【開発の背景】
ANAPでは国内約30店舗での店舗販売のほか、自社ECサイト「ANAPオンラインショップ」やその他他社ECサイトでの販売等、様々な販売ルートでファッションアイテムの提供がなされており、株式会社アイル（東証第二部上場、証券コード「3854」、本社：大阪府大阪市、東京都港区、代表取締役社長：岩本 哲夫、以下「アイル」）提供の販売・在庫管理パッケージシステム、「アラジンオフィス for fashion」のもと、各ルートの販売管理を行っています。
管理業務の中でも、在庫配分業務については、担当者が過去の売上データを参考にしながら、経験と勘で配分を行わなければならず、実際の販売量とのズレによる機会損失や、売れ残り商品の発生に伴う値下げ、廃棄処分といった損失も発生してしまっていました。
ANAPが保有している顧客属性毎の購買データ、カテゴリー別の洋服・小物の販売データとGAUSSの最先端AI技術を活用することで、販売ルート毎の適正な在庫配分の出力を実現するAIの開発に着手しました。

[AI導入後のフロー]
※本サービスの開発には、GAUSS Foundation Platform（以下、「GFP」）を活用しております。

 

 

[GFP データクレンジング 画面イメージ]

【サービス概要】
在庫配分最適化AIでは2つのAIモデルを使用し、①ECサイト向け・店舗向けの在庫配分、②店舗向け在庫の各店舗への配分の最適化を実現しています。

【運用方法】
2つのAIモデルをアイルの「アラジンオフィス for fashion」に実装し、利用します。
①　ECサイト向け・店舗向けの在庫配分
　（1） SKU（Stock Keeping Unit：在庫管理時の最小管理単位）毎の総仕入れ在庫数を入力します。
　（2）「店舗・EC比計算」機能によって、自動で総仕入れ在庫数を店舗在庫数とEC在庫数に分配されます。

[画面イメージ]

 

②    店舗向け在庫の各店舗への配分
　（1）SKU毎に各店舗への配分を入力します。（マニュアル対応により、AIで学習が進めづらい店舗ごとの細かい傾向等のデータを蓄積しやすくします。）
　（2）「配分最適化」ボタンをクリックすると、（1）で手入力した配分を、過去の数値データをもとにAIが再配分を行います。

[画面イメージ]

 

【導入効果・メリット】
在庫配分最適化（ディストリビューション）AIの導入により、売れ残りによる店舗での不要な割引やネット在庫への強制移動、売り切れによる販売機会損失などを削減することができ、ANAPでは平均約15%の粗利益の増加​が見込まれています。（ANAP過去販売データによる実証実験結果）

 

また、担当者の経験ベースだった在庫配分のノウハウが自動化されることにより、属人的でない業務運用を実現することができ、新人の教育コスト削減などの効果も期待することができます。