在庫と発注判断を見える化する店舗システム

プロジェクト概要

棚卸し表とEC管理画面を突き合わせたところ、同じ商品の在庫数が販売経路ごとに異なり、欠品と過剰発注が同時に起きていました。単にツールを導入するのではなく、現場がどこで迷い、どの判断を人に残すかまで含めて業務を組み直す設定です。

導入前の具体的な悩み

POS、EC、倉庫表計算が別管理。店長が毎朝目視し、経験で発注数を決める。

その結果、在庫数のずれと経験頼みの発注という問題が表面化。忙しい人ほど個別対応が増え、改善のためのデータも残らない状態を想定しました。

最初のヒアリングでは、担当者の作業だけでなく、受付から完了までの情報の移動、例外処理、確認者、利用中の表計算・メール・既存システムを時系列で確認します。

課題の整理と改善設計

販売速度、リードタイム、最低陳列数、季節性を商品群ごとに整理。

改善案は、販売・在庫データを集計し、欠品リスクと発注候補を通知。最終発注は担当者が判断という方針です。AIやシステムに判断を丸投げせず、入力、整理、提案、人の承認、記録の役割を分けました。

業務を一度に置き換えると現場負担が増えるため、対象を1部署・1業務に絞った試作から開始。現行手順と並行運用し、時間、ミス、差し戻し、利用率を比較します。

実装と運用のポイント

POSとEC在庫を定期同期し、欠品予測と発注候補を表示。発注確定は店長が行う。

運用開始前に、誰が確認し、どの状態を完了とするか、例外時にどこへ戻すかを画面と通知に反映します。管理者向けには処理件数だけでなく、修正された理由と未処理案件を確認できる一覧を用意します。

安全面・品質面では、棚卸差異が大きい商品は自動発注対象外。賞味期限と催事需要は別ルールで警告。利用者向けの短い操作説明と、最初の1か月の週次レビューまでを導入範囲に含めます。

改善後の業務と想定効果

欠品対応の電話と店舗間移動を減らし、発注根拠を新人店長にも共有できる状態を想定。

数値面では、欠品を30％削減、棚卸作業を月8時間短縮ことを目標値として設定します。これは実績値ではなく、現状データを取得したうえで検証する想定効果です。

効果判定は導入前2〜4週間と試行後を比較し、削減時間だけでなく、対応漏れ、差し戻し、現場の継続利用率も確認します。効果が出ない機能は残さず、手順か対象範囲を見直します。

次のフェーズ

需要予測、廃棄分析、仕入先別発注データ送信へ展開。

ただし拡張は、最初の対象業務で品質と運用負担を確認してから判断します。システムを増やすことを目的にせず、現場の時間と顧客体験の両方が改善する範囲だけを進めます。

初回相談では、現在の手順、使用中のツール、月間件数、困っている例外を確認し、試作対象と検証指標を1枚に整理します。