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アパレル産業のサステナビリティにTOC(制約理論)は貢献できるか?⑥

さて、ここでね。じゃあ適正の量輸送しようって言って、AIが流行ってね。

予想が当たるとか思うんです。言われてるんですけど、本当ですか?予想っていうのをちょっともう一回考えてみたいと思う。


店間移動 初期配分 自動補充 自動フォロー 季節対応 イベント セール セールイベント 販促イベント 色欠け サイズ欠け アパレル ファッション 服 靴 シューズ 消化率 プロパー消化率 在庫回転率 在庫削減 値引き マークダウン 売り逃し 廃棄 OMO システム ツール SaaS クラウド サービス

どうですか?ひらがなで書くと「よそう」ってなんですけど、逆さまを見ると「うそよ」と書いてどうですか?これ、どうしてこれ確実にあってなさそうな感じません?


予め作ってんだけど、囲碁とかね。将棋がコンピューターがAIが勝てるようになったんだけど、あれルールがありでしょ?ルールがあって。マスも決まってるんですよ。だけど、アパレル産業はどうですか?流行の移り変わりは激しいは、値段の競争は激しいわ。天気でも変わるは気候でも変わるは実はデータのない処でほとんどデータに出来ないもので決まってしまう。特に店頭の販売員がこうどうやって接客するかで決まってしまうこともあるんですよ。そうやってできないじゃないですか。ルールとして。


だからAIが何とかするってのはなかなかアパレルでは難しいんじゃないか?むしろAIが苦手なことがすべてここにあるこうと言う。アパレル産業については。でも予想を当てたいですよね。どうやるんでしょうか?実はこの「トヨタ生産方式」を書いた大野耐一さん。彼はですね。うまいこと言ってるんですよ。予想を当てるうまい方法は実はですね。名言ですよ。そう。予想を100%当たることって馬券だって100%あってることが可能だって。予想をどうやって当てるか教えて欲しいかって?これ本当に大野耐一さんが言った言葉なんですよ。なんて答えたかっていうとね、ゴールしてから馬券を買えばよい。



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それは無理だけど、ゴール寸前まで引き寄せて買えばいいんだと。それがリードタイムを短くする本質だってね。スタートするよりも一周目の方が。ゴール寸前の方が、より実は予想当たるんじゃないの?


で、それ競馬でルールが決まっているから無理だけど、実は我々リードタイム短くするできないじゃないですか。一年後は予想当たりますか?当たるかな、ね。みなさんの場合ね、サイズも色も全部を当てないといけないでしょ?大変ですよ。1ヶ月の予想はより当たるようにならない?どれが売れてる?1週間後と?1日後だと?で、実は期間が短くて予想っていうのは確実に当たりやすくなる。でさらに言うと予想と現実どちらの方が確かな情報でしょうか。現実だよねってこれ売れてるっていう現実情報がいいんじゃない?でここで欠品と過剰在庫を同時解消するようなシステムonebeatっていう、開発したシステムがあります。

まず見ていただきたいと思います。


~ビデオ~




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