｢ビジネスのどこにAIを入れるか｣と言われればココ…経営者のほとんどが｢勘｣で運用している｢儲けの心臓部｣

ビジネスにおいてAIが最も活躍する領域は何か。ゴールドラットジャパンCEOの岸良裕司さんは「膨大な数を処理しなければならないにもかかわらず、経営者の多くが専門的な知識もなく、勘や経験、度胸で運用しているものがある」という――。
※本稿は、岸良裕司『なぜあなたはマネジメントを間違えるのか？』（KADOKAWA）の一部を再編集したものです。
■需要予測は「店頭」か「中央倉庫」か
次のクイズを考えてほしい。
小売店である商品の需要予測をするとき、「店頭」と「中央倉庫」どちらのほうが予想は当たるか？
お客様に近い「店頭」の方が予想は当たるとつい考えてしまいがちだが、本当だろうか？　ここで、店舗における売れ行きの「ばらつき」を考えると別の景色が見えてくる。
店舗レベルだと、それぞれの店舗で、地域特性、客筋、客数など特性が異なるために各商品の売れ行きの「ばらつき」は大きく、その結果、売り上げの山谷が大きくなる。
一方で、中央倉庫のレベルでみると各店舗の売り上げが集約されているので、「ばらつき」は小さくなる。さて、次の問いを考えてみてほしい。
「ばらつきの大きい店頭」で予想するのと「ばらつきの小さい中央倉庫」で予想するのと、どっちがいいか？
■なぜ在庫が十分でも欠品は起こるのか
もう答えは自明、中央倉庫のほうが「ばらつき」は小さいので予想が当たる確率は高くなるのだ。これを統計学では、「統計的集約効果」と言う。
「いま現在、全商品の3割が品切れ状態になっています。この業界では、まあ平均的なところかもしれません。でも、驚いたのは、どこか一店舗でも品切れを起こしているSKU全体の68パーセントは、この同じ地域のどこかの別の店に、何と2カ月以上もの在庫が眠っているんです」
『「ザ・ゴール」シリーズ　在庫管理の魔術』（岸良裕司監訳、三本木亮訳、ダイヤモンド社）の中のセリフだが、これはあくまでも本の中の話。次の図表は、ある大手アパレルチェーンストアの在庫のデータを分析したもの。ある店舗では欠品しているアイテムが他の店舗では過剰にあることがわかる。この実態はまさに本の中の話と一致するのだ。
欠品させようと思って欠品させる人などいないはず。全体として在庫は十分にある。なのに個々の店舗では欠品が起きるのはなぜだろうか？
■在庫はばらつきの小さい場所に置く
そのカラクリはもう明らかだ。「ばらつき」の大きい店舗に在庫を押し込むから、ある店舗では欠品、ある店舗では過剰在庫という状況が起きるのだ。これを「在庫の偏在」と言う。「店頭に在庫を持っていたほうが、欠品はなくなる」というのは間違いで「ばらつきの大きい店頭に在庫を持つと欠品が増える」のだ。
ではどうすればいいのか？
まずは、「ばらつき」の小さい「中央倉庫」に在庫を集約して持つのが良いのはここまでの話で明らかである。では各店舗の適正在庫量はどのくらいだろうか？　これはシンプルに計算できる。補充リードタイムの期間だけ持てばいい。
『「ザ・ゴール」シリーズ　在庫管理の魔術』に書かれているように、中央倉庫に在庫を集約して持っておけば、店舗には、中央倉庫からの輸送リードタイム分の在庫を持てばいいということになる。輸送リードタイムが2～3日であれば、2～3日分の在庫を持てばいいことになるが、店舗では「ばらつき」が大きいことも考えれば、最低で1週間、心配ならば、土日2回分の売れ行きも考えて、2週間分持てば十分だ。
予想期間が短ければ短いほど予想は当たる。しかも、粗利が3～5割ある在庫が2週間で回るなら、「トイチ」と言われる10日で1割の金利で稼ぐ、難波金融伝のミナミの帝王、萬田はんもびっくりの「儲かる仕組み」、しゃれた言い方をすると「ビジネスモデル」が実現できることになる。
■在庫管理は「経営の核」なのに勘や経験則で運営されている
過剰在庫がなければ、値引きする必要はなく、定価販売率はアップ。お客様も欲しいものが手に入るのでハッピー。過剰在庫や欠品にまつわる無駄な仕事は解消し、店舗のメンバーは接客に集中できる。過剰在庫でごちゃごちゃしていたバックヤードもスッキリして、職場の環境も良くなる。
「中央倉庫は物流の拠点」と考えるのは間違いで「中央倉庫は儲けるビジネスモデルをつくる司令塔」なのだ。
ここで「会社はどうやってお金を稼いでいるのか？」という問いを考えてみたい。シンプルに言えば、小売業は「在庫を仕入れて売る」ことでお金を稼いでいる。メーカーは「在庫を作って売る」ことでお金を稼いでいる。つまり、会社の儲ける力は「在庫管理」次第、つまり経営そのものと言っていいほど重要なことと言える。
経営そのものと言っていい「在庫管理」だが、日本を代表する企業の経営幹部の誰に聞いても、「実は、在庫管理について専門的に学んだことはない」と口を揃えて言う。このため、一部の人の勘と経験と度胸（頭文字をとっていわゆるKKD）で管理されていることが多いのが現実となっているのではないだろうか。
■たった3％の欠品を解消することで起こること
ここで欠品解消による財務的なインパクトを考えてみたい。例えば3％の欠品が解消すると、どのくらい売り上げが上がるだろうか？
・そんなに変わらない？

・3％？

・3％未満？

・3％超？

・3％よりもはるかに上？
ここで、欠品する商品はどういう商品か考えると答えは明らかになる。欠品する商品は言うまでもなく「売れ筋商品」である。売れ筋の商品と他の商品との回転率を比較すると、5倍くらいあることも珍しいことではない。すると5倍の回転率の商品の3％の欠品がなくなると、15％の売り上げが上がることも夢ではないということになる。
これはあくまで仮定の話。仕入れたらすぐに売れる商品のことを「飛ぶように売れる商品」と言うことがあるが、それが欠品しなければ大幅に売り上げが上がるのは想像できるだろう。しかも値引きする必要がないので、利益は劇的に上がることになる。
15％の売り上げが上がったらどうなるか？　簡単な算数で計算できる。例えば、現在売り上げ100億円で、利益が1億円（1％）しかないチェーンストアで計算してみよう。
商品の粗利は50％ほどあったとする。すると次のように計算できる。
売り上げ増加金額＝100億円×15％＝15億円

売り上げ増加金額の内、儲けとして会社に入るお金＝15億円×50％＝7億5000万円

新しい利益額＝もともとの利益1億円＋増えた利益7億5000万円＝8億5000万円

新しい利益率＝新しい利益8億5000万円÷新しい売り上げ（100億円＋15億円）＝7.39％
利益率1％の会社が7％を超える会社になる。利益増分7億5000万円は真水のお金であり、それはみなさんの給料やボーナスの原資となる。つまり「在庫は宝の山」と言えるのだ。
■在庫管理を人の手で行うことは不可能
100店舗に満たないチェーンストアでも、各店舗で管理しなければならないSKUを合計すると10万点を超えることも珍しいことではない。膨大なSKUを人手で管理することは実質不可能である。店頭にある在庫を大幅に減らしているので、欠品が起きやすくなるのは言うまでもなく、今までのように、人の「勘と経験と度胸」、一般にKKDと呼ばれる方法でやるのは不可能である。
人手ではとうていできない技も今のAIの技術を活用したアプリならマネジメントは可能である。実際のこの事例では欠品8割削減、店頭在庫3割削減、半年で売上げ3億6000万円増、2億円近い利益となる。
■月80万円の「AI社員」を雇った結果
この方法をいち早く日本で取り入れた企業がある。「アクシーズファム」など独自性の高いブランドを展開するアパレル会社のアイジーエーだ。多店舗、多業態、多品種、高頻度投入というアパレル業態で、70店舗で10万近いSKUを運用するためにAIアプリOnebeatを運用。わずか6カ月で月500万円売り上げをアップ、粗利増加275万円をたたき出した。かかった投資は、1人雇うのと変わらない月80万円。投資対効果は実に3.4倍である。
在庫コントローラーの働き方も変わった。AIが得意なところはAIに任せて、できた時間で人にしかできない、各店舗の特性に応じて、特定の商品を打ち出してキャンペーンを組んだり、フェアを行うための在庫を用意したり、過去データがなくAIにはできない人の意思が必要な在庫運用に集中することができるようになった。
目覚ましい成果を出したアイジーエーの五十嵐社長の言葉があるのでここで紹介したい。
「AIは24時間、365日文句も言わず、膨大な数のSKUを私の考えを機械学習して、緻密に在庫管理し続けるチョー優秀なシン・社員。しかも給料は人を1人雇うよりも安い。人には人しかできないことに集中してもらうためにも、AIを『シン・社員』として雇うべきだ」
■AIは文句も言わず24時間365日働いてくれる
各拠点にある膨大なSKUをシン・社員AIが緻密に在庫管理し、欠品と過剰在庫が同時に解消する。欠品起因の機会損失はなくなり、売り上げは上がることになる。過剰在庫起因のディスカウントもなくなり、利益が上がるようになる。
在庫管理というめんどうくさい作業はシン・社員AIにお任せで、人は人しかできない接客などの仕事に専念でき、社員のやりがい・はりあいが上がる。これは日本のみならず世界のあらゆる産業界ですでに立証されている。
もし、毎月確実に500万円以上の売り上げを上げられる人がいたら、あなたは雇うだろうか？　AIは、24時間、365日、文句も言わず在庫を最適化し続け、会社に劇的に儲けをもたらす「シン・社員」と言え、そして「人とAIのコラボレーション」を実現したアイジーエーの五十嵐社長は、「シン・経営者」と言えるのではないだろうか？

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岸良 裕司（きしら・ゆうじ）

ゴールドラットジャパン CEO

全体最適のマネジメント理論TOC（Theory Of Constraints：制約理論）をあらゆる産業界、行政改革で実践。活動成果の1つとして発表された「三方良しの公共事業」は、ゴールドラット博士の絶賛を浴び、2007年4月に国策として正式に採用された。08年4月、ゴールドラット博士に請われてゴールドラット・コンサルティング・グローバルパートナーに就任し、日本代表となる。国土交通大学校非常勤講師。主な著書に『全体最適の問題解決入門』『考える力をつける3つの道具』（ダイヤモンド社）、『最短で達成する　全体最適のプロジェクトマネジメント』（KADOKAWA）、『【新版】子どもの考える力をつける3つの秘密道具』（ナツメ社）、監修書に『ザ・ゴール コミック版』（ダイヤモンド社）などがある。

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（ゴールドラットジャパン CEO 岸良 裕司）