在庫配分最適化（ディストリビューション）AIの利用開始

2019 年３月１日
各 位
会 社 名 株式会社ＡＮＡＰ
（ＪＡＳＤＡＱ・コード番号 3189）
問合せ先 執行役員経営企画部長 大矢正幸
電話番号 03－5772－2717
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在庫配分最適化（ディストリビューション）AI の利用開始
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当社（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：家髙 利康）は、株式会社ＧＡＵＳＳ（本社：東京都渋谷区、代
表取締役：宇都宮 綱紀、以下「ＧＡＵＳＳ」）と連携し、在庫配分最適化（ディストリビューション）AI の利用を
開始いたします。
※平均で約 15%の粗利益増加効果が見込まれています！




【開発の背景】
ANAP では国内約 30 店舗での店舗販売のほか、自社 EC サイト「ANAP オンラインショップ」やその他他社 EC
サイトでの販売等、様々な販売ルートでファッションアイテムの提供がなされており、株式会社アイル（東
証第二部上場、証券コード「3854」、本社：大阪府大阪市、代表取締役社長：岩本 哲夫、以下「アイル」）
提供の販売管理ソフト、「アラジンオフィス for fashion」のもと、各ルートの販売管理を行っています。
管理業務の中でも、在庫配分業務については、担当者が過去の売上データを参考にしながら、経験と勘で配
分を行わなければならず、実際の販売量とのズレによる機会損失や、売れ残り商品の発生に伴う値下げ、廃
棄処分といった損失も発生してしまっていました。
ANAP が保有している顧客属性毎の購買データ、カテゴリー別の洋服・小物の販売データと GAUSS の最先端
AI 技術を活用することで、販売ルート毎の適正な在庫配分の出力を実現する AI の開発に着手しました。
[AI 導入後のフロー]
※在庫配分最適化 AI には、GAUSS Foundation Platform（以下、「GFP」）を活用しております。




[GFP データクレンジング 画面イメージ]
【サービス概要】
在庫配分最適化 AI では 2 つの AI モデルを使用し、①EC サイト向け・店舗向けの在庫配分、②店舗向け在庫
の各店舗への配分の最適化を実現しています。




【運用方法】
2 つの AI モデルをアイルの「アラジンオフィス for fashion」に実装し、利用します。
① EC サイト向け・店舗向けの在庫配分
（1） SKU（Stock Keeping Unit：在庫管理時の最小管理単位）毎の総仕入れ在庫数を入力します。
（2）「店舗・EC 比計算」機能によって、自動で総仕入れ在庫数を店舗在庫数と EC 在庫数に分配されます。


[画面イメージ]
② 店舗向け在庫の各店舗への配分
（1）SKU 毎に各店舗への配分を入力します。（マニュアル対応により、AI で学習が進めづらい店舗ごと
の細かい傾向等のデータを蓄積しやすくします。）
（2）「配分最適化」ボタンをクリックすると、（1）で手入力した配分を、過去の数値データをもとに AI
が再配分を行います。


[画面イメージ]




【導入効果・メリット】
在庫配分最適化（ディストリビューション）AI の導入により、売れ残りによる店舗での不要な割引やネット
在庫への強制移動、売り切れによる販売機会損失などを削減することができ、ANAP では平均約 15%の粗利益
の増加が見込まれています。（ANAP 過去販売データによる実証実験結果）
また、担当者の経験ベースだった在庫配分のノウハウが自動化されることにより、属人的でない業務運用を
実現することができ、新人の教育コスト削減などの効果も期待することができます。