ヤオコーの新しい｢AI自動発注システム｣と｢自働発注｣考
朝6時、アクアラインを抜けると、
朝焼け。
京葉工業地帯の煙突が見える。
今日は風が強い。
日は射しているものの酷く冷たい風。
そんな凄く寒いなかでワンラウンド。
時差ぼけを治すにはこれにかぎる。
商人舎の社内ラウンド。
山本恭広編集長と、
亀谷しづえゼネラルマネジャー。
昼すぎに終わって、
再びアクアラインへ。
予想通り酷い内容。
しかしこれでぐっすり眠れば、
時差ぼけは完全に治癒する。
海ほたる。
左手にはかすかに富士の姿。
右手には東京の街。
2時過ぎに横浜商人舎オフィスへ。
そして仕事。
そこでご報告。
商人舎米国研修。
ベーシックコースin Las Vegas。
5月9日～15日。
お陰様で、
満員御礼。
受付を終了します。
次は10月のスペシャルコース。
ニューヨークを中心に、
もう一つ、重要都市を訪れます。
現在、検討中。
ポストコロナ時代の米国小売業。
どうなっていくか。
それをお見せします。
ご期待ください。
さて商人舎流通スーパーニュース。
ライターの梁川憲太郎さんが頑張ってくれて、
絶好調です。
ライターの磯村ゆきさん、
それからもちろん山本編集長と、
編集スタッフの鈴木綾子さん。
さらに亀谷ゼネラルマネジャー。
私以外の商人舎の執筆陣が、
総がかりで記事を書いています。
ヤオコーnews｜
需要予測に基づく自動発注システムを全店で稼働
昨2022年11月から全182店舗で、
新しい自動発注システムを稼働させている。
特長はAIによる需要予測。
約30種類のコーザルデータを分析する。
｢Causal｣は形容詞で、
｢原因となる、因果関係の｣の意味。
つまり店頭の売上げに影響を与え、
その原因となる要因、要件のこと。
特売やプロモーション、時事的な変化、
天候、催事と歳時、競争環境など、
モノが売れていくときには、
さまざまな要素が存在する。
商品そのものと価格だけではない。
その要因を｢コーザルデータ｣という。
ヤオコーのシステムは、
これらのうち重要な30種類のコーザルデータを、
AIにディープラーニングさせて、
売上げ需要を予測する。
そして｢自動発注｣する。
月刊商人舎では、
2018年12月号で特集を組んだ。
｢自働発注｣考
AIは｢自動発注｣を改革するか? 
この号の[Cover Message]
人手不足は深刻だ。だから現場の作業を削減せよ。オペレーションを改革せよ。その結果、｢自動発注システム｣が導入される。その仕組みには、最新の人工知能(AI)が活用されるはずだ! いや、AIは優秀な人間のように｢考える｣ことができるから、これまでよりも良い発注制度ができ上がるに違いない! しかし、ちょっと待て。そのこと自体を疑ってかからねばならない。AIとはそもそも何なのか。AIにはどんな種類があるのか。どんな機能があるのか。AIを小売業の発注業務に取り入れることができるのか。理論的に、現実的に。実際に多くの企業で｢自動発注｣は採用されている。そして成功する場合もあれば、失敗する場合もある。それはまた、なぜなのか。――本誌の結論を明かそう。人間とコンピュータ、あるいはAIとの協働、すなわち｢自働｣こそ、これから求められるシステムの本質である――。
ヤオコーでは、システム導入後の効果として、
発注業務に要していた時間を、
約3時間から約25分へ約85%短縮できた。
在庫を約15％削減できた。
従来のヤオコーの自動発注システムは、
イレギュラーな需要変動には対応していなかった。
棚割システムとの連携もなかった。
そこで熟練担当者が一定の時間をかけて、
発注業務を行っていた。
ヤオコーの新システムは、
自動化率を従来の約65%から約98%に向上させた。
棚割システムとの連係によって、
特売や商品入替を考慮した発注量が決定され、
在庫と納品量の削減が実現した。
店舗での品出し作業も軽減された。
それでも｢自動｣と｢自働｣の比率や関係性は、
ヤオコー独自のものだろう。
ヤオコーの社員やパートタイマーだから、
ヤオコーの｢自動発注｣は最適化される。
そして作業時間の短縮ができる。
たとえばトレーダー･ジョーならば、
主な店内作業は3種類しかないから、
その自動発注システムは、
シンプルでも効果が絶大なものとなる。
ヤオコーはヤオコーのシステムを、
つくったのだ。
そして人が関与する余地は、
ゼロにはならない。
それが商売というものだ。
より良い効率を求めるときには、
必ず｢自働｣となる。
そしてどれだけの｢自働化率｣となるか。
それがその企業の、
そのフォーマットの特長となる。
〈結城義晴〉
