概要
在庫金額・消化率の乖離・販売減速の度合いからリスクスコアを自動算出し、危険な在庫を優先的にランキングします。前週比で販売が大きく減速している商品ほど重みを高くし、本当に処分すべき商品を上位に表示します。
特徴的な仕組み
- 提案を採択した場合・見送った場合の結果を「採択成功」「採択失敗」「機会損失」「見送り成功」の4パターンに自動分類し、AIが結果から学習。特に警告を無視して在庫が残ったケースも学習データとして活用し、検知精度を継続的に向上させます。
- 品番単位の提案を採択すると、実在庫の多いサイズ・カラーから優先的に移動伝票を自動生成し、現場でそのまま使える形にします。
導入効果
導入前28%だったリスク対応率が、1ヶ月後52%、3ヶ月後71%、6ヶ月後87%まで向上(参考値)。早期検知・早期処理によりシーズン末の大量廃棄や評価損を防止し、機会損失もデータとして蓄積されるため、AIの精度が継続的に改善していく仕組みです。
