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【AI導入事例】収益最大化のための需要予測にもとづく在庫最適化

執筆者

DOORS編集部

公開日
2020.10.30
更新日
2024.03.07

最終更新日：2023.11.28

※本記事は、ブレインパッドが運営する人工知能ブログ「+AI」に掲載されている記事の転載版になります。

収益の最大化を図るため、商品ごとの適切な在庫量の決定を支援。過去の販売実績に基づいた需要予測とシミュレーションを組み合わせることで在庫量を改善し、在庫不足による機会損失や余剰在庫による陳列スペースの占有などの課題を解決しました。

Solution：解決策

収益の最大化には、精緻な需要予測をもとに欠品の低減、陳列棚の売れ筋商品への入れ替えなど、売上拡大とコスト低減の両立を目指すことが必要です。それを実現するために、過去の販売データと在庫データに基づく以下のアプローチを実施しました。

  1. 時間経過による需要量の増減傾向から、各商品ごとの将来の想定需要量を推定
  2. 膨大なシナリオと在庫の組み合わせから在庫と収益の関係をモデル化
  3. 類似商品の平均的な収益との比較から棚割りの最適化ロジックを構築

Subject：課題

適切な在庫量による占有スペースの最適化と利益最大化のために、運用の改善が必要と考えていましたが、下記３つの課題に直面していました。

  1. 品切れ等の要因により潜在需要が観測できない
  2. 収益シナリオの生成が膨大なため、計算負荷が高い
  3. 保管コストがほとんど掛からないために最適在庫数を過大に推定してしまう

Achievement：導入後の成果

データ分析に基づく在庫の最適化を行ったことにより、以下の成果を得ることができました。
・店舗や商品の属性が考慮された適切な在庫量の算出
・構築した最適化ロジックを適用することで、約7％の売上額改善インパクトがあることを確認
・従来は属人的に行っていた仕入れの判断を、客観的な指標で補うことが可能になった


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