消費者ニーズが多様化し、トレンドが急速に変化していく現代において、小売店にとって発注・在庫管理は、店舗の売上・利益や運営効率に直結する重要な業務である。これまでは熟練担当者が、商品ごとに過去の在庫・発注・販売や天候・イベント情報などの複雑な条件を考慮して需要を予測した上で、経験・ノウハウを基に一定の時間をかけて発注・在庫管理作業を行ってきた。
一方、深刻な労働力不足を背景に、デジタル技術を活用し、発注・在庫管理業務を自動化するシステムの活用が広がっているが、特に取り扱い商品数が多く、かつ定番品と季節品など商品特性が混在するケースでは、全ての商品に対する業務の自動化が難しく、人手による作業が無くならないという課題があった。
このような中、作業服等を取り扱う株式会社ワークマンでは、取り扱い商品が約10万品目に及び、1店舗あたり約13,000品目を有している。従来、ワークマンではこれらの発注業務に1日あたり約30分を費やすとともに、適切な在庫の確保やタイムリーな商品入れ替えに課題があった。
ワークマンと株式会社日立製作所（以下、日立）は、2020年からデジタル技術を活用した発注・在庫管理業務の自動化に向けて協創を締結している。
このほど、両社は、デジタル技術を用いて約10万品目の発注業務を自動化する新システムを2021年3月から2店舗に先行導入し、稼働を開始した。
同システムは、全国展開するスーパーマーケットなどへの導入実績がある日立の「Hitachi Digital Solution for Retail/AI需要予測型自動発注サービス」を活用したもので、在庫回転率（※）が低い品目に対応する「自動補充型」と、在庫回転率が高い品目に対応する「AI需要予測型」のアルゴリズムを併せ持ち、商品の売れ行きに応じて最適なアルゴリズムをタイムリーかつ自動で選択・切り替えることができる。
- 自動補充型アルゴリズム：商品の販売累計が一定数を超えた時や最低在庫量を下回った時に、自動的に発注を行う「セルワンバイワン方式」による計算方法。
- AI需要予測型アルゴリズム：商品ごとの過去の在庫・発注・販売・売れ残り量や、天候・イベント情報などの複雑な条件を考慮して需要量を算出する方法。
アルゴリズムの切り替えや、自動補充型アルゴリズムに関する制御パラメータを分析し、一括でメンテナンスする運用サポートには、日立ソリューションズ東日本の需要予測・発注計画ソリューション「SynCAS」を活用している。
今回、ワークマンの3店舗、31品目を対象に同システムのシミュレーションを行ったところ、現状の店舗棚割に即した平均在庫量を維持しながらこまめな補充による欠品抑制が実現できるとともに、各店舗で毎朝、システムにより推奨された発注量を確認し確定ボタンを押すのみで発注作業を完了でき、約30分を費やしていた作業を約2分に短縮できることを確認した。
今後、同システムを2021年11月までにワークマンの450店舗に導入し、順次、国内の全ての約900店舗へ展開していく予定としている。
※ 在庫回転率：一定期間内に在庫が何回入れ替わっているかを表す指標。数値が高いほど倉庫に商品が出入りするサイクルが速く、低いほど在庫が長く倉庫にとどまっていることを示す。