ＥＣ物流のニーズ増加に伴い、対応した在庫管理および業務効率化の重要性も増した。在庫管理において、これらのクオリティと合わせて現在、注目を集めているのが、ＡＩなどを活用した需用予測サービス。これまで在庫管理はデジタル化・自動化できたケースは少なからず存在しているが、売り上げ予測は高精度で実現していなかった。今回はＥＣを中心に新たに適正在庫数状態を作り出し物流コストも最適化させるサービスについて取材した。

　フルカイテン（瀬川直寛社長、大阪市福島区）は需要予測サービス「ＦＵＬＬ　ＫＡＩＴＥＮ（フルカイテン）」を提供している。同サービスは元々、同社がＥＣ事業を展開していた折に、在庫問題によって大きなダメージを負い、解決に向けて開発。その後、「同様に悩みを持った企業が存在するのでは」と他社向けにＳａａＳで提供が始まっている。既にアパレルのＥＣ企業を中心に多くのユーザーが存在しているという。

　同サービスは、日々の在庫数・商品仕入れ量の動向をＡＩに分析・予測させていくことで、それぞれの在庫を不良在庫・過剰在庫・適正在庫へと分類する。ＡＩ予測のメリットを生かし、人力では困難だった大量のＳＫＵを管理・分析可能な強みもある。ユーザーはこれを参考にしながら、仕入れ量を調整し売り上げを増加させ、在庫管理・商品配送など物流コストを最適化していくという。

　同サービスの特徴はクラウドを利用しているため低コストであるのに加え、データ分析を毎日行う点がある。

　担当者は「高度な需要予測をＡＩにやらせたい場合、必要になるデータが多くなりすぎる。天候・季節から競合店の動向など全てを追うのは困難かつＡＩも高コストとなる。しかし、データを入力し毎日、分析結果を出すことで、限りなく間違いの少ない在庫予測結果が生まれていく」としている。

　同サービスは現在、小売・総合卸企業などで導入が進む。今後はサービスと物流企業とのコラボを前提とした提供も検討されているという。

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