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日立/需要予測型自動発注で流通DX、在庫最適化?店舗負擔を軽減

小売店にとって商品発注と在庫管理は、利益に直結する重要な業務の一つだ。しかし、商品の種類が多いほどその商品ごとにさまざまな条件を考慮しなくてはならず、熟練した担当者でさえ最適な発注、適切な在庫確保、タイムリーな商品入れ替えといった業務には多くの時間を必要とする。日立製作所(以下、日立)は2021年4月、約10万品目の発注業務を自動化する新システムをワークマンの全店舗に導入開始すると発表した。リリースでとくに目を引くのは「各店舗において1日あたり約30分を要していた発注業務を約2分に短縮する」という大幅な業務軽減効果だが、日立がワークマンとの「協創」により目指すのはそれだけではないという。日立のリテール向けDXソリューション「Hitachi Digital Solution for Retail」の概要、コンセプトから、西友やワークマンでの導入事例を中心に「AI需要予測型自動発注サービス」について話を聞いた。

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「Hitachi Digital Solution for Retail」の概要とコンセプト

Hitachi Digital Solution for Retailは、流通小売業で得られる多種多様な業務システムなどのデータを活用したデジタルソリューション。協創によりデータの利活用を加速し、新たな価値やビジネスの創出を支援する。多くのベンダーがこうしたリテール向けのソリューションを提供しているが、「Hitachi Digital Solution for Retail」の特長と言えるのは、そのコンセプトだ。

「Hitachi Digital Solution for Retailのコンセプトは、データを持っているお客様、そしてそのデータを生かすところに焦点を当てている点です。データをお預かりし、日立ならではのクラウド等の技術を駆使して、データを蓄積する基盤・解析する共通基盤を用意しています。お客様はデータを収集しても、それを活用するには大きな労力が掛かりますので、そこをサポートするというのが全てのコンセプトです」と語るのは、日立製作所 産業・流通ビジネスユニット エンタープライズソリューション事業部 流通システム本部 第三システム部 主任技師の音川 芳賢氏。

データを預かった上でナレッジを蓄積し、共通基盤上のさまざまなデータ分析技術を使い、流通小売業向けのサービスとして提供する。多種多様なサービスを提供していることも「Hitachi Digital Solution for Retail」の特長だ。

<Hitachi Digital Solution for Retailが提供するサービスラインアップ>
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「デジタルトランスフォーメーションを推進する流通小売業のお客様を支援させていただく仕組みとして、まだこれからも進化していくソリューションです。こうした取り組みはお客様と一緒に価値を創り出すことが大切です。そこで私たちは単にソリューションを提供するだけでなく、『協創』をキーワードにと展開しています」と音川氏。

「協創」はデータ活用により新たなイノベーションを生み出すためのビジネスモデル。顧客やパートナーとの協創により、社会が直面する課題を解決し、イノベーションの創出を実現する。「Hitachi Digital Solution for Retail」もそうしたデジタルイノベーションを加速するための「Lumada(ルマーダ)」の一ソリューションである。

需要予測と在庫最適化の両輪で利益を最大化

「AI需要予測型自動発注サービス」は、「Hitachi Digital Solution for Retail」が提供するサービスの一つ。さまざまなコーザルデータ(変動要因となる要素データ)を分析し、利益を最大化する発注量を自動提案する。

<AI需要予測型自動発注サービスの概念図>
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こうしたAIを活用したソリューションではAIそのものの優位性を強調することが多いものだが、日立は違う。
「現場からするとAIの技術がどうというのはそれほど重要ではないのです。AIなら素晴らしい、完璧ですと強調するのは違うと思っていて、本質的にはシステムをより高度に使い切ること。すなわちデジタルトランスフォーメーションの方が言葉としては合っていると思います」と音川氏。

高い精度の予測を提供することは大事だが、AIは万能ではない。高精度な予測を提供するためにAIを導入するのではなく、AIの活用も含めた最適なデジタルトランスフォーメーションにより高精度な予測を実現することがこのソリューションの主題と言える。

サービスとしての特長は「利益を最大化する発注量を自動提案」することだ。曜日変動や値引き、ポイント還元、販促イベントなどさまざまに複合する需要の変動要因に対応した予測を立てる仕組みとなっているが、データを成形する処理などは全て日立側が行う。そのため、店舗側での作業は自動提案された発注量を確認して発注ボタンをクリックするだけで良い。

もちろんさまざまな要因により予測とズレが生じることもあるため、日々PDCAを回して精度を高めていく。欠品・廃棄に基づいた自動チューニングや、実績と予測を毎日比較しの自動補正で在庫を最適化していく。「例えば、需要の予測が正確であればあるほど夕方には店舗の棚がスカスカになりますよね。そうした店舗を運営する上でのバランスなども考慮して、いかに在庫を最適化するか。需要予測と在庫最適化の両輪で価値を上げていくことが大切です」と音川氏は話す。

そのほかにもAI需要予測型自動発注サービスにはいくつもの特長がある。

<AI需要予測型自動発注サービスの運用パラメータ>
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上の図は自動発注量を調整するためのパラメータだ。これらは顧客に開示されており、さまざまな要因により発注量を変更したい際も容易に対応が可能だ。需要予測のモデル管理を発注担当者が行うのは技術的に困難なケースが多いが、こうしてシンプルな制御があらかじめ提示されていることで、パラメータのメンテナンスも容易となっている。

さらに発注制御や納品制御の機能も充実している。発注制御では、商品の期限切れや棚入れ・棚落ち予定を設定しておくことで、それを考慮した発注の自動計算を行うことができる。例えば、棚落日に向け発注提案数を減らしたり、期限切れ数を予測して積増した発注提案したりすることが可能だ。納品制御では、発注納品スケジュール調整を設定することで、発注提案に前倒し納品など考慮し計算・提案する。メーカーの休日などを事前に設定し、最適な発注計画を制御できるのだ。

次ページ>>>AI需要予測導入で西友、ワークマン店舗の業務効率アップ

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