EC在庫の欠品予測AI構築
EC在庫の欠品予測AI構築
EC在庫の欠品予測AI構築
守秘義務にもとづき、本ページ掲載の画像は参考イメージとなります。
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DURATION
1 Month
1 Month
INDUSTRY
D2C
D2C
AI
AI
AI
DX
DX
DX
在庫予測
在庫予測
在庫予測
システム開発
システム開発
システム開発
Summary
複数モールや自社ECサイトにまたがる在庫・販売データを一元管理し、リードタイムを考慮したAIモデルによって、今後欠品リスクの高い商品を自動で予測。その結果をSlackやメールで即時通知し、ダッシュボード上でも状況を可視化できる仕組みを構築しました。クライアントの在庫管理業務を省力化しつつ、機会損失のリスクを大幅に低減したプロジェクトです。
複数モールや自社ECサイトにまたがる在庫・販売データを一元管理し、リードタイムを考慮したAIモデルによって、今後欠品リスクの高い商品を自動で予測。その結果をSlackやメールで即時通知し、ダッシュボード上でも状況を可視化できる仕組みを構築しました。クライアントの在庫管理業務を省力化しつつ、機会損失のリスクを大幅に低減したプロジェクトです。
100%
在庫充足率
100%
在庫充足率
100%
在庫充足率
20時間/月
業務時間削減
20時間/月
業務時間削減
20時間/月
業務時間削減
Challenge
クライアントは、複数の販売チャネルを運営する中で日々の業務が多忙を極めており、在庫管理が後手に回る状況が続いていました。特に、人気商品の在庫切れが頻発しており、再入荷の遅れによる販売機会ロスが収益に影響を与えるケースも発生していました。また、在庫状況を把握するために複数のシステムを個別に確認する必要があり、担当者の負担が大きく、属人的な対応になっていた点も課題となっていました。
クライアントは、複数の販売チャネルを運営する中で日々の業務が多忙を極めており、在庫管理が後手に回る状況が続いていました。特に、人気商品の在庫切れが頻発しており、再入荷の遅れによる販売機会ロスが収益に影響を与えるケースも発生していました。また、在庫状況を把握するために複数のシステムを個別に確認する必要があり、担当者の負担が大きく、属人的な対応になっていた点も課題となっていました。
Approach
私たちは、クライアントが運用する複数のECチャネルの在庫・販売情報を収集・統合し、日次で更新されるデータ基盤を整備しました。その上で、過去の販売傾向と現在の在庫数、商品のリードタイムをもとに欠品リスクを予測するAIモデルを構築。在庫状況に応じてアラートを自動生成し、担当者が普段利用しているSlackやメールへ即時通知される仕組みを設計しました。さらに、ダッシュボード上では現在の在庫ステータスやリスク商品がひと目で分かるように可視化し、誰でも状況把握ができる状態を実現しました。結果として、在庫管理業務の属人性を解消するとともに、欠品による機会損失を防ぐ予防的な運用が可能になり、業務効率と売上機会の双方を向上させることに成功しています。
私たちは、クライアントが運用する複数のECチャネルの在庫・販売情報を収集・統合し、日次で更新されるデータ基盤を整備しました。その上で、過去の販売傾向と現在の在庫数、商品のリードタイムをもとに欠品リスクを予測するAIモデルを構築。在庫状況に応じてアラートを自動生成し、担当者が普段利用しているSlackやメールへ即時通知される仕組みを設計しました。さらに、ダッシュボード上では現在の在庫ステータスやリスク商品がひと目で分かるように可視化し、誰でも状況把握ができる状態を実現しました。結果として、在庫管理業務の属人性を解消するとともに、欠品による機会損失を防ぐ予防的な運用が可能になり、業務効率と売上機会の双方を向上させることに成功しています。