在庫DXクラウド『FULL KAITEN』　機能を大幅に強化したバージョン3.0をリリース

最少の在庫で売上・粗利・キャッシュフローを最大化する在庫DXクラウドサービス『FULL KAITEN』を開発し小売業・卸売業向けに提供するフルカイテン株式会社（本社・大阪市福島区、代表取締役・瀬川直寛）は、在庫に起因する様々な課題を解決する機能を大幅に強化したFULL KAITENバージョン3.0を2021年4月末から本格的に販売開始することをお知らせします。FULL KAITENバージョン3.0は、在庫分析に必要なデータ集計・計算を完全自動化し、売上・粗利・キャッシュフローの悪化につながる6つの機会損失を解消できる点がポイントです。多くの小売企業が頭を悩ませてきた在庫移動も自動計算できる期待の新バージョンとなっています。なお、現行のFULL KAITENバージョン2.0をご利用中の企業様については順次バージョン3.0への移行を進めてまいります。

小売業と卸売業は、持っている在庫を使って売上・粗利・キャッシュフローを最大化する事業です。しかしこれまでは売れ残り在庫や欠品が多すぎるという問題があり、持っている在庫で売上・粗利・キャッシュフローを最大化することができていませんでした。

そんな背景の下でAIが登場したことで、昨今は売れ残り在庫と欠品を需要予測で解決するという取り組みに注目が集まりましたが、AIはデータに現れない外的な要因に影響を受けることから精度の高い予測は困難で、成果が出ているケースは稀であるのが実情です。

FULL KAITENの特長は、需要予測には頼らないという点にあります。図1は在庫のライフタイムサイクルを表した図です。需要予測がカバーしているのは新商品発注というステップのみですが、在庫リスクが発生するのは入荷した商品の販売を開始した後からになります。

図1

需要予測に頼る従来の考え方は、ステップがたくさんあるライフタイムサイクルの中のたった1つの工程に過ぎない新商品発注の段階で予測が外れたら、売れ残り在庫も欠品も発生してしまうという致命的な欠陥を抱えています。

これに対しFULL KAITENの考え方は、需要予測を当てるのはAIの技術的限界もあって難しいものの、入荷から販売終了までの間のステップで様々な工夫をすれば売れ残り在庫と欠品を抑制することはできるというものです。
在庫リスクは放置すると日々悪化し、それに伴って値引きの必要性が生まれて売上・粗利を失っていきます。これはつまり在庫リスクの悪化を抑制できれば、今よりも売上・粗利を増加させられるということに他なりません。

FULL KAITENは、在庫リスクに関係する6つの機会損失を解消し、既に手もとにある在庫を使って売上・粗利・キャッシュフローを最大化することができます。

図2

一般的に機会損失というと欠品が想起されるケースが多いですが、実際は図2のように「値引き」「販売単価ロス」「売れ残り」「店舗在庫の欠品」「倉庫在庫の欠品」「旬の見逃し」の6種類あります。FULL KAITENはこれらをワンストップで解消し、売上・粗利・キャッシュフローの最大化を実現する在庫DXクラウドサービスです。

今回のバージョンアップで登場した新機能は3つあり、最大のものが「ディストリビュート分析（在庫移動）」です。これは、店舗在庫の欠品による機会損失を解消するための機能で、売れる商品を売れる店舗に過不足なく配置することができるようになります。

例えば、店舗ごとに任意のＸ日を設定すると、AIがＸ日後までに売れる数量を予測するため、同店にある在庫の過不足分がすぐに分かります。これにより売れる商品を売れる店舗に配置することがSKU（在庫最小管理単位）単位で可能になるので、会社として（全店トータルで）店舗在庫の欠品による機会損失を大きく減らすことができます。さらに、売れる店舗で販売することで、不必要な値引きの抑制にもつながります。

従来こういった計算はエクセルなどの表計算ソフトを使って行われることが多く、在庫ディストリビューターには大変な業務負荷がかかっていました。当機能は全店舗・全SKUを対象に在庫移動数を自動計算し出力するため、業務負荷を大きく軽減できます。

このほか、再発注すべきSKUとその数量を自動計算する「補充発注」機能は、倉庫在庫の欠品による機会損失を解消します。また、前年実績や統計と当期とのギャップを算出し各店で販促すべきSKUを抽出する「ギャップ分析」機能は、旬の見逃しによる機会損失を解消します。これらの新機能も合わせ、順次追加リリースします。

旧バージョンからあるクォリティ分析、単価分析、中央倉庫分析の基本機能も大幅に強化しており、クォリティ分析では、全ての在庫をSKUごとに未来の在庫リスク（売れ残りリスク）と未来の売上貢献度または未来の粗利益貢献度の2軸で評価します（図3）。

このため、Betterの在庫一覧から商品リストを作成できるようになっており、ユーザーはリストを基に販促を強化することで、プロパー消化率を向上させたり値引きするにしても薄い値引きで済ませたりという結果が得られます。

単価分析は来店客数やお買い物件数が減る中でも平均客単価を向上させることで売上・粗利を増やすことができる機能です。販促施策を立案する際、どういった客単価のどの商品の販促を強化すれば平均客単価が向上するかが分かるようになります。
中央倉庫分析は売れ残りロスによる資金繰り悪化を防ぐため、倉庫に眠っているBestとBetterの在庫をどの店舗へ移動させれば良いかを見える化します。

FULL KAITENは、導入企業から日々受け取る販売データや在庫データをAIによって計算・分析することで次の3つの価値を提供します。

　・6種類の機会損失を解消し、売上・粗利・キャッシュフローを最大化
　・在庫分析に必要なデータ集計・計算を完全自動化
　・異なるチーム間で同じデータを共有し情報格差を解消

FULL KAITENは、在庫問題の解決に特化したSaaSです。在庫問題とは、「在庫を増やせば売上は増えるが売れ残る。在庫を減らすと売上も減る」という長年解決されてこなかった課題を指します。

多くの企業が「売上を失うより在庫を持つ方がよい」と考えるため、小売業・卸売業では在庫過多が常態化しており、新型コロナウイルス感染拡大下では在庫過多が経営破綻に直結する喫緊の課題であることが浮き彫りになりました。しかも2025年以降、毎年100万人近くの人口が減っていく国内市場では、今回のコロナ禍クラスの需要消失が続くことが確実です。

一方で、こうした在庫問題をデータの有効活用で解決しようとするDX（デジタル・トランスフォーメーション）ツールは多くないのが実情です。

在庫過多を放置して売上ばかりを追求する従来のビジネスモデルは限界を迎えており、「在庫の質」をDXによって可視化すること、つまり商品ごとの在庫リスクと売上貢献度を数値化することで、少ない在庫で売上・粗利・キャッシュフローを最大化させる手法が求められています。
FULL KAITENはそうした手法を支援するツールとして評価されており、現在、中小から大手まで多くの小売企業（EC及び実店舗）に導入されています。導入企業の中にはバランスシートの現金を213%に増やした企業もあるなど、大きな成果を出しています。

弊社は在庫問題で悩む小売業・卸売業の皆様、コロナ禍で表面化した在庫問題の解決に取り組んでいる企業の皆様のお役に立てるようプロダクト改善を継続しております。そして、在庫問題を解決する先にある「世界の大量廃棄問題を解決する」というミッションの遂行に向け、ユーザーである小売業・卸売業の皆様のお役に立てるよう取り組んでまいります。

バージョン3.0に期待してFULL KAITEN導入を決断された企業様からのメッセージをご紹介します。

【会社概要】
社名: フルカイテン株式会社
URL: https://full-kaiten.com
本社: 大阪市福島区福島1-4-4 セントラル70　2階B
設立: 2012年5月7日
代表者: 代表取締役 瀬川直寛
従業員数: 21名

【本件の問い合わせ先】
フルカイテン株式会社
　広報チーム　南
電話: 06-6131-9388
Eメール: info@full-kaiten.com