仕入・発注の自動化AI「α-発注」が、AIシミュレーションのリニューアル版を公開！ ～ 仕入先ごとの発注条件まで反映し、導入前から在庫削減・欠品削減効果を定量化 ～

商品クラス別ルール、発注不可日、イベント情報、仕入先ごとの発注条件などを反映し、在庫品質の改善効果を精度高く事前に把握できるAIシミュレーションレポートを提供開始。

自動発注AI「α(アルファ)-発注」を提供する株式会社infonerv（東京都杉並区、代表取締役：江田研人、以下 当社）は、導入検討中の企業様に提供している事前AIシミュレーション機能をリニューアルし、仕入先ごとに定められている発注条件を反映した高精度な導入効果シミュレーションの提供を開始しました。

これにより、「α-発注」導入前の段階で、平均在庫数・在庫金額・在庫回転率・欠品日数といった複数の指標を、現行の発注方法とAI発注とで比較でき、実際の取引条件に即した在庫削減効果・欠品削減効果をよりリアルに検証していただけます。

自動発注AI「α-発注」がAIシミュレーションをリニューアル

リニューアル版の概要

今回のリニューアル版では、「α-発注」導入前に実施するAIシミュレーションにおいて、以下の指標を新たに、あるいはより分かりやすく確認できるようになりました。

• 平均在庫数の削減数および削減率

• 平均在庫金額の削減額および削減率

• 在庫回転率の改善率

• 欠品日数の削減日数および削減率

加えて、仕入先ごとに異なる発注条件（発注ロット、ミニマム発注数量・金額、リードタイム、納品曜日・納品頻度など）をシミュレーションに反映できるようになり、従来よりも一層、実運用に近い導入効果の試算が可能になりました。

進化したポイント

1. 導入効果を多角的な指標で一目で把握

導入効果を多角的な指標で一目で把握

平均在庫数・在庫金額・在庫回転率・欠品日数など、在庫・発注に関する主要指標を、現状の発注方法とAIによる発注で比較できます。

• 平均でどれくらい在庫を減らせるのか

• 在庫金額ベースでどの程度キャッシュを圧縮できるのか

• 在庫回転率がどれだけ改善するのか

• 欠品がどのくらい減り、販売機会ロスがどれだけ抑えられるか

上記のような問いに対し、グラフと数値の両方で確認していただけます。

2. 仕入先ごとの発注条件を含めた高精度シミュレーション

今回のリニューアルでは、実際の運用に近い条件でシミュレーションを行うために、「α-発注」上に設定されている各種条件を広く反映できるようにしました。

これにより、「実際にはその数量では発注できない」「条件的にそのタイミングでは発注できない」といったギャップを減らし、現場の制約を踏まえた“使えるシミュレーション結果”を確認できるようになりました。

【反映できる各種設定】（一部抜粋）

• 商品クラスごとの制御

売れ筋・長納期品・季節商品など、クラス別の補充ルールや安全在庫設定

• 仕入先ごとの発注条件

・発注ロット／ケース単位

・ミニマム発注数量・発注金額

・リードタイム（納期）、納品曜日・納品頻度

・仕入先ごとに異なる発注サイクル・取引条件

• 発注不可日

・仕入先の休業日や自社の締め処理日など、発注・納品が行えない日

• イベント・セール設定

・キャンペーンやセール期間など、需要が大きく変動する時期

仕入先ごとの発注条件を含めた高精度シミュレーション

3. PoCをシンプルにし、導入判断をスピーディーに

一般的にAIツール導入時には、PoC（Proof of Concept）に多くの時間とコストがかかることが課題となります。

今回のシミュレーション機能の進化により、当社では、容易にご用意いただけるデータをご提供いただくだけで、実際の取引条件に即した導入効果のイメージを、短期間かつ無料で把握できるレポートを提供いたします。

これにより、「まずは在庫削減や欠品削減のポテンシャルを見てから、AI導入を検討したい」といった事業者様にも、PoCの前段階で投資対効果を定量的に確認したうえで意思決定していただけます。

【シミュレーションに必要なデータ】（一部抜粋）

• 過去の入出荷データ

• 主な対象商品の情報

• 仕入先ごとの発注条件（ロット、ミニマム、リードタイムなど）

従来の「AI分析レポート」からの進化

従来の「AI分析レポート」では、 以下の点を通じて、現状発注の無駄や改善余地を把握していただくことを目的としていました。

【従来のAI分析レポート】

• AI推奨の発注量と実際の発注量の比較

• AI推奨在庫量と実績在庫量の推移の比較

• 過去の需要変動（売上急増・急減）の可視化

今回のリニューアル版では、これらに加え、より実態に即した条件下でのシミュレーション結果を示すことで、「α-発注」を導入した場合の経済的インパクトを、現場の制約を踏まえたかたちでイメージできるレポートへと進化しています。

【今回のリニューアル版で追加された要素】

• 在庫削減効果（数量・金額）の定量化

• 在庫回転率の改善効果の算出

• 欠品日数の削減効果の算出

• 仕入先ごとの発注条件を踏まえた、実行可能な発注案に近いシミュレーション

ご利用方法

事前AIシミュレーションのご利用を希望される場合は、下記「α-発注」サービスサイトよりお問合せください。

▼「α-発注」サービスサイト
URL：https://a-orders.com/

当社担当より、レポート作成に必要なデータについてご案内いたします。データをご連携いただいた後、順次、最新のシミュレーション機能を用いたレポートを作成・ご提供いたします。

※本シミュレーションは、過去データおよび設定条件に基づく試算であり、将来の成果を保証するものではありません。

今後の展望

当社は、発注担当者の経験と勘に依存した従来型の発注業務から、データとAIに基づく新しい発注スタイルへの移行を支援しています。

今後も、 様々な機能提供を通じて、「在庫は減らしつつ、売上機会を逃さない」発注業務の実現を目指してまいります。

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「α-発注」概要

自動発注AI

「α-発注」は、EC・卸売り・メーカー・商社向けの自動発注AIです。

「α-発注」を利用して発注リストを作成することで、過剰発注や在庫切れによる売り逃しなどを効率よく削減できます。

2021年5月からサービスの提供を開始し、化粧品、アパレル、家具、雑貨や小物など幅広いジャンルで導入が進んでいます。

▼サービスサイト

URL:https://a-orders.com/

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株式会社infonerv 概要

アカデミアの最先端で活躍するメンバーを中心にして、創業されたAI企業です。

東京大学で特任准教授を務める現役の研究者を中心に優秀な人材が集まり、在庫を抱える事業者の課題を解決するデータソリューションを提供しています。

名称 　　　： 株式会社infonerv

代表者　 　： 代表取締役 江田 研人

所在地　 　： 〒101-0048 東京都千代田区神田司町２丁目１０−４　４階

設立 　　　： 2021年4月1日

事業内容　 ： AI SaaS事業

企業サイト ： https://infonerv.com/