ECと実店舗を併せ持つ小売業では、「片方で欠品が起きているのに、もう片方では在庫が余る」という状況が慢性化しがちです。チャネルごとに在庫が分断され、全社では在庫があるにもかかわらず売り逃してしまうケースも少なくありません。
本記事では、AIやIoTを活用する「スマートロジスティクス」によってEC・店舗の在庫を統合し、欠品ゼロへと近づける方法を、その実現を支えるデータプラットフォームの要件とあわせて解説します。
小売業を悩ませる「欠品」と「過剰在庫」のジレンマ
「本当に売りたい商品ほど欠品し、その一方で別の商品は過剰在庫として滞留する」という事態はなぜ生まれてしまうのでしょうか。まずは、その原因を整理します。
EC・店舗でバラバラに管理される在庫情報
多くの小売業では、実店舗のPOS、ECサイトの在庫管理システム、倉庫のWMSがそれぞれ独立して稼働しています。その結果、在庫情報はチャネルごとに分断され、全体像を一元的に把握できない状態に陥りやすくなります。
さらに、「EC用」「店舗用」と在庫を物理的・論理的に切り分けて確保しているケースも多く見られます。この場合、企業全体では十分な在庫を抱えているにもかかわらず、特定のチャネルだけが欠品するという事態が起こります。
欠品と過剰在庫が同時に起こる構造
チャネルをまたいで在庫を融通できないと、あるチャネルでは欠品による機会損失が発生し、別のチャネルでは保管コストや値引き・廃棄ロスといった過剰在庫の負担が生じます。
とりわけ欠品は、そのまま販売機会の逸失と顧客離れに直結します。実店舗であれば「次回また来店」も期待できますが、離脱が容易であるECでは、在庫切れの表示を見た顧客はワンクリックで競合サイトへ流れてしまいます。EC比率が高まるほど、欠品を防ぐことの重要性は増しています。
オムニチャネル化で複雑化する在庫管理
近年は、自社ECや実店舗に加え、ECモール、アプリ、SNS経由の販売など、顧客との接点が急速に増えています。販売チャネルが増えれば、在庫を引き当てる先も多層化し、管理はますます複雑になります。
加えて、「店舗で受け取る」「店舗在庫からECの注文を出荷する」といったオムニチャネル施策への期待も高まっています。しかし、こうした柔軟な在庫の使い方を実現するには、全チャネルの在庫をリアルタイムかつ正確に把握できる仕組みが欠かせません。裏を返せば、在庫が分断されたままでは、オムニチャネル戦略は機能しないのです。
スマートロジスティクスがもたらすEC・店舗在庫の統合
こうした在庫の分断という課題を解決する鍵となるのが「スマートロジスティクス」です。スマートロジスティクスとは、AIやIoTといった先端技術を活用し、リアルタイムのデータにもとづいて物流全体を最適化する取り組みを指します。
小売業においては、スマートロジスティクスによるEC・店舗在庫の統合を通じて、欠品ゼロへと近づけることが期待できます。
全チャネル在庫のリアルタイム可視化
スマートロジスティクスの出発点は、在庫の「見える化」です。POS・EC・WMSといった各システムを連携させ、「どの拠点に、どの商品が、いくつあるのか」を一元的に可視化します。
店頭やECでの販売がリアルタイムに全社の在庫情報へ反映されれば、チャネルを横断して正確な在庫数にもとづく販売・引き当てが可能になります。「システム上は在庫があるはずなのに、実際には存在しない」といった不整合も減り、欠品や過剰在庫の温床となっていた情報のタイムラグを解消できます。
店舗在庫の相互活用による欠品回避
在庫を統合できれば、在庫の使い方も変わります。たとえば、ECで注文が入った商品を最寄りの店舗在庫から出荷したり、ある店舗で欠品した商品を他店や倉庫の在庫から取り置き・移送したりと、チャネルの垣根を越えて在庫を融通できるようになります。
全社の在庫を一つとして扱えるようになれば、どこかに在庫が残っている限り販売機会を逃さない、欠品に強い体制を構築できます。これは、機会損失の削減と顧客満足度の向上を同時に実現する取り組みでもあります。
AI需要予測による先回り補充
欠品ゼロを目指すうえで欠かせないのが、需要予測の高度化です。スマートロジスティクスでは、過去の販売実績だけでなく、季節要因や気象情報、SNSのトレンド、販促計画といった多様な外部データをAIが分析し、店舗別・EC別に将来の需要を予測します。
需要が高まる前に、必要な拠点へあらかじめ在庫を補充しておく「先回り物流」を実現すれば、欠品と過剰在庫の双方を抑制できます。勘や経験に依存した発注から脱却し、データにもとづいて在庫の偏りそのものを解消していくことが可能になります。
EC・店舗在庫の統合を支えるデータプラットフォーム
店舗・ECの在庫管理を単に一元化するのであれば、在庫管理システムの共通化でも実現できます。しかしながら、スマートロジスティクスの効果をより高めていくためには、データプラットフォームによりあらゆるデータを一元化していく取り組みが欠かせません。
なぜスマートロジスティクスにデータプラットフォームが必要なのか
ここまで紹介してきた「在庫の可視化」「店舗在庫の相互活用」「AI需要予測」は、いずれも個別に導入するだけでは効果が限定的です。POS・EC・WMS・発注管理システム・AIエンジンがリアルタイムに連携し、データが途切れることなく流れ続ける環境があってはじめて、欠品ゼロという成果に結びつきます。
ところが現実には、これらのシステムは異なるベンダー・異なるデータ形式で構築されていることが少なくありません。データがサイロ化したまま部分的なDXを進めても、在庫は統合されず、期待した効果は得られません。そこで重要になるのが、各システムのデータを集約するハブとなる「データプラットフォーム」の存在です。
データプラットフォームに求められる要件
スマートロジスティクスを支えるデータプラットフォームには、主に二つの要件が求められます。
① リアルタイム処理能力
データプラットフォームには、各システムで発生するデータを取り込み、在庫や補充の判断へリアルタイムで反映する能力が求められます。POSの販売データが数時間後にしか在庫へ反映されないようなバッチ処理では、刻々と変化する需要に追随できず、欠品回避も精度の高い需要予測も実現できません。
② 相互運用性
規格やデータフォーマットの異なるPOS・EC・WMS・ERPなどを、大規模な作り替えを伴わずに連携できることが求められます。サプライチェーンに関わるシステムは多岐にわたるため、既存のシステム資産を活かしながら柔軟に統合できるかどうかが、プラットフォーム選定の大きなポイントとなります。
InterSystems Supply Chain Orchestratorが実現する統合物流
これらの要件を満たすデータプラットフォームが、「InterSystems Supply Chain Orchestrator」です。
本製品は、規格の異なる複数のシステムからデータをリアルタイムに収集・統合する高い相互運用性を備えています。既存の情報システム資産をそのまま活かしながら、サイロ化していた在庫データを一つの基盤に集約できるため、大規模な刷新を行わずにEC・店舗在庫の統合を進められます。
さらに、データベースエンジンに機械学習エンジンが組み込まれており、需要予測や在庫最適化のモデルをプラットフォーム上で直接実行できます。データを収集・統合したその場で分析し、補充や引き当ての判断につなげられるため、EC・店舗在庫の統合と欠品ゼロを目指す小売業のスマートロジスティクスを支える、基幹基盤として活用できます。
まとめ
ECと実店舗を併せ持つ小売業にとって、チャネルごとに分断された在庫は、欠品と過剰在庫という相反する問題を同時に引き起こす根本原因となっています。スマートロジスティクスによって全チャネルの在庫をリアルタイムに可視化し、店舗在庫の相互活用やAI需要予測を組み合わせれば、在庫の偏りを解消し、欠品ゼロへと近づけることができます。
その実現を支えるのが、リアルタイム処理能力と相互運用性を兼ね備えたデータプラットフォームです。EC・店舗在庫の統合による欠品ゼロを目指すなら、既存資産を活かしながらサプライチェーン全体をつなぎ、AIによる需要予測までを一つの基盤で担える「InterSystems Supply Chain Orchestrator」の活用を検討してみてはいかがでしょうか。
※InterSystemsが実現するスマートロジスティクスの詳細は以下をご参照ください。
