そごう・西武とRidgelinez、バーコードなどに依存しない単品在庫管理のデジタル化へ

今回は「そごう・西武とRidgelinez、バーコードなどに依存しない単品在庫管理のデジタル化へ」についてご紹介します。

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　そごう・西武とRidgelinezは、実店舗とECサイトにおける在庫の一元管理と発注の最適化に向けて、AIを活用した在庫管理のデジタル化を8月28日から開始する。Ridgelinezが8月7日に発表した。これにより両社は、販売機会の最大化と廃棄削減の両立、業務負荷の軽減を目指す。

　この取り組みは、バーコードやRFIDを必要とせずにAIによる単品在庫管理を行うもので、国内の百貨店業界では初めてだという。まずは、西武池袋本店の諸国銘菓・名産売場、そごう大宮店の諸国銘菓を対象に実施し、そのほかの自主運営売場から拡大して全店展開を目指している。

　コンビニエンスストアやアパレルなどで広く採用されている在庫管理のデジタル化手法は、取引先の協力のもと商品バーコードやRFIDなどの運用統制が必要となる。一方、そごう・西武の諸国銘菓・名産売場は、取扱メーカーや商品が多岐にわたり、商品を識別する国際標準バーコード「JANコード」による管理が完全な形ではできていなかった。

　結果として、発注業務や在庫管理をデジタル化できずに紙台帳で運用し、個人の経験や勘に基づく発注をファクシミリで行っていたという。そのため、発注に時間がかかる、担当者によって発注精度のばらつきがある、ECと連動できない、賞味期限がある商品の販売機会を損失している――といった課題を抱えていた。

　こうした課題を解決するため、そごう・西武はRidgelinezと共同で取り組みを開始。Ridgelinezの画像認識AIを組み込んだ在庫管理業務アプリを活用することで、バーコードなどの有無に関係なく、商品在庫を単品管理する仕組みを構築し、2022年1月から実証実験を進めた。実証では、紙台帳の管理が不要となったことで、発注・検品・納品の作業時間を33％削減した。

　また、ビジネスの重要な指標を一覧表示し、リアルタイムに情報を追跡・分析する管理ツール「デジタルダッシュボード」の情報を用いて過剰発注を発見することで、廃棄ロス削減に向けた発注調整を開始した。画像認識AIの検知率については、実験を重ねて約99％まで向上している。

　実証実験における成果として、Ridgelinezは（1）画像認識AIを活用した単品在庫管理、（2）紙で運用していた発注台帳や在庫管理台帳のデジタルダッシュボード化、（3）これらの業務機能のスマートフォンアプリによる提供――を挙げる。

　そごう・西武はRidgelinezと共に、取り組みの対象売場を拡張しながら在庫情報のデジタル化を進め、その情報を基にAIを活用した需要予測や発注の自動化を目指す。また、在庫情報を自社ECサイトに連携することで、商品の販売を強化する。