ここでは、店舗やEC運営に必要な需要予測についてDX化した事例を紹介しています。また、需要予測の機能を実装したDXサービスを取り上げるので、需要予測をスタッフの勘や経験に頼って行っている企業は必見です。他にも本サイトでは業務プロセス別のDXサービスを紹介しています。DX化を迷っている企業は、ぜひ下記のリンクよりご確認ください。
過去の売上や顧客の動向をもとに、どのくらい売り上げるか、発注量をいくらにするか予測します。売れると見込んだ商品が振るわず、売れないと思い込んでいた商品が売れるケースも少なくありません。需要予測はスタッフの経験や勘に頼り過ぎると、思い込みで販売機会を損失してしまう恐れがあります。俯瞰的に売上や顧客データから予測できるように、大量データから一定の法則性を見つけるのが得意なAI技術などを活用することをおすすめします。
「人手では出していなかった全製品の予測値を短時間で算出できるようになりました。しかも客観的なデータです。意思決定の精度が確実に上がったと思います」（一部抜粋）
参照元：HITACHI公式サイト（https://www.hitachi-solutions-east.co.jp/products/forecastpro/case/case8/）
両社は欠品リスクと在庫過剰によるコスト増解消に向けて、Liaroの需要予測AIを用いた同ソリューションの実証実験を実施。その結果、欠品の削減と残存在庫の適正化を実現したほか、商品の店舗間移動のコストとオペレーションの負担も軽減できると確認した。（一部抜粋）
参照元：ZDNET Japan公式サイト（https://japan.zdnet.com/article/35207075/）
需要予測の機能を実装しているDXサービスを紹介します。従来であれば属人的になっていた売上・在庫リスク・受注枚数などの重要予測を、システムが膨大なデータをもとに行ってくれるため、客観的に判断できるようになります。意思決定までのスピードを速めるなら、下記のようなサービスの導入も検討してみましょう。
※選定基準：2024年1月31日時点、Googleで「アパレルDX」「アパレルシステム」と検索し、表示されたアパレルに特化と公式サイト内に明記がある32件のサービス・システムのうち、需要予測の機能を持つサービスを紹介。
マーケティングシステムを提供しており、ファッションAIを活用した売上予測に対応しています。テクノロジーを活用した需要予測で属人的な業務から解放され、アパレル業界の経験が浅いスタッフでも客観的なデータを用いて効率的な受注を行えるようになります。
需要を可視化でき、店舗・EC・倉庫が持つ全ての在庫をAiが分析し、残存在庫を4段階でリスク管理することが可能です。商品状態はBest・Better・Good・Badの4段階に分けられるため、勘や経験に頼らなくても一目で状態が分かるようになり、店舗移動や企画の検討材料になります。
SNSをAIが解析して需要予測が行えます。適切な発注枚数を算出してくれるため、過剰在庫を防ぎ店舗移動のコストを削減します。プロパー消化率を高められるほか、オペレーションの負担を軽減することが可能です。施策に困った際は、インフルエンサーの選定もAIが行ってくれます。
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アパレル業界では、「在庫管理が煩雑でミスが多い」「データ集計やMD計画に時間がかかる」「海外取引のやり取りが非効率」など、業務の効率化が急務となっています。
DX（デジタルトランスフォーメーション）システムを導入すれば、データを活用した適正な在庫管理、AIによるトレンド予測、サプライチェーンの最適化が可能に！
今回は、アパレル業界の主要課題を解決し、業務を効率化するDXシステム3選をご紹介します。
※選定条件：2025年2月3日時点、Google検索において「アパレルDX」「アパレルシステム」「MDマップ」と検索して検索結果70位までに表示された45システムの中で「MDマップ機能がある」「無料デモ対応」のシステムを選定。
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