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小売を最適化する AI ソリューション

LokadのAIによる自動化で、店舗網とEC拠点全体の過剰在庫を減らしながら、店頭の商品在庫を充実させます。
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小売を最適化する AI ソリューション
Worten

Wortenは、店舗と人との接点を生かすデジタル戦略を推進しています。LOKADとの協業により、管理業務をデジタル化し、その判断力を刷新できます。その結果、店舗は顧客が求めるものを提供するための準備を、より的確に行えます。この協業は、サプライチェーンの捉え方と管理の両面における、技術と経営の大きな前進です。

Bruno Thiago Saraiva

Worten 在庫管理責任者

Trek

大規模なオーダーメイド自転車事業を標準的な計画ツールで運営しても、顧客や従業員のニーズには応えられませんでした。サプライチェーンサイエンティストの専門性を生かすLokadの個別対応により、私たちの働き方は変わりました。アナリストが特に時間を費やしていた作業の一部が自動化され、事業で何が起きているかも、より深く理解できるようになりました。今ではExcelに使う時間が減り、より良い意思決定に時間を割けるため、お客様に優れたサービスを提供できます。

Dan Scharneck

Trek Project One サプライチェーン部門責任者

私たちが解決する小売の課題

  • 売れ筋商品の慢性的な欠品が、売上と顧客ロイヤルティを損なっている。
  • 過剰在庫と値下げが、キャッシュを拘束し利益率を圧迫している。
  • 何千もの SKU と SKU-拠点を計画するために、スプレッドシートへ膨大な時間を費やしている。
  • 店舗、物流センター、ECの間で物流が分断され、高コストな移送や帳簿上だけの在庫を生んでいる。
  • 販促、季節変動、新商品の需要を従来型の予測では扱えない。
小売のサプライチェーン
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私たちの進め方

  • サプライチェーンサイエンティスト(SCS)

    各案件に専門家または小規模なチームを配置し、開始から本番稼働、その後の継続的改善まで顧客を支えます。自動処理を監視し、成果を検証し、新商品、新倉庫、需要パターンの変化など、サプライチェーンの変化に合わせて仕組みを調整します。

  • 確率的予測

    SCSはSKUと拠点の組み合わせごとに需要の確率分布全体を生成し、起こり得るあらゆる需要シナリオを捉えます。頼りない点予測や手作業の安全在庫表を、データに基づく明確な不確実性の表現に置き換えます。

  • リスク評価

    数百万通りの未来をシミュレーションし、それぞれの影響をドル額で評価して、補充、配分、移送を選びます。これにより、商品の入手可能性を高め、無駄を自動的に減らします。

  • 微分可能プログラミング

    SCSは毎晩、数百万のSKU、部品表の階層、最低発注数量(MOQ)、数量別の価格設定を数分で処理し、毎朝、最良の意思決定を用意します。

  • AI 自動化

    最適化した発注をERPやWMSへ直接送るため、表計算ソフトでの追加作業は不要です。計画担当者は毎週数日分の時間を取り戻し、戦略、仕入先との協力、成長に集中できます。

  • クラウドネイティブな構成

    新しいハードウェアやERPの大幅な変更は不要です。サプライチェーンサイエンティストが生成する意思決定を、既存のソフトウェアへ毎日直接送ります。

  • 迅速な立ち上げ

    平均6か月未満で全面的な本番稼働に移行します。

プロジェクト導入

よくある 質問

効果はどのくらいで見え始めますか。

大半の小売企業で、本番稼働から6〜8週間以内に欠品と在庫の大幅な減少が見られます。

販促需要や強い季節性にも対応できますか。

はい。確率モデルが販促による需要増、季節性、さらに天候の影響も捉えるため、安全在庫が自動的に調整されます。

ERP や WMS を置き換える必要がありますか。

いいえ。Lokadは既存システムに追加して利用でき、フラットファイル、API、EDIでデータと発注情報を交換します。大幅な変更は必要ありません。

プランナーは引き続きコントロールできますか。

はい。どの推奨内容も確認、固定、上書きでき、表計算ソフトでの定型作業から解放されます。

価格体系はどうなっていますか。

ネットワークの規模に応じた、シンプルな月額サブスクリプションです。ユーザーごとの料金や想定外の追加費用はありません。

履歴が少ない、またはない新SKUはどう扱いますか。

私たちの SCS は、類似商品やカタログ属性から需要を推定し、初日から妥当な分布を生成します。

技術的な詳細

確率的予測と点予測

部品、組立品、完成品のそれぞれを、単一の数値ではなく確率曲線として予測します。曲線には、不規則でまとまって発生する需要と、仕入先のリードタイムの変動が反映されます。発注量や生産ロットの開始を決める際には、ドル額で測ったリスクの分布全体を最適化計算に織り込みます。

膨大な品ぞろえと少ない履歴

SKUの頻繁な入れ替わり、短いライフサイクル、単発商品を、類似商品や販売チャネルから情報を取り込む属性ベースの学習でモデル化します。履歴が少なくても商品の入手可能性を確保できます。履歴のないSKUには、ブランド、価格、形状などのカタログ属性から需要分布を推定し、ベイズ縮小推定で分散を現実的な範囲に保ちます。これにより、バイヤーは過剰在庫や販売機会の損失を招かずに、ロングテール商品を導入できます。

ネットワーク全体の同時最適化

補充、配分、移送を単一の確率的計画問題として同時に解きます。店舗、物流センター、EC拠点を別々に最適化すると生じる、部分最適な判断を避けられます。Lokadの最適化エンジンは数千通りの需要・供給の推移をシミュレーションし、下流の荷役費用も含む期待利益をドル額で評価して各候補を比較し、ネットワーク全体の利益率を最大化します。

多制約ソルバー

Lokadのエンジンは一度の計算で、MOQ、棚スペース、輸送ルートの容量、作業可能な時間帯、予算上限を守ります。仮定を変えたシナリオで、各制約を厳しくしたり緩めたりした場合の利益率への影響を、決定前に確認できます。販促用の棚端陳列や配送締切時刻などの新しい業務ルールも、コードを書き直さず、宣言的な制約として追加できます。

サプライチェーン向け微分可能プログラミング

業務ロジックはLokadのドメイン固有言語Envisionで記述し、自動微分可能なコードへコンパイルします。勾配が最適化の探索を導き、大規模な問題でも収束を速めます。Envisionの静的解析は、単位の不一致やnullとなる結合を本番投入前に検出します。予測と最適化が同じスクリプトにあるため、チームは数か月ではなく数時間で改善を繰り返せます。

クラウドスケールとセキュリティ

日次計算には数百のAzureコアを必要に応じて割り当て、終了後に解放して費用を抑えます。データはエンドツーエンドで暗号化され、ISO 27001の管理策、SSO、ロールベースのアクセス制御で保護されます。