ビジネスデータ活用事例集

需要予測データ分析がもたらす小売の在庫適正化と収益向上

はじめに

多品種の商品を扱い、季節変動やトレンドに大きく影響される小売業界において、適切な在庫管理は経営の生命線と言えます。過剰在庫はキャッシュフローを圧迫し、保管コストや廃棄ロスを増大させる一方、欠品は販売機会の損失と顧客満足度の低下を招きます。長らく小売現場では、担当者の経験や勘、過去の販売実績に基づいた在庫管理が行われてきましたが、これだけでは変化の激しい市場に対応しきれないのが現状です。

本記事では、ある多店舗展開小売企業がデータドリブンな需要予測を取り入れたことで、在庫の適正化を実現し、経営効率と収益性の向上に成功した事例をご紹介します。データ活用がどのように具体的なビジネス成果につながったのか、そのアプローチと定量的な効果に焦点を当てて解説します。

事例概要

今回ご紹介する事例は、全国に数百店舗を展開する中規模小売企業A社です。A社は衣料品、雑貨、家庭用品など幅広い商品を扱っており、特に季節性の高い商品や流行に敏感な商品の比率が高いという特徴がありました。商品SKU（Stock Keeping Unit）数は数万点に上ります。

直面していた課題

A社がデータ活用に取り組む以前、在庫管理は各店舗や担当者の経験に依存する部分が大きく、以下のような深刻な課題を抱えていました。

• 過剰在庫の慢性化: 過去の実績と担当者の主観に基づいた発注により、特に季節商品の期末に大量の売れ残りが発生し、廃棄ロスや値引き販売による収益悪化を招いていました。
• 欠品の頻発: 一方で、予測が見誤った人気商品やプロモーション対象商品は、早期に欠品し、販売機会を逃す状況が常態化していました。これは顧客満足度低下の大きな要因でもありました。
• 非効率な在庫移動: 在庫偏在が発生しても、店舗間の在庫移動判断が遅く、機会ロスやコスト増につながっていました。
• データ活用基盤の未整備: 販売データ、在庫データ、顧客データなどが部門ごとにサイロ化されており、統合的な分析に基づく意思決定が困難でした。

これらの課題は、A社の利益率を圧迫し、成長を阻害する要因となっていました。

データドリブンなアプローチと具体的な取り組み

A社はこれらの課題を解決するため、データに基づいた需要予測と在庫管理システムの導入を決定しました。そのアプローチと具体的な取り組みは以下の通りです。

1. データ統合と基盤構築:

   • 全国の店舗で発生するPOSデータ、ECサイトの販売データ、在庫データ、物流データなどを一元的に収集・蓄積するためのデータウェアハウス（DWH）を構築しました。
   • 社内データに加え、外部データ（気象データ、地域イベント情報、競合店の動向データなど）も収集し、分析に活用可能な形に整備しました。

2. 需要予測モデルの開発:

   • 商品SKU別、店舗別、日別の粒度で需要を予測するための機械学習モデルを開発しました。
   • モデルには、過去の販売実績、価格変動、プロモーション実施有無、曜日・祝日、気候、地域イベント、Webサイトのアクセスデータなど、多岐にわたる特徴量（説明変数）が使用されました。
   • 特に、季節性やトレンドを捉えるための時系列分析手法と、様々な要因の組み合わせによる非線形な関係性を捉える機械学習アルゴリズム（例: XGBoost, LightGBMなど）を組み合わせたハイブリッドモデルが採用されました。

3. 予測に基づいた発注・在庫移動最適化:

   • 開発した需要予測モデルの出力結果に基づき、各店舗が必要とするであろう在庫量を自動的に算出し、発注量や店舗間の在庫移動指示に反映させるシステムを構築しました。
   • 予測精度を考慮し、安全在庫率のパラメーターを柔軟に設定できるようにしました。
   • 過剰在庫が見込まれる店舗から、欠品リスクのある店舗への在庫移動を最適化するロジックを実装しました。

4. モニタリングと継続的改善:

   • BIツールを用いて、予測精度、在庫回転率、過剰在庫率、欠品率などのKPIをリアルタイムで可視化しました。
   • 予測と実績の乖離が大きいケースを分析し、モデルの改善や新たな特徴量の追加を継続的に行いました。
   • 現場の担当者からのフィードバックを収集し、システムやプロセスの改善に活かしました。

導入したデータ技術や分析手法

A社がこのプロジェクトで導入・活用した主な技術要素は以下の通りです。

• データ基盤: クラウドベースのDWHソリューション（例: Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflakeなど）
• ETLツール: 各種データを収集・変換・ロードするためのETL/ELTツール
• 分析環境: Python/Rを用いたデータ分析環境、機械学習ライブラリ（例: scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Prophetなど）
• 機械学習プラットフォーム: モデル開発、学習、デプロイ、運用管理を行うためのプラットフォーム（例: Amazon SageMaker, Google AI Platformなど）
• BIツール: 予測結果、在庫状況、KPIなどを可視化し、意思決定を支援するためのツール（例: Tableau, Power BI, Lookerなど）
• 最適化アルゴリズム: 在庫移動計画などを最適化するための数理最適化ソルバー（オプション）

データ活用によって得られた具体的な成果・効果

データドリブンな需要予測と在庫管理システムの導入は、A社のビジネスに以下のような顕著な成果をもたらしました。本記事で最も重要な、定量的な効果は以下の通りです。

• 過剰在庫率 18%削減: 需要予測に基づいた適正な発注により、売れ残りによる過剰在庫を大幅に削減。これにより、廃棄ロスおよび保管コストの削減に貢献しました。
• 欠品率 15%低下: 予測精度が向上したことで、人気商品の欠品リスクを低減。顧客が欲しい商品をより高い確率で購入できるようになり、販売機会ロスを抑制しました。
• 廃棄ロス 12%削減（金額換算で年間〇〇百万円削減）: 特に季節商品の期末廃棄量が減少し、直接的なコスト削減につながりました。
• 在庫回転率 10%向上: 在庫期間が短縮され、より効率的な資産運用が実現しました。
• 販売機会ロスによる売上影響 8%改善: 欠品が減少したことで、本来得られるはずだった売上が増加しました。これは全体の売上〇%向上に寄与しました。
• ROI（費用対効果） 2年での投資回収見込み: システム導入および運用にかかるコストに対し、在庫削減、廃棄ロス削減、売上機会ロス改善による増益効果が上回り、約2年間で初期投資を回収できる見込みとなりました。

これらの成果は、単に在庫業務を効率化しただけでなく、企業の収益構造そのものを改善し、持続的な成長を支える基盤を構築したことを示しています。

成功の要因分析

A社のデータ活用が成功を収めた要因は複数考えられます。

• 明確なビジネス課題設定: 在庫管理という、経営に直結する具体的な課題を解決目標に据えたこと。
• 経営層のコミットメント: データ活用推進に対する経営層の強い意志と、必要な投資を惜しまなかったこと。
• 部門横断的な連携: 在庫管理に関わる販売部門、物流部門、マーチャンダイジング部門などが連携し、共通認識のもとでプロジェクトを進めたこと。
• 段階的な導入と継続的改善: 最初から完璧を目指すのではなく、一部の商品カテゴリーや店舗からパイロット導入を行い、成果を確認しながら適用範囲を拡大し、予測モデルやシステムを継続的に改善していったこと。
• 現場への定着支援: 新しいシステムやプロセスを現場の担当者がスムーズに受け入れ、活用できるよう、トレーニングやサポートを丁寧に行ったこと。

結論・教訓

本事例から得られる重要な教訓は、データドリブンな需要予測が小売業の在庫管理に革命的な変化をもたらし、定量的なビジネス成果に直結するということです。単にデータを分析するだけでなく、その結果を具体的な発注・在庫移動プロセスに組み込み、オペレーションに定着させることの重要性が示されました。また、技術的な側面だけでなく、経営層のリーダーシップ、部門間の連携、そして継続的な改善努力がデータ活用成功の鍵となります。

今後の展望

A社は今後、さらに予測精度の向上を目指し、より高度なAI技術（例: ディープラーニングによる画像認識を活用したトレンド予測など）の導入を検討しています。また、サプライヤーとのデータ連携を強化し、サプライチェーン全体の最適化を目指す計画です。データドリブンな意思決定の範囲を、商品のプライシング戦略や店舗レイアウト最適化など、他の領域にも拡大していくことで、さらなる競争力強化を図っていく方針です。

この事例は、データ活用が単なる効率化ツールに留まらず、企業の収益性向上と持続的成長の強力な推進力となることを明確に示しています。