「在庫の悪夢」を終わらせる！AIの真の力で利益を生み出す「シン・社員AI」とは？
- akikoobata
- 9月8日
- 読了時間: 7分
ある日の午後、マーケティング部の倉本部長と、在庫問題に頭を悩ませていた若手社員の棚田くんの会話です。ちょっと覗いてみましょう！
棚田くん： 倉本部長、ちょっとお時間いただけますでしょうか。
倉本部長： おう、棚田くん、どうした？難しい顔してるな。
棚田くん： はい、実はこのところ、当社の在庫問題が頭から離れなくて…。欠品で機会損失も出ていますし、一方で過剰在庫も多くて保管コストもかさむばかり。どうにか現状を打破できないかと考えているんですが、正直、人間の手作業では限界を感じています。
倉本部長： うん、よくわかるよ、棚田くん。それだけ熱心に考えているのは素晴らしいことだ。実は私も同じように悩んでいた時期があるんだ。だが、一つ良い解決策があるかもしれない。最近、私が見つけた「シン・社員AI」について話そうか。
棚田くん： シン・社員AI…ですか？それって、やっぱりAIで需要予測をして、在庫を最適化するような話でしょうか？最近、AI活用が話題ですが、本当にそんなに効果があるものなんですかね？
倉本部長： はは、棚田くんらしいな。多くの人がAIに需要予測の万能性を期待するんだが、実はそこが落とし穴なんだよ。結論から言うと、AIを使ったところで、予測が必ず当たるようになるわけではないんだ。
棚田くん： え、そうなんですか？AIって、なんでも予測できるイメージがあったんですが…。
倉本部長： そうだろう？でもね、考えてみてほしい。例えば将棋やチェスみたいに、ルールが明確で数値化できるデータが豊富な分野ならAIは圧倒的な強さを発揮する。プロ棋士でもAI相手に勝負してるくらいだからな。
棚田くん： 確かに、AIがプロ棋士に勝ったニュースは私も見ました。
倉本部長： しかし、現実のビジネスはどうか？市場のルールは常に変化し、時には業界の常識を覆すような「ゲームチェンジャー」が現れることもある。それに、商品の陳列方法とか、販売員のスキル、商品の可愛さや格好良さ、キャッチコピーなんかは、数値化できないだろう？
棚田くん： ああ、それはそうですね…。確かに、店頭で販売員さんのひと言で、当初買うつもりだったものとは違う商品を買ってしまった経験、僕もありますし…。そういう細やかな情報は、過去の販売データには残らないですもんね。
倉本部長： そういうことだ。さらに言えば、販売に最も影響を与える重要なデータ、例えば競合他社の新商品情報や価格情報なんかは、合法的に手に入れるのは極めて困難だ。これらのデータが欠けている状態でAIに需要予測を期待するのは、AIに「役立たず」のレッテルを貼ってしまうことになりかねないんだよ。
棚田くん： 肝心なデータが足りないのに、AIに無理をさせているようなものだと…。AIも一生懸命役立たないデータを機械学習しているだけ、と。それはかわいそうですね…。
倉本部長： その通りだ。AIも人間と同じで、得意なことと苦手なことがある。AIの強みは、人間には到底処理できない「大量のデータを分析できること」と、人間が思考錯誤するよりも「はるかに早く学習できる」ことにある。 人間でも万能選手はいないだろう？得意な分野を活かすべきなんだ。
棚田くん： なるほど…。AIを「社員」として扱うなら、まさに適材適所ということですね。では、その「シン・社員AI」が最も力を発揮できる得意分野とは、一体どこなのでしょうか？
倉本部長： そこが重要なポイントだ。それはね、「膨大な数の在庫管理パラメーター設定」なんだ。
棚田くん： 在庫管理パラメーター…ですか？
倉本部長： そうだ。例えばグローバル展開している小売業であれば、数十万点ものSKU（最小在庫管理単位）を平気で抱えている。各拠点での売れ筋の違い、季節変動、新商品の導入、廃盤商品の対応…これらはパターン化できるものの、その数が膨大すぎて人間の手では管理しきれない。まさにここが、AIが学習し、管理することを得意とする分野なんだ。
棚田くん： ああ、確かに、我々の会社でもSKUがものすごい数で、一つ一つの商品の在庫を最適化するなんて、まさに気の遠くなるような作業です…。
倉本部長： まさにその通りだ。ここで少し、在庫管理の難しさについて、例を挙げよう。小売業では、食品などの日用雑貨を扱う1階部分は比較的儲かるんだが、アパレルや生活雑貨といった非日用品を扱う2階以上が儲からない、という課題が長年指摘されてきた。
棚田くん： 聞いたことがあります。うちはアパレルも扱っているので、まさにその問題に直面しています…。
倉本部長： その理由は、日用品と非日用品とで、在庫管理の難度が桁違いに異なるからなんだ。
1階（日用品）：毎日売れる商品が多くて、欠品しても別のブランドのトマトで代用できるだろ？だから在庫リスクは比較的小さい。補充リードタイムも短いし、管理の難度は低い。粗利は小さいが、結果的に儲かっているんだ。
2階以上（非日用品）：例えば服の場合、欲しい色やサイズがなければ、客は買ってくれない。毎日売れるわけでもないのに、特定のものが欠品すると売上を逃す。在庫リスクは極めて大きい。海外生産だと補充リードタイムが数ヶ月に及ぶこともあるし、SKUは数万〜数十万点レベルに達する。 だから、人間による管理は極めて困難なんだ。 不思議なことに、こっちの方が粗利は大きいのに、儲かっていないという状況が生まれてしまう。
棚田くん： ぐっ…。まさにその通りです！「儲からない2階」という言葉が、今の僕にはズシンと響きます…。粗利が大きいのに利益が出ないのは、本当に悩ましい問題でした。
倉本部長： そうだろう？この、変動が激しく、SKUが極めて多い「儲からない2階」の問題を解決するために開発されたのが、「Onebeat」だ。 「Onebeat」は、人間には到底不可能な緻密な在庫管理を、24時間365日、機械学習を通じて成長し続ける「シン・社員AI」によって実現するんだ。
棚田くん： 24時間365日、成長し続けるAIが在庫管理を…！それはすごいですね！
倉本部長： 実際に日本でも導入実績があるんだ。レディスカジュアルアパレルを展開する70店舗、年商70億円の企業が「Onebeat」を導入した。システム導入費用は80万円だったが、なんとROI（投資収益率）は3.4倍を達成している。 データサイエンティストを一人雇うよりもはるかに安価で、しかも利益を生み出しているんだよ。
棚田くん： 80万円でROI 3.4倍ですか！？それは驚異的ですね！
倉本部長： この経営者も「AIは特定の範囲においてはものすごくできる社員だ」と語っている。AIを優秀な「社員」として活用し、得意分野で働かせる。これこそが、これからの経営者の腕の見せ所なんだ。
棚田くん： まさに「シン・社員」ですね！自分の会社にも欲しいです。
倉本部長： だろう？「Onebeat」によるシミュレーションでは、これまであった欠品が改善され、過剰在庫が削減されることが示されている。結果として在庫が半減し、欠品が解消されることで、売上100億円の会社であれば8億円のキャッシュ創出、さらに売上が10億円増加する可能性があるんだ。
棚田くん： 8億円のキャッシュと、売上10億円増加…！？
倉本部長： そうだ。この「シン・社員AI」の大きな特徴は、自らお金を生み出す「セルフファイナンス」であることだ。予算を必要とせず、利益を生み出してくれる。
棚田くん： 予算不要で利益を生み出す…まさに夢の社員ですね！これは導入しない手はないですよ！
倉本部長： その通りだ。棚田くんの会社でも「在庫」に関する悩みがあるなら、ぜひ一度、この「シン・社員AI」の「お試し雇用」を検討してみてほしい。無料でシミュレーションを実施し、どのくらいの成果が見込めるかをお見せできるんだ。
棚田くん： 無料でシミュレーションまで！それはありがたいです。AIは24時間365日休まずに会社の利益のために働き続け、儲けさせてくれる超優秀な「シン・社員」なんですね。人間を扱うように、AIも得意な分野に特化して活用することこそ、現代のマネジメントの力…倉本部長のお話でよく分かりました！
倉本部長： 分かってくれたか。棚田くんの会社の在庫問題もきっと解決できるはずだ。さあ、まずは無料シミュレーションの依頼を検討してみよう！
棚田くん： はい！倉本部長、ありがとうございます！これはぜひとも会社に提案して、この「シン・社員AI」を導入したいです！
よし頑張るぞ！
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さらに詳しい情報は、ぜひこちらのYouTube動画でその全貌をご確認ください！
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