EC小売・卸売の発注なら
「α-発注」
精度の高い発注を
誰でも素早く!
需要予測AIを搭載した発注リスト作成ツールです
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(1ヶ月無料お試しプレゼント)

    発注の精度と効率を
    どちらも改善します

    α-発注を使えば、需要変動と仕入条件を加味した発注リストを誰でも素早く作成できます。
    これにより、過剰発注や在庫切れによる売り逃しなどを削減できます。

    ・発注業務に時間をかけたくない
    ・発注業務を任せられる人材がいない
    ・在庫切れによる売り逃しをなくしたい
    ・売れ残りや廃棄ロスをなくしたい
    そのお悩み、
    α-発注が解決します
    α-発注の特徴
    適切な発注リストを
    自動生成
    AIが需要変動を加味した適切な発注リストを自動で生成します。
    過剰発注や発注漏れなどを防ぐことができるうえに、発注量の算出にかかっていた多くの時間を、事業の成功にとって本当に重要な施策に充てることができます。
    仕入条件を満たすように
    自動調整
    詳細な仕入条件を設定しておけば、仕入条件を満たすように発注リストが自動で調整されます。
    仕入条件を満たすためにどのSKUを追加すべきか悩む必要がなくなり、スムーズな発注を実現できます。
    在庫データを
    自動集計
    発注時に考慮すべきデータ(過去30日販売実績や現在庫量、原価、過去の在庫量推移など)は自動で集計されて表示されます。
    データ集計にかかっていた時間がなくなり、発注リストを効率よく作成できます。
    需要の変化を
    自動検出
    需要の変化をAIが自動で検出し、注意が必要と判定されたSKUにはアラートが表示されます。
    需要の変化に気が付かず過剰に発注してしまったり、発注せずに売り逃しロスを発生させてしまうなどといったミスを削減できます。
    その他の機能

    α-発注ではその他にも、発注業務を効率化する様々な機能をご利用いただけます。

    売り逃しリスク検出
    在庫状況をモニタリングして在庫切れによる売り逃しリスクをいち早く察知。追加発注が管理画面上で自動勧告されるので、発注漏れなどの人為的ミスを防げます。
    発注実績モニタリング
    「α-発注」の管理画面では、これまでの発注量と在庫数の実績推移がいつでも確認できます。発注パフォーマンスについて振り返りが容易に行えて安心です。「AIに任せっきりだと不安だ」「本当に適正量になっているか確認したい」という方におススメの機能です。
    発注残管理
    AIが入庫情報と発注情報を自動で紐づけて、発注残の状況を可視化します。発注が完了した未入庫の商品を、手間なく一目で把握できます。

    発注リストの作成にAIを活用するメリット

    α-発注は、最先端のAIによる発注量自動算出によって、
    発注の効率化・高精度化を実現します。

    発注時間の大幅削減
    先端AIが発注量を自動で算出します
    空いた時間を本当に重要な施策へ
    先端需要予測AIが適切な発注量を自動で算出します。
    発注量の算出にかかっていた多くの時間を、事業の成功にとって本当に重要な施策に充てることができます。
    売り逃しを防ぐ
    在庫状況を自動でモニタリングして
    在庫切れによる売り逃しを防ぐ
    α-発注は、在庫状況を自動でモニタリング。
    在庫切れによる売り逃しリスクをいち早く検知し、適切なタイミングで追加発注を勧告します。本当であればもっと売れていたかもしれない商品を、無駄なく補充することができます。
    過剰発注を防ぐ
    売上の減少トレンドを検知し、
    発注量を抑えます
    順調に売れていても、需要の変化は突然訪れます。
    競合の新商品の登場や、セールでの需要先食い、季節性の変動など、予期しない要因によって需要は大きく変動します。こうしたトレンドの変化もα-発注ならいち早く検知し、今発注すべき量をしっかり発注するので、在庫が過剰になることも防ぎます。
    開発チーム紹介
    責任者:江崎 貴裕(えざき たかひろ)

    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
    特任講師

    2011年、東京大学工学部航空宇宙工学科卒業。2015年、東京大学大学院博士課程修了(特例適用により1年短縮)、博士(工学)。日本学術振興会特別研究員、国立情報学研究所特任研究員、JST さきがけ研究員、スタンフォード大学客員研究員を経て、2020年より現職。東京大学総長賞、井上研究奨励賞など受賞。

    数理的な解析技術を武器に、統計物理学、脳科学、行動経済学、生化学、交通工学、物流科学など幅広い分野で研究成果を上げている。最近は、物流や在庫管理を効率化するための新しい理論構築に取り組んでいる。
    著書に『データ分析のための数理モデル入門』、『分析者のためのデータ解釈学入門』(ソシム)。

    α-発注の使い方
    • STEP.01
      在庫連携
      ご利用中のツールに合わせて最適な在庫連携方法をご提案させて頂きます。
      面倒な接続設定は全てα-発注のコンサルタントが行うので、手間はかかりません。
    • STEP.02
      発注ルール設定
      発注頻度や発注日など、現在の発注ルールをそのままご設定頂けます。

      また、複雑な商慣習でも詳細なカスタマイズ設定で対応可能です。貴社の状況に合わせた詳細条件の設定を、コンサルタントがサポートいたします。

      ・SKU毎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、様々な業界固有の発注ルールに細かく対応可能です。

    • STEP.03
      発注リスト作成
      α-発注には、効率的に精度の高い発注リストを作るために必要な様々な機能が備わっています。
      例えばAIが需要変動及び発注ルールを加味して、適切なタイミングで適切な発注量を自動で算出します。
      その他にも、大きな需要変動が認められたSKU(≒推奨発注量が大きく変わるSKU)は、発注リスト上でアラートが出るなど、便利な機能が充実しています。

    • STEP.04発注
      仕入先別に発注リストが自動でまとまるので、発注の指示を効率的に行えます。
      また、ご利用中の発注伝票管理ツールなどへの連携も容易に行えるよう、カスタマイズいたします。
    発注量決定の手間をカットし、
    同時に発注精度も向上

    発注業務の一部をAIに任せることで、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ます。エクセル管理から脱却しませんか?
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