■業種：アパレル業

 

■経営課題：婦人用アパレルB社は基幹システムにアパレル用のパッケージを利用していた。顧客は婦人物が中心でエプロン、キッチンマット、買い物カートなどであったが、アパレルメーカーとして自社中国工場にロットで発注をし、国内の倉庫に保管し、大手メーカー系や百貨店、デパートなどに販売をしていたが、発注点管理を行うも、売れ残りを出すことへの躊躇から機会損失が発生することと、反対に大量にロットで発注すると場合によると売れ残りが発生し倉庫管理代も増大することとなっていた。

 

■課題解決策：発注点管理はアパレル用のパッケージの情報をExcelで計算して計算することとしていた。過去5年分のデータを駆使しかなり精巧に行っていたがそれでも機会損失と売れ残りという相反したことが常に発生するなど経営者としてもなかなか良い手が見つからないままでいた。そこで基幹システムのデータと営業、発注担当者など個別に管理していたExcelなどのデータを全てビックデータ化しAIで回帰分析などを行い正しいロット発注数を出すことを行った。

 

■経営効果：発注点計算はMD（マーチャンダイジング）にとって最大の課題であり且つ、在庫を残すと在庫管理費が増大、反対に売れ筋の在庫を切らすと機会損失となることでかなり難しい判断が必要であったが、AI（機械学習）のソフトウェアを補助金を活用し導入したことで精度が向上した。今後は天候データやその他各種データを入れて多面的な分析を行うことで売れ筋分析などから製品開発などにも有効に活用する予定である。

 

■補助金対応：中小企業振興公社