効率化は、現場主導の打ち手の積み重ねから。リブランディングを推進するオルビスを裏側から支える、テクノロジーを用いた需要予測・在庫管理とは？

ノーコードAIクラウドUMWELTのユーザーインタビューとして、スキンケアを中心とするビューティーブランドを展開するオルビス株式会社様（以下、敬称略）をご紹介します。業界的に需要予測や在庫管理が複雑化する中でも、同社は2020年に通販向け出荷ラインに無人搬送ロボットを導入し自動化促進するなど、最新テクノロジーを取り入れながら省人化・効率化を進めています。現場ではどのような実務を行っているのか、 同社ロジスティクス管理グループ柳田様と発注管理グループ山口様をインタビューしました。

柳田様（TOP写真右）
お客様や各店舗への発送を担当するロジスティクス管理グループ所属。通常出荷の安定化や新規施策に関する物流周辺業務を担当する。

山口様（TOP写真左）
商品ごとの需要予測、発注、在庫管理を行う発注管理グループに所属。主に化粧品部門の商品を担当する。

以下、敬称略。

撮影協力：オルビス株式会社
インタビューはオンラインで実施しました。

現場の課題と最新テクノロジーをかけ合わせる

画像：プレスリリース「オルビス、通販向け出荷ラインに無人搬送ロボットを導入し自動化促進｜PR TIMES」より

ーオルビスは、業界内でもDX推進の取り組みを早期から進めている印象があります。昨年8月には、東日本流通センターを走る小型AGV330台の様子がインターネットやSNSをはじめとする各方面で話題になっていました。社内ではどのような方向性でDXが進んでいるのでしょうか。

柳田：表向きには、経営側で大々的に「DX推進しよう」と進めているように見えるかもしれません。実際はむしろ逆で、現場主導で効率化・省人化を進めた結果としてDX推進に繋がっています。

AGV導入に関して言えば、もともと通販向け出荷ラインの現場で挙がっていた課題感と、最新の物流テクノロジーをうまく掛け合わせて実現しました。AGV導入以外の施策に関しても同様に、基本は現場主導で進んでいます。

ー柳田さん、山口さんはまさにその現場で効率化に取り組まれています。お二人が会社から任されているミッションについて教えて下さい。

山口：まず、私がいる発注管理グループが持つ大きな役割の1つに、需要予測の精度向上があります。直近だと、オルビスではBtoB事業への参入や海外展開も図っており、売り方も販売チャネルも変わってきています。これらの変化に対応しながら、需要予測・在庫管理の体制を改善する役割を担っています。

柳田：私が任されているミッションの1つとしては、全国に約100拠点以上ある店舗の在庫量を適正にすることです。市場変化に合わせて、オルビスも従来の欠品リスク回避優先で余分に在庫を構える考えから、現在は適正在庫の実現を目的に商品の発注数を絞る方向にシフトしています。この経営方針の変化で、例えば店舗により在庫に偏りが出やすくなるなど、今までになかった問題も発生してきています。それらを調整し取りまとめる仕事をしています。

ー市場の変化に合わせて業務も課題も変容しているんですね。

システム開発不要の伴走型支援、その分課題解決に集中できる

ー昨年2月に開催されたとあるイベントで弊社長江が小林社長と出会い、その後御社内でUMWELTをご説明する機会を頂いたことがご導入のきっかけの１つでもありました。最初、UMWELTを触ったとき、どのような印象を受けましたか？

柳田：もともと、UMWELT導入は発注管理グループで進めていたプロジェクトでした。社内で小耳に挟んだときに、これは面白そうだなと思い、ロジスティクス管理グループでも活用できるか社内に掛け合ってみました。というのも、自分が担当する店舗の在庫補充で課題感を持っていたからです。

実際に使ってみた感想としては、自分でシステムを組むわけではないので、ツールとしては使いやすそうな印象を持ちました。システムを組まない分、社内のデータ集めや整備に集中できます。今年頭に出した店舗の需要予測では、工数最低限で良い結果を得ることができました。

山口：私の場合は、中途で入社した時にはすでにTRYETINGとの検証が始まっていました。個人的には、得たい成果を得るためにどんなデータを用意すればいいか、TRYETINGのコンサルタントの人たちが紐解きながら伴走してくれる点が良いと思っています。

はじめは、AIについては「最近流行っている」くらいに認識していた程度でしたが、次第に現場の課題に対してUMWELTやAIで何ができるのかを考えられるようになりました。前述したように、市場の変化に対して販売チャネルも売り方も変えているので、柔軟に使える点がいいですね。

効率化で欲しい成果を得るためには、現場の横串を刺すような実務の積み重ねが必要

ーTRYETINGでは、柳田さんと山口さんが現場から集めてきたデータをUMWELTに入れて、需要予測や在庫管理の効率化をお手伝いしています。このデータ集めやデータ整理は一番ご尽力されているポイントだと思います。抽象度が高く複雑な課題に対して、どのような工夫を行っているのでしょうか。

柳田：通販の物流では、3PL（サードパーティロジスティクス、物流機能の全体または一部を、第三の企業に委託する物流業務形態のひとつ）のパートナー企業さんと蜜にコミュニケーションを取っています。情報をキャッチアップしやすいようにフロー図を書いたり、実際にテスト配送をして現物をみてもらって良し悪しを判断してもらえるようにしています。

店舗の物流では、店舗が100拠点以上あるため、管理すべきデータ量も多いです。店舗を管理する部署や各エリアのSV（スーパーバイザー）と連携を取りながら業務を進めています。

ーとにかく現場の情報を取りに行く姿勢なんですね。

山口：発注管理では、在庫を最適化という大きなゴールがあります。商品やブランドごとに担当者がいるため、ゴールや施策に対して全体の共通認識を取る必要があります。

私は、課題や目標数値、ロードマップなど、とにかく必要な情報を可視化するようにしています。その結果、各ブランド・商品の担当者が本来持つべき在庫を把握し、個人の感覚ではなく共通の指標を追えるようになってきました。

ー現場でのお二人のご尽力があるからこそ、UMWELTから高い精度の需要予測・在庫管理の検証結果が出ていると改めて認識できました。

将来的には新商品の予測も…実現したい未来のために、地道に実績を積み重ねる

ーUMWELTの導入検証トライアルを開始して頂いてから2年目に入りました。これまでテスト活用いただき、2年目はより本格的な現場導入を一緒に進めています。将来的にUMWELTを通して何を実現していきたいですか？

山口：需要予測や在庫管理から更に一歩踏み込んで、新商品の予測やマーケティングへの活用もUMWELTで実現したいです。実現できれば、業務プロセスも大きく変革できると感じています。AIをよく理解していなかった状態から、実際に活用できるようになったモデルケースとして社内に展開し、AIによる効率化の実績を積み重ねていきたいです。

柳田：山口が述べたように、新商品の予測の部分には社内でも期待が高まっています。在庫の課題もクリアになりますし、発注予測から逆算して、事業計画達成に必要な施策を打ち出せます。社内でもSCMに対する見方が変わると予想しています。そのためにも、まずは手前の課題である需要予測・在庫管理でしっかり効率化の実績を出していきたいですね！

ー柳田さん、山口さん、インタビューのご協力ありがとうございました！

広報部あとがき

このインタビューを通じて、効率化・省人化の現場で行う泥臭い実務の積み重ねを体感できました。特に、UMWELTの伴走型支援の考え方が、実際に現場でどのように影響するのか、直接お伺いできたことは貴重な体験になりました。本ユーザーインタビューで出た貴重なご意見をもとに、柳田さん、山口さんのお二人が実現していきたい施策に伴走できるよう、UMWELTをより現場主導の組織にこそ使い倒してサービスにしていきます。

今回の記事中に登場した、システム開発不要・伴走型支援のノーコードAIクラウドUMWELTのサービスページは、下記バナーをクリックすると閲覧可能です。

需要予測・在庫管理のAI活用を伴走しながら支援してほしい！と感じている企業担当者様は、ぜひチェックをお願いします。