ファッションの“瞬間的な流行”に対応するアジャイル発注体制とは？

ファッション業界では近年、SNSや動画プラットフォームを中心に、トレンドの移り変わりがこれまでになく高速化しています。インフルエンサーの投稿をきっかけに、翌日には特定アイテムの需要が急増するといった“瞬間的な流行”が日常的に発生し、従来の発注サイクルでは対応しきれないケースが増えています。その結果、需要を読み違えることで生じる過剰在庫や欠品のリスクが高まり、在庫計画の難易度はかつてないほど上昇しています。こうした環境変化の中、多くのアパレル企業が注目しているのが、トレンドを即座に察知し、小ロット生産・短サイクル発注で市場に素早く応える「アジャイル発注体制」です。リアルタイムデータに基づく迅速な意思決定や、生産背景との密な連携により、流行のピークを逃さずに商品を投入することが可能になります。本コンテンツでは、瞬間的な流行が生まれるメカニズムから、アジャイル発注を支えるデータ活用、生産体制、組織設計までを体系的に解説し、変化の激しい市場における競争力強化のヒントを提供します。

瞬間的に変化するファッショントレンドと市場環境

近年、ファッション業界ではトレンドのサイクルがこれまで以上に短期化しています。SNSや動画プラットフォームを通じて、インフルエンサーや一般ユーザーによる情報発信が瞬時に拡散されることで、特定のアイテムやスタイルが一夜にして人気を集めるケースが増加しています。このような“瞬間的な流行”は、従来の季節ごとの発注・生産サイクルでは対応が困難であり、過剰在庫や欠品のリスクを高めています。また、オンラインとオフラインの購買データの連動が不十分な場合、需要の正確な把握が遅れ、販売機会の損失につながることも少なくありません。さらに、消費者の好みの多様化や地域・世代ごとの変動も加わり、マーケット環境は非常に複雑化しています。こうした背景を踏まえ、企業は単なるトレンド追随ではなく、データを活用した迅速な意思決定や柔軟な生産体制を整備する必要があります。本セクションでは、瞬間的な流行が生まれるメカニズムや、変化の激しい市場環境における課題と機会を整理し、アジャイル発注の重要性を明確にします。

アジャイル発注を実現するデータ活用とトレンド検知手法

アジャイル発注を実現する上で、データ活用とトレンド検知は不可欠な要素です。近年のファッショントレンドはSNSや動画プラットフォームを通じて瞬時に拡散されるため、従来の販売データや季節予測だけでは需要の変化に対応しきれません。そこで、POSデータやECサイトの購買履歴、在庫状況といった従来データに加え、SNSの投稿分析や検索トレンド、インフルエンサーの影響力指標など、リアルタイムで取得できる外部データを統合的に活用することが求められます。さらに、AIや機械学習を活用したトレンド検知モデルにより、潜在的な需要の兆しを早期に察知し、販売機会を逃さずに商品投入を行うことが可能です。また、データ分析の結果を迅速に意思決定に反映させるため、MD部門・生産管理部門・販売部門が密に連携し、情報共有のプロセスを明確化することも重要です。これにより、瞬間的な流行に対応した小ロット・短サイクル発注が可能となり、過剰在庫や欠品リスクを最小化しながら販売機会を最大化できます。

小ロット・短サイクル生産によるリスク最小化と売上最大化

変化の速いファッショントレンドに対応するためには、小ロット・短サイクル生産によるアジャイル発注が欠かせません。従来の大量生産・長納期のサプライチェーンでは、流行のピークを逃すだけでなく、過剰在庫や欠品といったリスクが生じやすく、売上機会の損失にもつながります。一方、小ロット生産を取り入れることで、トレンドや販売データの反応を見ながら柔軟に追加生産や商品調整が可能となり、在庫リスクを最小化できます。さらに、短サイクル発注により、販売状況に応じた即時対応が可能になり、人気アイテムをタイムリーに補充することで売上の最大化につながります。この戦略を支えるには、サプライヤーとの密接な連携や、迅速な意思決定プロセス、物流体制の整備が不可欠です。また、テスト販売や限定販売などの施策を組み合わせることで、需要を予測しつつ市場の反応を素早く検証し、次の発注につなげることができます。こうした小ロット・短サイクル型の運用は、変化の激しい市場で競争優位を築く鍵となります。

アジャイル発注を支える組織・プロセス設計と成功事例

アジャイル発注を実現するためには、単にデータや生産体制を整えるだけでは不十分で、組織とプロセスの設計が不可欠です。まず、MD（マーチャンダイジング）、生産管理、販売、マーケティングといった複数部門が密に連携し、情報共有と意思決定のスピードを高める体制が求められます。意思決定の階層を簡略化し、現場の判断を迅速に反映できるフローを構築することが、短サイクル発注の鍵となります。また、データ分析チームやトレンドリサーチチームと販売現場をつなぐコミュニケーションプロセスを明確化することで、リアルタイムでの需要把握が可能になります。さらに、成功事例としては、SNSトレンドを基に短期間で商品企画・発注を行い、テスト販売の結果を即座に追加生産に反映する企業や、サプライヤーと緊密に連携し小ロット・短納期で流行アイテムを市場投入するブランドが挙げられます。これらの事例からは、柔軟な組織運営と明確なプロセス設計が、瞬間的な流行に対応し、売上と顧客満足を最大化するための重要なポイントであることが分かります。

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。