発注時間を70〜80％削減・属人化からの脱却を実現

当時は、SKU数と仕入先の増加に伴い、発注業務が極めて複雑化していました。 仕入先ごとにロットが違い、SKUごとに入り数も異なるため、複数の条件を考慮しながら発注書を作る必要があり、誰でもできる業務ではありませんでした。 そのうえ発注書はExcelで作成しており、他システムから情報をコピー＆ペースト、PDF化、入荷後の照合作業など、細かな手作業が多く工数も非常に大きい状況でした。 SKUの特徴や仕入条件を覚えていないと判断が難しく、発注業務は高度な専門性を要する作業になっていました。そのため、発注は限られた担当者しか担えず、属人化が極端に進んでいました。 担当者が休むと仕入が止まる可能性もあり、在庫が売上に直結する当社の事業モデルにおいては大きなリスクでした。 「誰か一人に依存するやり方から脱却したい」 「誰でも発注できる体制にしたい」 という強い危機感を抱いていました。

仕入発注は、AIなどによって効率化できる領域ではないかと感じていたところ、 infonerv社からのメールで「α-発注」を知りました。 過去に一度、発注業務を効率化するためのアプリケーションを外注開発したことがあります。 業務効率は改善したものの、仕入条件を十分に登録できず、需要予測は"職人技"の領域に残ってしまい、属人性を解消することはできませんでした。 その点、「α-発注」は大規模な開発をしなくても仕入条件を含めたロジックを標準機能でカバーでき、需要予測 → 発注リスト生成 → メール送信 まで一気通貫で対応できる点が大きな魅力でした。 さらに、コスト・操作性・サポート・柔軟性のバランスが良かったこともあり、総合的に見て「α-発注」が最も自社のニーズに合っていると判断し、導入を決めました。

初めは不安でした。 特に「職人技での判断」と「AIの算出結果」がどれほど一致するのか未知数だったためです。 そのため、最初のうちはAIを完全に信用せず、AIによる推奨値と出荷実績を照らし合わせながら慎重に運用しました。 ですが、徐々に"人のクセ"と"AIのロジック"の違いを理解できるようになり、発注業務がスムーズに回るようになっていきました。

属人性が間違いなく大きく改善されました。 これまで約十年間専門性が高い業務として引き継ぎが困難だった発注業務が、 「α-発注」の導入によって新卒2年目の社員に引き継ぐことができました。 長年課題だった「担当者依存」の状態から初めて脱却できました。 業務工数も改善しています。 従来は、仕入先1社あたり10分ほどかかっていた発注作業が、 今では2〜3分まで短縮されています。 また、以前はSKU単位でしか回転率を把握できませんでしたが、 「α-発注」では仕入先単位で全SKUの在庫状況を俯瞰できるようになり、 在庫の見える化が一気に進み、在庫品質も向上しました。 「もしα-発注が使えないとしたら…想像するだけで大変」です（笑）。 「α-発注」があれば、無理なくSKUをさらに増やせると感じているので、 お客様のニーズに応えるべく、今後も幅広い品揃えでの運営を続けていきたいと考えています。

仕入先が多い企業ほど、仕入先ごとの条件管理に大きな負担がかかります。 「α-発注」を導入すれば、その煩雑さから解放され、まず労力が大幅に減ります。 また、月次実績の見える化により在庫品質が向上し、 企業成長の基盤となる"在庫の健全化"へつながります。 導入前には、無料のシミュレーションで「在庫品質がどれだけ改善するか」を確認できます。 弊社もその数字を見て衝撃を受けました。 まずは一度、シミュレーションで改善幅を確かめてみることをおすすめします。