遂げているAIを活用した需要予測システムもありますが、もちろんB-LuckでもAIを取り入れています。

自動発注システムとは

自動発注システムとは､在庫データをシステムで管理し､一定の在庫量なった際に自動的に発注を行うシステムになります｡在庫不足や過剰在庫のリスクを最小限に抑えることが可能で､発注履歴や需要予測データを基に､最適な発注タイミングや数量を算出することも可能です｡
自動発注システムには､その仕組みの違いにより、大きく3つの種類があります｡

●AI需要予測型自動発注システム

AI需要予測型自動発注システムは､過去の販売データや市場トレンド､季節要因､イベントの販売数など多岐にわたるデータを分析し､需要を予測します｡その需要予測から得られるデータを活用し､適切な発注数量を算出し自動で発注するシステムです｡

●定期発注型システム

定期発注型システムは､一定の期間ごとに自動で発注を行う仕組みのシステムです｡特に､消耗品や定期的に必要となる商品に適しています｡発注タイミングや数量を事前に設定することで､手間を省き､安定供給を実現します｡

●リアルタイム在庫連動型システム

リアルタイム在庫連動型システムは､POSデータや倉庫管理システムと連動し､リアルタイムで在庫状況を把握しながら自動発注を行います｡これにより､即時対応が可能となり､販売機会の損失を最小限に抑えることができます｡

本当に必要な数を割り出してくれる自動発注

自動発注とは、需要予測と論理在庫をもとに、発注が必要な数（発注推奨値）を計算して教えてくれます。
「少なく見えるから一応発注しておこう」、「これぐらいあれば大丈夫だろう」といった、担当者から見た印象に左右されず、過去データをもとにした需要予測から適切な数を計算することで、無駄な在庫を抱えることやロス・欠品を未然に防いでくれます。

小売業の店舗ごとの設定や、手動で決めることも可能な
AI需要予測型自動発注システム

スーパーなど小売業においては、店舗の特性に合わせて設定値を細かく調整するほど、自動発注の精度は高くなります。店舗面積などで大雑把に設定してしまいがちですが、自動発注の精度を上げるためにも細かい設定が望ましいですね。B-Luckなら、担当者が要望に応じて店舗ごとにAI需要予測型自動発注システムを細かく設定、調整をしてくれます。
また、AI需要予測型自動発注システムを導入したらすべて自動発注通りに発注しなければならないということはなく、季節品や特売の商品など、ここぞという部分では手動で発注を決めることもできます。

需要予測型自動発注システムは人とシステムの両輪がそろって真価を発揮

システムが需要予測してくれるとはいえ、一度設定して任せっぱなしということは禁物です。なぜなら、最新のデータを正しく入力することではじめて、AI需要予測型自動発注システムが効果的に機能するからです。古いデータや不正確な入力では、AI需要予測型自動発注システムは力を発揮することはできません。

B-Luckなら、ブライセンによるサポート体制が万全。導入前と導入後には、必ずお客さまのもとへ足を運びます。売り場や店舗の現場は、数字だけではわからないリアルな現状やニーズなどの情報の宝庫だからです。また、AI需要予測型自動発注システム稼働後も、月1回のミーティングをはじめ、週1回のレポート、日常サポートがあります。自動発注の採用率や欠品率など、さまざまな数値をKPI（重要業績評価指標）とし、日々導入効果を検証していきます。需要予測・自動発注システムといえど、人とシステムが協働することで真価を発揮するのですね。

＞AI需要予測型自動発注機能もあるB-Luckについてはこちら

需要予測型自動発注システムB-LUCKの導入事例

●【地域密着型のドラッグストア】

【導入前の課題】

導入済みの基幹システムの中に自動発注システムがあり使用していたが、財務管理上と自動発注上の在庫を同じシステムで管理することが難しく、うまく活用ができていなかった。

【導入後の効果】

B-LUCKで在庫管理をすることにより欠品も減り、発注の所要時間も削減できた。またシステムに業務を任せることで、売場のポップを考えるなど人間にしかできないことに力を入れていけるようになった。

＞ハシドラッグ様導入事例①
＞ハシドラッグ様導入事例②

●【調剤薬局などの事業を展開する企業】

【導入前の課題】

自社製の自動発注システムを導入していたが、全カテゴリーに対応できておらず、発注システムのデータ管理や発注係数の算出にかかる人的負担が課題となっていた。

【導入後の効果】

発注の自動化により発注時間が削減できるようになったことで、店舗スタッフがお客様への接客に時間を当てたり、より良い売場作りに時間を使える様になった。また全てがデータで連携されたことで、スムーズな機能連携ができ、コストパフォーマンスも向上した。

＞ゴダイ株式会社様導入事例

●【地域の食生活を支えるスーパーマーケット】

【導入前の課題】

発注担当者が毎日手作業で1時間以上かけて発注業務をしており、また担当者が自分の予想で発注数量を決めていたことで欠品などの発注ミスが発生していた。

【導入後の効果】

発注端末を利用した5分程度の発注確認作業のみになり業務が大幅に効率化し、発注ミスも少なくなった。また時間に余裕ができたことで特売や季節ものの企画など、計画を立てたものに時間をかけられるようになりよりよいお店作りに専念できるようになった。

＞伊徳様導入事例
＞伊徳様導入事例動画

●【酒類食品卸小売業企業】

【導入前の課題】

発注業務が属人化され、業務がブラックボックス化してしまっており、発注業務担当が変わった際にわからない業務が発生するなどの問題が発生していたため、発注業務の効率化を検討していた。

【導入後の効果】

社員から情報をアウトプットし、データのパターン化に苦労はしたが、今までは発注担当者が倉庫で在庫データを取り、2時間かけて発注リストを作成していたが、リストが自動で作成されるおとで毎日６時間の業務短縮を実現できた。

＞吉岡屋様導入事例