繊維関連卸業
不良在庫が約3分の1に。導入1年後の棚卸で確認。
66%減
販売実績から49,862 SKUの30日先の需要を予測しました。商品数が多く、少人数で管理する現場で、予測値を発注判断に活用しました。
商品ごとの需要を、
発注判断の力に。
クラプレは、販売・受注・出荷などの実績から商品ごとの需要を予測します。商品が多くても確認の手間を減らし、担当者が発注の判断に集中できるよう支えます。
こんな発注の
お悩みありませんか？
日々の発注で、商品ごとの確認や集計に追われ、判断に使う時間が足りなくなっていませんか？
商品が多く、全部は見きれない
売れ筋の確認だけで手いっぱい。動きの鈍い商品や、いつもと違う売れ方をした商品まで目が届かず困っている。
集計に追われ、考える時間がない
販売・受注データの集計や転記に追われ、仕入れ方針や例外への対応を考える時間が取れなくなっている。
発注量の判断を一人で抱えている
欠品も過剰在庫も避けたい。けれど、判断の根拠を共有しづらく、結局一人で抱え込んでいる。
商品ごとの見通しが、
発注の判断を助けます。
クラプレは、販売・受注・出荷の実績から商品ごとの需要を予測。商品数が多い現場でも、担当者が発注を考えるための材料をそろえます。
今ある実績データを整理
販売・受注・出荷などの記録から、予測する商品と使えるデータを一緒に確認します。
商品ごとに需要を予測
多くの商品をまとめて予測し、過去の実績と照らして精度を確かめます。
予測を発注判断に活かす
予測値を手がかりに、担当者は例外への対応や仕入れ方針を考えられます。
導入事例
成果と確かめたいポイント
繊維関連卸業と小売業の実データを使い、2年間にわたって検証しました。導入前に確認したいポイントもご紹介します。
小売業
定番品で予測精度80%超。商品構成が効果を左右。
80%超
定番品では80%を超える予測精度を確認しました。一方、毎年約7割の商品が入れ替わる全体構成では、業務削減効果が限定的でした。
導入成果は業態やデータ条件により異なります。期待できる効果は事前検証で確認します。
導入前に確認したいポイント
効果を期待しやすいケース
- 定番商品が多い
- 商品数が多く、発注確認に時間がかかる
- 販売・出荷データが2年以上ある
- 欠品と過剰在庫の両方が気になる
まずは事前検証から
- 毎年、多くの商品が入れ替わる
- 販売履歴がほとんどない
- 突発的な受注が中心になっている
- どの商品を予測するか、まだ決まっていない
自社データで試して、
納得してから導入へ。
初期費用に含まれる事前検証で、過去の実績と予測値を比べます。結果を見てから、本導入を判断できます。
課題とデータを確認
まずは発注業務の困りごとや商品特性、使える実績データを伺います。
過去データで試す
CSVなどをお預かりし、過去の実績と予測値を比べて精度を確かめます。
納得してから環境を構築
検証結果をご確認いただいた後、業務条件に合う専用の予測環境をつくります。
運用も継続して支援
予測値を日々の発注判断に活かせるよう、運用開始後も支援します。
導入費用クラプレの費用は、
クラプレの費用は、
初期15万円＋月額3万円。
月額料金は固定です。初期費用にはデータ整備と専用予測環境の構築が含まれ、追加のAWS従量課金はありません。金額はいずれも税抜です。
導入時のみ
はじめにかかる費用
150,000円（税抜）
- 現状確認と予測対象の整理
- データの読み込み・整備
- お客様専用の予測環境づくり
- 予測結果の事前検証
継続利用
毎月の費用
30,000円（税抜）
- AI需要予測の継続利用
- 定期的な予測更新
- 予測精度を継続して確認
- 技術サポートとAWS環境の管理
月額利用料は固定で、追加のAWS実費はありません。対象データや個別要件により別途費用が発生する場合は、事前にお見積りします。
多くの商品を予測する、
クラプレの仕組み。
自社の実績データ
販売・受注・出荷など傾向や季節性を
事前に学習したAI
時系列の基盤モデル
業務条件に合わせて調整
商品ごとの見通し
発注判断の手がかりに学習済みのAIを、商品ごとの予測に活かす。
予測の土台には、大量の時系列データから傾向や季節性を学んだ「基盤モデル」を活用します。
そこに、お客様の実績データの整備と業務条件の調整を組み合わせ、発注判断に使える見通しへと整えます。
- 売れ方の変化を、流れで捉える
- 生成AIにも使われるTransformer系の仕組みを時系列予測に応用。直近の増減だけでなく、長期的な傾向や周期的な売れ方を読み取ります。
- 商品ごとの学習負担を抑える
- 事前学習済みの基盤モデルを活用し、商品ごとに専用AIを一から訓練する期間や費用の負担を抑えます。
- 関連するデータも手がかりに
- 関連して動く複数の時系列データの関係性を活用。一つの商品だけでは見つけにくい傾向も、予測の手がかりにします。
- 祝日や販促の予定も予測の材料に
- データ条件が整えば、祝日や計画済みの販促、季節区分など、あらかじめ分かっている補助情報も予測に組み込みます。
予測できる対象や精度、利用できる補助データは、業態やお預かりするデータにより異なります。事前検証で確認します。
発注の手間と在庫の悩みを、
自社データから見直しませんか？
「今あるExcelで検証できる？」「どの商品から試せばいい？」という段階からご相談いただけます。