（そごう・西武）店頭在庫のOMO化・AI発注を目指して 在庫管理デジタル化の取り組みを開始

そごう・西武は「実店舗とECサイトの在庫の一元管理（OMO化）」「AI発注の導入」を目指し、単品在庫管理をデジタル化する取り組みを8月28日（月）より開始いたします。2022年1月からの実証実験を経て、まずは西武池袋本店の諸国銘菓・名産売場とそごう大宮店の諸国銘菓を対象とします。なお自主売場での単品在庫管理のデジタル化は発注精度の向上と業務の負荷軽減にもつながります。
今後、他の自主運営売場から対象を拡大していき、将来的にはテナントも含めて全フロアを対象として百貨店で扱う商品のOMO化を目指してまいります。

【今までの発注・在庫管理の課題】
そごう・西武の諸国銘菓、名産売場では、取り扱い商品やメーカーが多岐にわたることもあり、完全な形でのJANコードによる管理ができていませんでした。結果として、発注業務や在庫管理をデジタル化できず、個人の経験に頼った発注を実施せざるを得ない状況となっていました。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でる」「在庫管理がアナログなためECと連動できない」などの課題がありました。

【本取り組みの詳細】
上記課題を解決するため、売場のデジタル化を目指し、画像認識AIによる単品在庫管理に向けて、取り組みを開始しました。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かかわらず、商品の在庫単品管理が可能な仕組みを実現しました。
※Ridgelinez株式会社が開発

【実証実験の成果】
実証実検の対象商品では紙台帳の管理が不要となり、発注、検品、納品作業時間の33%削減を実現しました。また削減できた時間を接客などの顧客満足度向上につながる業務にあたることもできるようになりました。さらに、ダッシュボード（複数の情報を一覧できる情報管理ツール）を活用した過剰発注の発見により、廃棄ロス削減に向けた発注調整を開始しました。
なお、画像認識AIの検知率については、実験を重ねる事で約99％にまで高める事ができております。

【今後目指していく目標】
在庫情報をデジタル化することで、その情報をもとにAIを活用し、需要を予測し、発注の自動化を目指します。また全フロアを対象とし、在庫情報を自社ECサイトに連携することで、自社EC商品の取り扱い商品が増え、EC販売を飛躍的に拡大できる見込みです。

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