海外仕入を行う事業者でも利用可能に！東京大学発自動発注AI「α-発注」

～リードタイムが長くコンテナ単位で発注する事業者にも対応～株式会社infonerv（東京都杉並区、代表取締役：江田研人 以下、当社）は、自動発注AI「α(アルファ)-発注」に機能を追加し、海外仕入を行うEC、卸売り、メーカー、商社等の事業者にも便利にお使いいただけるようにいたしました。[画像1: https://prtimes.jp/i/77888/11/resize/d77888-11-3cd91eb6bdcf5c75c075-1.png ]概要海外仕入のための発注リスト生成が簡単に発注してから入荷されるまでのリードタイムが長くても、過剰在庫や欠品をなるべく出さない適切な発注量を算出できるようになりました。また、才数や容量で条件を設定する機能を追加し、コンテナ単位での発注リストを生成できるようになりました。これらの機能追加により、コンテナを満たす適切な発注リストをAIが自動で生成できるようになり、海外仕入を行う幅広い事業者（EC・卸売り・メーカー・商社）が「&alpha;-発注」を便利に利用できるようになりました。海外仕入の事業者に対応する背景リードタイムが長く、人では予測が困難海外仕入を行う事業者の場合、発注してから入荷されるまでの時間が長いケースがほとんどです。特に輸送費の安い船便を利用する事業者の場合、発注してから入荷されるまでに1か月以上の時間がかかることも珍しくありません。このような状況下で適切な発注量を算出するためには1か月以上先の販売数や在庫推移を精度よく予測する必要がありますが、人の手で正しく予測することは非常に困難なうえ、時間がかかる業務になっていました。「&alpha;-発注」にもリードタイムが長い事業者から多くのお問合せをいただいており、AIの活用ニーズが高くなっていました。仕入条件を満たす手間が多い海外から商品を輸入している事業者は、コンテナの容積に合わせて発注量を決定することがあります。例えば発注したい商品の容積がコンテナ容積の2/3だった場合、輸送費を考慮して残りの1/3を埋めるようにして適切な商品を追加するのが効率的な発注であるといえます。多くの事業者では、人の手で最大積載量のぎりぎりになるように発注量を調整しており、発注の度に多くの時間がかかっています。また、積載量を埋めるため本来は必要でない無駄な発注をしてしまうことが過剰在庫の大きな原因の一つになっています。従来の「&alpha;-発注」では、最低発注数と最低発注金額の仕入条件を考慮した適切な発注リストを生成することができ、好評いただいておりました。一方で、才数や容量については対応しておらず、才数や容量の仕入条件を考慮した発注は通常通り発注担当者が手動で発注量を調整する必要があり、発注業務に時間がかかっていました。今回の対応により、長いリードタイムの商品について、才数や容量の条件が考慮された適切な発注リストが自動で生成されるため、海外仕入を行う事業者の発注業務の精度と効率を大きく改善できると考えております。発注・仕入を行う全ての事業者の業務負担を軽減できるよう、「&alpha;-発注」は今後も機能の強化を進めて参ります。ご利用方法「&alpha;-発注」ユーザーは本機能を無料でご利用いただけます。詳しい使い方は、担当営業にお問合せください。▼利用方法ステップ１．「SKUマスタ」ページにて商品毎の才数、容量を設定ステップ２．「仕入先マスタ」ページにて仕入先毎に発注単位を設定ステップ３．「発注量更新」ボタンを押下すると発注単位を満たす適切な発注リストが自動生成「&alpha;-発注」概要 自動発注AI「&alpha;-発注」は、EC・卸売り・メーカー・商社向けの自動発注AIです。「&alpha;-発注」を利用して発注リストを作成することで、過剰発注や在庫切れによる売り逃しなどを効率よく削減できます。2021年5月からサービスの提供を開始し、化粧品、アパレル、家具、雑貨や小物など幅広いジャンルで導入が進んでいます。▼サービスサイトURL:https://a-orders.com/東京大学の研究者チームが開発[画像2: https://prtimes.jp/i/77888/11/resize/d77888-11-df1fa57fd873dbb11549-0.jpg ]江崎 貴裕（えざき たかひろ）東京大学 先端科学技術研究センター 先端物流科学寄付研究部門 特任講師株式会社infonerv取締役 「&alpha;-発注」プロダクト担当東京大学工学部航空宇宙工学科卒業、東京大学大学院博士課程修了(特例適用により1年短縮)、博士(工学)。日本学術振興会特別研究員、国立情報学研究所特任研究員、JST さきがけ研究員、スタンフォード大学客員研究員を経て、2020年より現職。東京大学総長賞、井上研究奨励賞など受賞。数理的な解析技術を武器に、統計物理学、脳科学、行動経済学、生化学、交通工学、物流科学など幅広い分野で研究成果を上げている。最近は、物流や在庫管理を効率化するための新しい理論構築に取り組んでいる。著書に『データ分析のための数理モデル入門』、『分析者のためのデータ解釈学入門』(ソシム)。株式会社infonerv概要アカデミアの最先端で活躍するメンバーを中心にして、創業されたAI企業です。東京大学で特任講師を務める現役の研究者を中心に優秀な人材が集まり、在庫を抱える事業者の課題を解決するデータソリューションを提供しています。名称 ： 株式会社infonerv代表者 ： 代表取締役 江田 研人所在地 ： 〒168-0064東京都杉並区永福三丁目３４番５号 ３０１設立 ： 2021年4月1日事業内容 ： AI SaaS事業企業サイト ： https://infonerv.com/企業プレスリリース詳細へPR TIMESトップへ