「売れ筋」を逃さない！欠品防止と発注タイミングの自動算出

EC運営において、売れ筋商品の欠品は最大の機会損失の一つです。特に回転の早い商品ほど在庫判断が追いつかず、「気づいた時には売り切れていた」という状況が発生しがちです。一方で、需要を読み違えた過剰発注は在庫滞留やキャッシュ圧迫につながり、経営リスクを高めます。こうした課題を解決するには、感覚や経験に頼らない、データに基づく在庫コントロールが欠かせません。
ネクストエンジンは受注・出荷・在庫情報を一元管理し、日々の販売状況を正確に把握できる基盤となります。そこにLTV-Zaikoを組み合わせることで、単なる在庫数の管理にとどまらず、「どの商品を優先的に切らしてはいけないのか」「どのタイミングで、どれだけ発注すべきか」を自動算出することが可能になります。売上だけでなく、回転率や欠品時のLTVインパクトを加味した判断により、売れ筋を逃さない在庫戦略が実現します。本章では、ネクストエンジン×LTV-Zaikoを活用した欠品防止と発注タイミング自動化の考え方を解説します。

現場の勘から脱却！ネクストエンジン×AIが実現する「適正在庫」の定義

在庫管理の現場では、これまで担当者の経験や勘に基づいて発注量やタイミングを判断してきたケースが少なくありません。しかし、商品点数の増加や販路の多様化、需要変動の激しさが増す中で、属人的な判断だけでは欠品や過剰在庫を防ぐことが難しくなっています。今、求められているのは「感覚」ではなく、再現性のある指標としての適正在庫の定義です。
ネクストエンジンは、受注・出荷・在庫といった日々の実績データを正確に蓄積します。これにAIを組み合わせることで、過去の販売推移、季節性、販促影響、リードタイムを加味した需要予測が可能となり、商品ごとに「切らしてはいけない在庫量」と「持ちすぎてはいけない上限」を算出できます。さらに、売れ筋・死に筋を自動判別することで、注力すべき商品に在庫を集中させる判断も容易になります。本アジェンダでは、ネクストエンジン×AIがどのように適正在庫を定義し、現場の勘から脱却した在庫判断を実現するのか、その考え方と活用ポイントを整理します。

「あと何日で売り切れる？」を可視化する、AI予測の仕組みと活用

欠品防止を実現するうえで重要なのは、「在庫が少ないかどうか」ではなく、「このペースで売れ続けた場合、あと何日で売り切れるのか」を把握することです。感覚的な在庫残数の確認だけでは、急な需要増加や売れ行きの変化を見逃し、発注判断が後手に回ってしまいます。
AI予測を活用すれば、過去の販売実績や直近の販売スピード、曜日・季節要因、キャンペーン影響などを加味し、商品ごとの消化日数を自動的に算出できます。これにより、「〇日以内に欠品リスクがある商品」「発注リードタイムを考慮すると今すぐ手配すべき商品」を一覧で可視化することが可能になります。また、予測結果をネクストエンジンの在庫データと連動させることで、アラート通知や発注判断の自動化にもつなげられます。本アジェンダでは、「あと何日で売り切れるか」を軸にしたAI予測の仕組みと、現場での具体的な活用シーン、欠品防止に直結させる運用ポイントを整理します。

機会損失を最小化する「推奨発注量」の自動算出ワークフロー

欠品による機会損失を防ぐためには、「いつ発注するか」だけでなく「どれだけ発注するか」を正確に判断することが不可欠です。発注量が少なければ再び欠品を招き、多すぎれば在庫滞留や値下げリスクを抱えることになります。このバランスを人の勘だけで見極めるのは限界があります。
推奨発注量の自動算出ワークフローでは、ネクストエンジンに蓄積された受注・在庫データを起点に、AIが需要予測と在庫消化スピードを算出します。そこに仕入れリードタイム、安全在庫日数、過去の欠品・過剰在庫実績を加味することで、商品ごとに最適な発注量を導き出します。さらに、売れ筋商品とそうでない商品で算出ロジックを分けることで、注力すべき商材への在庫配分を最適化できます。本アジェンダでは、欠品リスクと在庫コストを同時に抑えるための「推奨発注量」自動算出の全体像と、実運用に落とし込むためのワークフロー設計のポイントを整理します。

欠品防止がもたらす「LTV向上」と「広告運用」への相乗効果

欠品は単なる販売機会の損失にとどまらず、顧客体験やブランド信頼にも影響し、結果的にLTV（顧客生涯価値）の低下につながります。特にECでは、一度欠品を経験した顧客はリピート購買の意欲が低下し、他社に流れてしまうリスクが高まります。そのため、売れ筋商品の欠品防止はLTV向上の重要な施策となります。
さらに、欠品のない安定した在庫体制は広告運用にも好影響を与えます。広告で集客しても、欠品が多ければクリックや広告費が無駄になるだけですが、適正在庫を維持することで、広告投資に対する売上最大化が可能になります。ネクストエンジン×LTV-Zaikoを活用すれば、AIによる需要予測と発注自動化で欠品リスクを抑え、売上機会を逃さない体制を構築できます。本アジェンダでは、欠品防止がもたらすLTV向上効果と、広告運用との相乗関係を整理し、施策設計の視点を具体的に解説します。

在庫分析ツール「LTV-Zaiko」

在庫分析/可視化できる在庫分析ツール「LTV-Zaiko」について詳しく紹介します。

LTV-Zaikoとは

企業のMD（マーチャンダイザー）、EC担当、DB（ディストリビューター）が継続的に、より簡単に「余剰在庫の最小化」の工夫を行うことができ、値引き施策のみに頼らない「粗利最大化」を支援し効率化する為に開発された在庫分析ツールです。

LTV-Zaikoの主な機能

LTV-Zaikoには、在庫分析/可視化に関する機能が多く備わっています。

• ZPM分析
• 消化予測機能
• 商品番号/SKU機能切替機能
• 消化状況、現在庫確認機能
• チャネル（店舗/EC/モール）の販売数値表示機能
• キャンペーン/施策効果検証機能　など

価格や無料デモなどについては、LTV-Zaikoまでお気軽にお問い合わせください。

AIによる需要予測が可能！

URL：LTV-Zaiko AIによる需要予測システム

LTV-Zaiko「AIによる需要予測システム」とは、全店舗・全SKUの過去注文情報をもとに適正なタイミングで適正な需要を予測するシステムです。発注業務に関する時間を大幅に削減し、発注リストを自動生成可能です。欠品、過剰在庫、売り逃しを防ぎます。

特徴１：発注業務に関する時間を大幅に削減

LTV-Zaikoで生成する発注リストは、考慮できる項目を多く含んでおります。
発注商品ピックアップおよび発注量の計算に多くの時間を割いている場合、発注リストが自動生成され、発注精度もあがり、発注業務時間を大幅に削減することができます。

特徴２：安全在庫、発注点、補充点、販売予測により欠品を防ぎます。

LTV-Zaikoでピックアップする商品は、安全在庫係数および各商品毎のリードタイム、今後の販売予測も考慮した上で発注点、補充点、推奨発注数が算出されますので、欠品および過剰在庫を防ぐことができます。

特徴３：定番品、シーズン品に分けて、発注リストを自動生成可能！欠品、過剰在庫、売り逃しを防ぎます。

LTV-Zaikoで生成する発注リストは、欠品を防ぐ定番品と過剰在庫、売り逃しを防ぐシーズン品に分けて生成することが可能です。さらに、今後の販売予測を考慮した上で、推奨発注数量も算出するため、欠品、過剰在庫、売り逃しを防ぎます。