曜日、商品組み合わせ、仕入れ条件…複雑な発注業務も「α-発注」で自動化

（左から）株式会社infonervの江崎貴裕氏（共同設立者、開発責任者）、江田研人氏（共同設立者、代表取締役）

EC事業者の多くが抱いている悩みが、発注・在庫の管理業務の煩雑さ。「細かい縛りが多く発注に時間がかかる」「SKUが多く見切れないため、在庫切れによる売り逃しが多い」――そうした悩みを一気に解決する発注業務支援 AI「α（アルファ）-発注」が今、注目を集めている。同システムを開発した株式会社infonervの代表取締役の江田研人氏と、共同設立者で開発責任者の江崎貴裕氏に、誕生までの経緯、現在の利用状況を聞いた。

膨大なデータを扱ってきた東大の物流研究者だから作ることができたシステム

──開発責任者の江崎さんは東京大学 先端科学技術研究センター 先端物流科学寄付研究部門の特任講師でいらっしゃいます。研究をまとめた書籍『データ分析のための数理モデル入門』なども出版されていますが、研究者でありながらなぜ、発注業務支援 AIの開発という事業を手掛けることになったのでしょうか。

江崎貴裕氏（以下、江崎）　私が属している「先端物流科学研究部門」では、簡単に言うと、「物流を良くしていく」ための研究をしています。現在日本の物流は働き手不足や配送の小口化などにより、危機的な状況にありますが、それを多様な会社が協力し、様々なデータをシェア・集積してオペレーションを効率化することで、日本全体の物流レベルを上げていこうというわけです。

この研究の中で特に重要なキーワードが、「需要予測」です。お店でどれぐらい物が売れているかが事前にわかれば、それに対して必要な分だけ運べばよくなります。しかしそれがまだできていないという課題意識がありました。需要予測のシステム構築のためには、膨大なデータに基づく機械学習モデルを作り、様々なケースでの実証実験を重ねて証明していく必要があり、運用できるようになるまでは時間も費用も相当かかります。つまり1企業が各自で作るには負担が大きすぎるのです。コンビニ大手などはコストをかけて自社で作っていますが、中小の企業では費用も人手もそこまでかけられません。

一方で私はこれまで、数多くの「数理モデル」の研究を手掛け、各課題に対してのアプローチ法やモデルの引き出しを多く持っています。「中小企業でも需要予測ができ、発注を自動化するシステムがまだ世の中にない」という課題に向き合ったときに、そのシステムは自分であれば作れるということに気づきました。つまり世の中に強く求められていることと、自分たちの強みが生きるところがちょうど合致し、開発に至ったというわけです。

特殊な商品にもカスタマイズしていく「伴走型」ツール

──いろいろな分野の数理モデルや解決手法を詰め込んで、非常に汎用性の高いシステムを作ったということですね。

江崎　そのとおりです。「α-発注」の場合はコアとなっている共用部分に非常に幅広いモデルがすでに組み込まれていて、細かい部分はお客様それぞれが持つ特徴に合わせて自動でチューニングされる仕組みになっています。ですから基本的には、データをつないでもらったら誰でもすぐに使えるようになっています。

──「α-発注」はEC、卸売り、メーカー、商社向けの自動発注システムとのことですが、具体的にはどのように使うのでしょうか。

江田研人氏（以下、江田）　まずお客様がお持ちのこれまでの発注データと「α-発注」のシステムを連携します。ご利用中のツールに合わせて、最適な在庫連携ができるよう、提案させて頂きます。面倒な接続設定は全て弊社コンサルタントが行うので、手間の心配はいりません。次に発注頻度や発注日など、「発注ルール」を設定します。これは、すでにお客様がお使いの発注ルールをそのまま設定できるようになっています。また「SKUごとにロットサイズが異なる」「仕入れ先ごとに最小発注量が決まっている」「仕入れ可能な時期が限られている」「一度にまとまった量を仕入れたい」など、業界固有の発注ルールがあっても、詳細なカスタマイズ設定で対応可能です。このあたりもただシステムを導入していただくのではなく、コンサルタントがサポートしています。データ連携、発注ルールが設定できたら、適切な発注量の自動算出が始まります。ここにはAIによる需要変動および発注ルールの加味があり、適切な発注リストを自動で生成します。

江田　発注業務は人に紐づいていることが多いため、担当者が交代すると過剰発注や在庫不足が起きてしまう事もありますが、その一部をAIに任せることで、適切な在庫が確保できますし、本当に重要な施策や、注力商品の仕入れに集中することができるようになります。

江崎　今後、包括的な機能を持つツールとしてさらにブラッシュアップし、進化させていきたいと考えていますので、基本機能以外の特殊モデルのリクエストにも基本的に対応しています。ツールとしての汎用性を高めていきたいので「自分たちの会社は特殊だからこういうシステムは使えないかもしれない」という不安がある会社さんほど、ぜひ一度ご相談いただきたいと思っています。

江田　あまりに大幅な修正オーダー、特に現在の画面では対応できない機能面に関わるオーダーに関しては、カスタマイズ費用を別途頂戴して開発させていただきますが、基本的に導入しやすく、すぐに使えるシステムです。

中小企業向けに開発したツールだが、現段階では中規模以上の利用が多い

──現在、利用されているのは、どういった事業者様が多いでしょうか。

江田　グッと価格をリーズナブルにし、小規模事業者様から使っていただけるように設計をしていますが、蓋を開けてみると中規模以上の事業者様が今のところやや多いですね。
発注精度や過剰在庫に不満がある事業者様だけではなく、商品点数が多いことによる日々の発注工数の多さに課題を感じている事業者様も多くいらっしゃいます。

──すでに何らかの基幹システムで、出荷量や在庫量を管理されている業者さんも多いと思います。それと組み合わせても利用できるのでしょうか。

江崎　ものによりますが、今私たちが連携している「NEXT ENGINE」様でデータ管理をされているお客様に対しては、すぐに連携できるようになっています。また出荷や在庫を管理する基幹システムは、多くの場合、データを出力できる仕様になっており、その出力データをそのまま入れていただければ使えますので、特に問題は発生しないケースが多いです。最近では、基幹システムで行っていた請求書の管理や発注書のメール送信なども「α-発注」に1本化したいというリクエストをいただくことが増えていますね。

「α-発注」のサイトには活用シーンが数多く案内されている

「こんなにカスタマイズをしてくれるとは思わなかった」「工数が劇的に減った」との声

──実際に利用されているお客様からはどのような声が寄せられていますか。

江田　これまで、プロダクトのアップデートを含めて、お客様からのご要望にはほとんど全てに対応してきていますが、お客様からは「こんなにカスタマイズをしてくれるとは思わなかった」という声が多いですね。また「工数が劇的に減った」という感想も多いです。ベテラン社員さんが、午前中いっぱいかけていたような作業が、10～15分くらいでPC任せにできるわけですから。

例えば、多くの場合、各仕入先ごとに「仕入れ条件」が細かく決まっています。このメーカーの場合この商品とあの商品を合わせて何SKU揃えなければ発注できない、この商品は最低何個以上で発注する、といった決まりがあったり、発注できる最低金額が指定されていたりして、しかも、それが仕入れ先全体で100以上あったりするんですね。それらを守りつつかつ過不足なく発注するというのは、とても煩雑な作業です。だからこれまで時間も人手もかかっていたわけですが、こうした条件を全てクリアして本当にあっという間に発注ができるので、驚かれる方が多いです。

──中小のEC企業さんにとっては月額4.2万円からという導入しやすい価格も魅力だと思いますが、最低どの程度のSKUがあれば料金に対してコスト的に見合うのでしょうか。

江崎　今お使いいただいている事業者様で見ると、1000SKUくらいがひとつのボリュームゾーンになっています。ただ、それに満たない800SKUから500SKUぐらいのお客様でも、ご相談いただいた結果、導入されるケースがほとんどです。

江田　SKUが少ないため、社長さんが一人で発注業務をやっているという会社も少なくありません。こうしたケースでは、「α-発注」導入により、発注業務を社員やアルバイトなどに任せて本来の社長業に専念できるわけですから、経済効果は確実に上がります。ですから単純にSKUの数で判断するというよりも、その会社の発注スタイルによって導入をご検討いただくのがよいかと思います。

江崎　もちろんSKUが多いと価格も上がりますので、コストパフォーマンスや使い方が不安な方のために、事前に10日間無料で試して「AI分析レポート」を提供できるようにしています。10日間試してみて、全体として在庫がどれくらい減るのかとか、欠品がどれくらい改善するのか、さらにどれくらいの工数が減るのかという点も含めてコストパフォーマンスを判断いただいています。「料金に見合う」と導入していただけるケースがほとんどです。