「週末の棚卸しで休日出勤…」

「伝票と現物の数が合わない…」

「倉庫の奥にある商品を探すのに時間がかかってしまう」

そんな経験はありませんか？

検品・棚卸の作業は、どうしても人手と時間がかかりがちです。手作業でのチェックにはミスがつきもので、せっかく入力した在庫データも、現場のリアルな状況とズレてしまうことが多々あります。その結果、在庫状況が不透明になってしまい、お客様が欲しいときに商品を提供できなかったり、必要以上の商品を仕入れてしまったりする問題が発生します。

これらの課題を解決に導くのが、Google Cloudが提供するBigQuery MLとLooker Studioを活用した在庫管理システムです。

在庫管理の3つの課題

1. 非効率な需要予測
   過去の経験や勘に頼った仕入れ計画のため、需要を正確に予測できず、欠品や過剰在庫が発生する。

2. データ活用の限界
   膨大な販売データを集計・分析するのに時間がかかり、売れ筋商品の傾向や在庫の適正量を見極めるのが困難。

3. 情報がリアルタイムで共有されない
   紙や古いデータに基づいた作業だと、正確な在庫数や商品の売れ行きをリアルタイムで把握できない。

解決策

1. BigQuery MLによる需要予測
   過去の販売データや市場のトレンド、季節要因などを分析し、将来の需要を正確に予測します。
   その結果、必要な商品を必要な分だけ仕入れることができ、在庫の最適化につながります。
2. Looker Studioによるデータの可視化
   リアルタイムの在庫状況や需要予測を可視化します。
   どの商品が売れているか、在庫がどのくらい残っているかなど、必要な情報が一目で把握できます。

導入で得られる効果

• 在庫最適化によるコスト削減
  正確な需要予測に基づいた発注により、過剰在庫や欠品を減らし、保管コストや機会損失を削減できます。
• 業務効率の向上
  データの集計やレポート作成にかかる時間を大幅に削減し、より戦略的な業務に集中できます。
• データ活用による戦略立案
  リアルタイムで可視化されたデータに基づいて、最適な棚割りや商品配置など、売上向上につながる戦略を迅速に立案できます。

導入の流れ

1. 現状分析
   まずは、現在の在庫管理方法や抱えている課題をヒアリングし、データ活用による課題解決の目的を明確にします。

2. PoC（実証実験）
   小さな範囲で需要予測モデルを構築し、効果を検証します。
3. システム連携・運用開始
   既存システムと連携し、業務フローに組み込むためのカスタマイズを行います。
   運用サポートやトレーニングも提供し、スムーズな導入を支援します。

最後に

「在庫が正確に把握できていない」
「需要予測が難しく、在庫の過不足が発生する」

そんな課題をGoogle Cloudソリューションが解決してくれます。データに基づいた合理的な在庫管理で、より創造的な仕事に集中できるように変えていきませんか？

ご興味をお持ちいただけましたら、ぜひお気軽にご相談ください。