SENSYと両備システムズ、アパレル向けAI需要予測で提携

SENSYと両備システムズは、アパレル業向け基幹システムとAI需要予測を連携します。
販売・在庫データなどを活用し、新商品の初回投入量や発注計画を支援します。
新機能は2027年3月から段階的に提供を開始する予定です。

記事の概要

両社は、両備システムズの基幹システム「Sunny-Side for Retail」と、SENSYのAI需要予測技術を連携します。
同システムに蓄積した販売・在庫・売上データと、商品属性や消費者嗜好データを組み合わせます。
販売実績のない新商品の初期投入量（初回ロット）の予測を支援します。
発注計画、店舗配分、店舗間移動、マークダウン判断までを一貫して支援します。
需要予測に必要なデータ収集・分析を自動化し、担当者の経験に依存した業務の標準化を目指します。
適正な仕入れ計画と在庫調整により、欠品や過剰在庫、商品ロスの抑制を支援します。
SENSYの導入事例では、廃棄ロス率15％改善、値引ロス率9％改善、在庫回転率12％向上の成果が確認されています。
新機能は2027年3月から段階的に提供を開始する予定です。

記事のポイント

1. 初回ロットを予測： 販売実績のない新商品について、商品属性や消費者嗜好データを活用し、初期投入量の予測を支援します。
2. 在庫運営を一貫支援： 発注、店舗配分、店舗間移動、マークダウンの判断を、Sunny-Side for Retail上で一貫して支援します。
3. 属人化を解消： 需要予測に必要なデータ収集と分析を自動化し、担当者の経験に依存した意思決定の標準化を目指します。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 新商品の販売実績がない段階から、商品属性や嗜好データを意思決定に組み込めるため、経験者依存の発注業務をどこまで標準化するか検討が必要になりそうです。
• アパレル同業： 需要予測単体ではなく、発注・配分・店舗間移動・値下げまでつなぐ運用が比較軸になり、既存システムとのデータ連携を見直す可能性があります。
• 商品企画・MD部門： 初回投入量の判断を販売開始前にデータで検証しやすくなるため、企画担当者は経験による見込みと予測結果をどう組み合わせるか考えることになりそうです。

このニュースの背景

アパレル業界では、気候変動や消費者ニーズの多様化、流行変化の加速によって需要予測が難しくなっています。
既存商品の予測手法が広がる一方、販売実績のない新商品の初回投入量を適切に判断することは難しい課題として残っています。
初回投入量を誤ると、欠品による販売機会の損失だけでなく、過剰在庫、値下げ販売、廃棄ロスにもつながります。

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