株式会社ビューティガレージ、自動発注AI「α-発注」を導入〜 1SKUあたりの在庫量を約30％削減、取引先への安定供給と業務負担軽減を両立〜

AIによる需要予測と発注最適化で、Excel中心の発注運用から脱却。SKU増加下でも在庫効率を高め、現場の業務負荷を抑えながら、取引先サロンへの安定した商品供給を支える運用体制を構築。

株式会社infonerv

2026年1月21日 10時00分

自動発注AI「α-発注」の開発・提供を行う株式会社infonerv(本社：東京都千代田区、代表取締役：江田　研人)は、理美容・エステ業界向け商材のEC・卸売販売を展開する株式会社ビューティガレージ（本社：東京都世田谷区、代表取締役会長兼CEO：野村秀輝）が在庫効率の向上および発注業務負荷軽減を目的に「α-発注」を導入したことをお知らせします。

同社では、「α-発注」の導入により、1SKUあたりの在庫量を約30％削減しながら、欠品水準を維持することに成功しました。

SKU数が増加する中でも、物流倉庫内の取り扱い物量を抑制しながら運用できる体制を構築し、物流

オペレーション負担の軽減、在庫回転率の向上、管理コスト削減を同時に実現しています。

これにより、理美容・エステ業界のプロ向け商材を扱う卸売企業として、取引先サロンへの安定供給を

維持しながら、事業成長に対応できる運用体制を構築しています。

【導入背景：SKU増加により、Excel中心の発注運用に限界】

株式会社ビューティガレージでは、事業成長に伴い取扱SKU数が年々増加していました。

従来はExcelを中心とした発注・在庫管理を行っていましたが、SKUの増加により、次のような課題が顕在化していました。

Excelでの発注計算では、需要トレンドの変化を十分に捉えきれない
欠品と過剰在庫が同時に発生する状況
担当者ごとの判断により、発注品質にばらつきが生じやすい
発注業務量が多く、担当者の業務過多や残業が常態化

当時を振り返り、同社執行役員CLOの矢羽田氏は次のように語ります。

「事業が成長するにつれてSKUがどんどん増えていく中で、

Excelでの管理を続けるのは、正直どこかで限界が来るだろうと感じていました。

特に“発注点”の考え方は、このままで本当にうまくいくのか、ずっと疑問がありましたね。」(矢羽田氏)

【「α-発注」導入の決め手：開発背景への信頼感と事前検証による安心感】

複数の自動発注システムを検討する中で、同社が「α-発注」を選択した決め手の一つは、東京大学の研究者チームが開発に携わっているシステムであることでした。

従来のように、現場担当者の経験や勘に依存する仕組みではなく、学術的な研究成果をもとに設計されている点に、信頼感を持てたといいます。

「実務者の経験や勘をベースにした仕組みではなく、研究として積み上げられた統計学に基づいている点に安心感がありました。事前のシミュレーションで、在庫量や欠品率がどう変わるのかを確認できたのも大きかったですね。」(矢羽田氏)

また、導入前にシミュレーションを通じて効果を具体的に確認できたことも、意思決定を後押ししました。実際の数値変化をイメージできたことで、運用後のギャップに対する不安を最小限に抑えられたといいます。

加えて、UIの使いやすさや現場への定着のしやすさも評価ポイントでした。

これらの要素を総合的に判断し、機能・信頼性・使いやすさに対してコスト面でも納得できると判断したことから、「α-発注」の導入を決定しました。

【導入プロセス：仕入先1社からの段階的な検証】

導入にあたっては、最初の1か月間、仕入先を1社に絞って検証を実施しました。

推奨値の妥当性を確認しながら、実運用に耐えうる形へ必要なチューニングを行いました。

「最初は私自身が推奨値を細かく見て調整しました。その1か月で“なぜこの数値になるのか”が腹落ちしたので、その後はスムーズに全体展開できましたね。」(矢羽田氏)

現場への説明においては、「個別最適ではなく全体最適で捉える」ことを特に重視しました。

「個別のSKU単体で見ると、直感とずれるように見える場合もありました。

ただ、全体の需給バランスで捉えると、数値の妥当性が理解できる推奨値がほとんどでしたね。

その背景を丁寧に説明することで、現場の納得感も高まりました。」(矢羽田氏)

こうしたプロセスを経ることで、現場の理解を得ながら大きな問題もなく導入を進めることができました。

【導入効果：1SKUあたりの在庫量を30％削減、業務負荷も大幅に軽減】

① 在庫効率の改善

1SKUあたりの在庫量を30％削減
欠品水準は導入前と同等を維持
SKU数が増加しても、庫内物量を抑制

「SKU数は増加しているのに、在庫量を減らすことができている。さらには、欠品が悪化していない。これはかなり大きな成果だと感じています。」(矢羽田氏)

② 商品クラス別の在庫設計

商品を出荷量に応じてクラス分けし、回転率や発注頻度を調整
在庫設定が一元管理できるため、担当者ごとの精度のばらつきが起きない

「出荷が少ないものは長めに持つ、よく出るものは短いサイクルで回す。それを『α-発注』上で一元管理でき、担当者ごとのばらつきがなく運用できています。」(矢羽田氏)

③ 発注業務の負担軽減

発注業務の自動化により、担当者の業務負荷・残業時間も大幅に削減。

「SKU数がこれだけ増えている中で、今も問題なく回っているのは『α-発注』があるからだと思います。これがなければ、正直ここまでのSKU増加には対応できなかったと思います。」(矢羽田氏)

現場からも
「計算作業がなくなって楽になった」「操作がシンプルで使いやすい」
といった声が上がっています。

【今後の展望】

「物流と購買を合わせた最適化をさらに進めていきたいですね。1人当たりの入庫負担と在庫効率、そのバランスをAIを活用しながら探っていきたいと考えています。事業成長とSKU増加が続く中でも、取引先のサロン様に対して安定した商品供給を続けられる体制を維持することが、私たちにとって重要な役割だと考えています。」(矢羽田氏)

■ 自動発注AI「α-発注」について

「α-発注」は、小売・卸・EC事業者向けに、SKUごとの需要予測から仕入発注リストの自動生成までを行う自動発注AI SaaSです。
過去の販売実績や季節性、キャンペーン要因などをAIが学習し、SKU・仕入先ごとの条件を加味した最適な発注案を自動生成。過剰在庫と欠品を同時に抑制しながら、発注業務にかかる時間・工数・精神的負担を大幅に削減します。

▼サービスサイト

URL：https://a-orders.com/