　製造業および製造販売業にとって、在庫の最適化はビジネス上の大きな課題となっている。サプライチェーンは、商品カテゴリやSKU（在庫管理単位）の増加や、事業展開地域・販売地域の拡大、物流・納入リードタイムの多様化などにより、複雑さを増している。全体在庫としては適性でも販売店では欠品が生じたり、逆に保有する在庫量が多くなり過ぎるケースなどが発生しがちだ。


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店舗ごとの最適な補充数を計算

　AFSは、店頭販売実績（セルスルー）データを獲得し、これらのデータを基に統計分析により店舗ごとの最適な補充数を計算。メーカーや小売本部から店舗へ最適発注数を推奨できる仕組みだ。実需を起点とした需要予測が可能な点と、SCMのシンプル化が特長となる。結果として「店舗ベースでの欠品の解消や需要予測精度の向上、在庫の削減などのメリットが得られる」とアクセンチュア経営コンサルティング本部アクセンチュアアナリティクスマネジャーの恩田淳氏は話す。

AFSで実現できること。実需ベースのデータから必要な補充数を分析し必要数を発注させることができる（クリックで拡大）

　AFSでは、販促施策による販売増や欠品時の販売減などイレギュラーな販売変動も考慮した上で、店舗に最適な補充数を算出できるロジックを採用しており、これは特許を取得しているという。基本的には過去の実績をベースに最適補充数を導き出すが、過去にデータがない場合でも一定の精度で補充数を推奨することも可能だという。

AFSの最適補充数計算のロジック。イレギュラーな販売変動へも対応する計算ロジックは特許を取得しているという（右）（クリックで拡大）

欠品率は5分の1、在庫保有日数は2割減

　AFSは「データ分析分野では早期に取り組み始めた分野であり多くの事例も出てきている」（恩田氏）。情報機器や生活家電の製造業や、食品や家電の小売業、通信機器メーカーなどさまざまな業種での導入実績がある。またB2Cの製造業や小売業の他、B2Bの部品メーカー、またアフターサービスなど、導入業態も多岐に渡る。同サービスに必要な金額については「公表していない」（恩田氏）が、導入規模もさまざまだという。

AFSの導入実績（クリックで拡大）

　実際にAFSの導入店舗において欠品の発生率や在庫を比較すると、欠品率は導入前の11.3％から2.2％に低減、在庫保有日数は導入前の32日から25日に低減することに成功したケースもあるという。

AFS導入店舗と未導入店舗の、欠品率の比較（左）と導入前後の欠品率および在庫保有日数の比較（右）（クリックで拡大）

　アクセンチュア経営コンサルティング本部アクセンチュアアナリティクス日本統括の工藤卓哉氏は「SKUの規模が大きく販売店数に比例してデータ数が増えるような環境では、アナリティクス（分析）の効果を発揮しやすい。欠品や在庫量を低減すればコストが下げられ、投資に対する回収効果も示すことができる」と話している。

　同社では、この在庫・補充最適化サービスの他、ソーシャルメディア分析サービス、回収業務効率化サービス、研修・技術検証診断サービス、M2M／ビッグデータ分析サービス、レコメンドサービス、マーケティング領域の分析サービスなどを中心に、データ分析事業の強化を推進していくという。