業界別オファリング

小売・流通

需要、在庫、販売実績をつなぎ、小売・流通の受発注とMDを支援。店舗ごとの条件や販売機会を踏まえ、在庫と顧客体験を合わせて改善します。

時代認識と本質的課題

売れる機会と、在庫の使い方をつなぐ。

売れ筋、在庫の偏り、季節、販促、店舗ごとの違い。日々変わる情報をそろえ、発注や品揃えの判断を支えます。欠品と過剰在庫の両方を見ながら、現場が調整できる仕組みを検討します。

保有する力を、競争優位とROAへ

在庫は、顧客に届いて初めて価値になります。販売機会、在庫の滞留、補充の負荷を合わせて把握し、資金と売場を活かす判断を支えます。

私たちのアプローチ

現場の商売感覚と需要・在庫の知能基盤が共鳴し
粗利率と在庫回転率を持続改善するリテール基盤へ

ALBACONNECTは、単純な過去実績の延長予測や本部目線の一律指示にとどめず、バイヤーや店長が地域・天候・顧客層の変化をどう読み取っているかを起点にリテール運営を捉えます。商品・店舗・在庫・顧客シグナルを共通基盤で重ね合わせ、需要予測から発注・棚割・販促実行、結果の検証までを粗利率と在庫ROAを高める仕組みとして実装します。

  1. 01 / Unified Product, Store & Customer Graph

    SKU×店舗特性×顧客購買文脈の統合データ基盤

    商品の代替関係・店舗の商圏特性・会員の購買傾向を結び、店舗ごとの需要構造を可視化します。 顧客企業の「POS売上・店舗/倉庫在庫・発注/納品履歴(SKU×店舗×日次・時間帯別の販売と在庫推移)」を起点に、「店舗・MDの発注・配分業務の高速化と精度向上(確認すべき例外SKUに集中でき、日常の発注工数と欠品・過剰在庫を削減)」までを一貫した仕組みとして実装します。

  2. 02 / Demand, Allocation & Markdown Engine

    需要予測×発注・在庫配分・価格判断の最適化支援

    欠品リスクと廃棄・値引きロスを天秤にかけ、根拠付きの推奨発注量・配分案・施策対象を提示します。 顧客企業の「販促カレンダー・天候・地域イベント・価格履歴(需要変動を生む外部要因と施策条件)」を起点に、「本部と店舗が同じ根拠で動く売場・販促実行(なぜその数量・施策なのかの理由が共有され、現場の納得感と実行率が向上)」までを一貫した仕組みとして実装します。

  3. 03 / Store Execution & Margin Loop

    店舗実行フィードバックと粗利・在庫回転率の検証

    店舗で修正した発注理由や売場の気づきを回収し、予測モデルとMD戦略へ継続的に還流します。 顧客企業の「バイヤー・店長の商品特性理解と売場制約(陳列スペース・ロット条件・賞味/販売期限ルール)」を起点に、「在庫ROAと顧客LTVの持続的な改善(適正在庫化で生まれたキャッシュと時間を、新商品開発や接客体験向上へ再投資)」までを一貫した仕組みとして実装します。

独自基盤 × 業務フロー統合アーキテクチャ

顧客の保有資産と固有の知能基盤が、日々の業務フローで結びつく構造。

STAGE 01 — CUSTOMER ASSETS顧客企業の保有資産・現場文脈
STAGE 02 — PROPRIETARY COREALBACONNECT 独自基盤の接合構造
STAGE 03 — WORKFLOW & ROA VALUE顧客業務フローでの価値発揮
01.1

POS売上・店舗/倉庫在庫・発注/納品履歴

SKU×店舗×日次・時間帯別の販売と在庫推移

02.1Unified Product, Store & Customer Graph

SKU×店舗特性×顧客購買文脈の統合データ基盤

商品の代替関係・店舗の商圏特性・会員の購買傾向を結び、店舗ごとの需要構造を可視化します。

03.1

店舗・MDの発注・配分業務の高速化と精度向上

確認すべき例外SKUに集中でき、日常の発注工数と欠品・過剰在庫を削減

01.2

販促カレンダー・天候・地域イベント・価格履歴

需要変動を生む外部要因と施策条件

02.2Demand, Allocation & Markdown Engine

需要予測×発注・在庫配分・価格判断の最適化支援

欠品リスクと廃棄・値引きロスを天秤にかけ、根拠付きの推奨発注量・配分案・施策対象を提示します。

03.2

本部と店舗が同じ根拠で動く売場・販促実行

なぜその数量・施策なのかの理由が共有され、現場の納得感と実行率が向上

01.3

バイヤー・店長の商品特性理解と売場制約

陳列スペース・ロット条件・賞味/販売期限ルール

02.3Store Execution & Margin Loop

店舗実行フィードバックと粗利・在庫回転率の検証

店舗で修正した発注理由や売場の気づきを回収し、予測モデルとMD戦略へ継続的に還流します。

03.3

在庫ROAと顧客LTVの持続的な改善

適正在庫化で生まれたキャッシュと時間を、新商品開発や接客体験向上へ再投資

持続的学習サイクル(Feedback Governance)

販売実績と現場の発注修正理由が毎週蓄積され、新商品や季節替わりでも立ち上がりの速い自社固有のMD知能基盤が育ちます。

変革を駆動する具体的なサービス領域

小売・流通において一気通貫で伴走するサービス領域

以下は業務への適用例です。対象業務、利用できるデータ、判断の責任範囲に合わせて、支援内容を設計します。

SERVICE 01 — 小売・流通

需要・受発注の支援

販売実績、季節性、販促、納期・発注単位を踏まえ、需要と補充の検討を支援します。

SERVICE 02 — 小売・流通

商品・在庫データの連携

POS、EC、商品マスタ、倉庫の情報をつなぎ、商品と在庫を一貫して見られるようにします。

SERVICE 03 — 小売・流通

MDと顧客接点の改善

商品情報、品揃え、問い合わせの声を整理し、販売現場とデジタル接点の改善に活かします。

目指す変化・事業インパクト

業務の変化を、再現可能な事業の力に。

単発のツール導入で終わらせず、現場の意思決定速度・業務品質・組織全体のROA向上へ直結する3つの構造的変化を実装します。

店舗の条件に沿った判断

同じ商品でも異なる売れ方を踏まえ、店舗・チャネルごとに検討できる状態を目指します。

在庫と販売機会の可視化

欠品、滞留、移動の候補を把握し、優先して確認すべき商品を見つけやすくします。

施策の結果を次の発注へ

販促や品揃えの変更を実績と結び、次の発注・MDの判断材料にします。

価値の確かめ方・評価指標

何が変われば価値があるかを、そろえる。

対象業務の現状、検証する期間、評価指標を合わせて定めます。以下を起点に、御社にとっての成果を具体化します。

  • KPI 01業務速度・リードタイム指標

    欠品・滞留と在庫回転の状況

  • KPI 02判断品質・手直し削減指標

    発注・補充・商品管理の負荷

  • KPI 03事業成果・ROA貢献指標

    販促・品揃えと粗利益への影響

関連する業務課題・ソリューション

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事業成長につながる、AI・システム活用をご支援します。

「何を作るべきか」という構想整理から、設計・開発・運用まで。事業・業務・データを踏まえた実践的な支援を行います。

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