ECの在庫ロス削減と粗利UPを両立！顧客データで叶える最新需要予測

「環境に配慮しようとすると、どうしてもコストが増えて利益が出ない。」

EC現場では、こうした声を今も多く耳にします。SDGsやESG経営への注目が急速に高まり、アパレルロス・食品ロスといった大量廃棄の問題は社会課題として広く認知されるようになりました。それでもなお、「環境への配慮は、経営上は我慢すること」という認識が根強く残っているのが現実です。

しかし、その考え方は今まさに変わりつつあります。廃棄ロスを減らす取り組みは、社会貢献の文脈を超え、粗利を大きく改善する「攻めの経営戦略」として機能する時代になりました。その中心にあるのが、AIを活用した高精度な需要予測と、顧客データを起点にした値引きに頼らない販売戦略です。

「LTV-Zaiko」のような需要予測システムを使うことで、勘や経験に頼った発注から抜け出し、必要なものを必要なだけ、最適なタイミングで届ける仕組みが実現できます。本記事では、「廃棄ゼロ」と「収益最大化」を同時に叶えるビジネスモデルの構築法を、4つの視点から解説します。

1. 「環境への配慮」と「利益追求」はトレードオフではない

SDGsやESGへの対応は、今やEC事業者にとって避けられないテーマとなっています。消費者だけでなく投資家も、ブランドが廃棄問題にどう向き合っているかを厳しく見るようになりました。アパレルや食品の大量廃棄は、もはや「業界の慣習だから仕方ない」では済まされない問題です。

それでも、多くの経営層が「生産を絞ると欠品が怖い」というジレンマを抱えているのは事実です。機会損失を恐れるあまり「とりあえず多めに作る・仕入れる」という判断が続き、気づけば倉庫が過剰在庫で埋まっている。その保管費用や期末の値引き処理が積み重なって、自ら粗利を削っているケースは珍しくありません。 この悪循環を断ち切るには、在庫管理への向き合い方を根本から見直す必要があります。廃棄ロスを減らすことは「負担すべきコスト」ではなく、無駄な仕入れを省いてキャッシュフローを健全化する、最も直接的な粗利改善策です。環境配慮と利益追求は決して対立しません。最新のEC在庫管理の手法を使えば、両方を同時に実現できます。

2. 過剰在庫を根元から絶つ「高精度な需要予測」

過剰在庫が生まれる最大の原因は、「仕入れ・生産の段階」にあります。多くのEC現場では、担当者の経験と勘に頼った発注が今も主流です。「去年の同時期にこれだけ売れた」という記憶をもとに数量を決める方法は、消費トレンドが目まぐるしく変わる現代においては、もはや限界を迎えています。曖昧な根拠による見込み発注が、結果的にデッドストックを生み出し続けているのです。

この問題への有力な解決策が、AIとデータ分析を組み合わせた需要予測システムの導入です。「LTV-Zaiko」は、過去の販売実績だけでなく、顧客の購買サイクルや市場のトレンドといった複数のデータを組み合わせて分析し、「何が・いつ・いくつ売れるか」を精度高く予測します。人の直感では気づきにくいパターンも、データであれば浮かび上がらせることができます。

客観的なデータに基づいた「適量仕入れ」が実現すれば、余分な発注が減り、不良在庫として眠っていた資金が動き出します。仕入れコストの最適化とキャッシュフローの改善は、過剰在庫の問題を根本から解消し、EC運営の体力を底上げします。

3. 顧客データで実現する「値引きに頼らない」消化促進策

仕入れの最適化に加えて、欠かせないのが「販売（出口）」の戦略です。在庫が滞留したとき、多くのEC事業者が取りがちな手段は「メルマガ会員への一律セール」です。手っ取り早く在庫を動かせる反面、繰り返すうちに消費者が「待てば安く買える」と学習してしまいます。これはブランド価値を静かに蝕み、同時に粗利率を着実に下げていく、見過ごしがちな落とし穴です。

値引きに依存せず在庫を消化するには、顧客データを活かした「個人へのアプローチ」が鍵を握ります。「LTV-Zaiko」では、購買履歴や閲覧行動などのデータをもとに、「誰が・いつ・何を欲しがるか」を読み解き、以下のようなパーソナライズされたレコメンドを実現します。

• 過去に類似商品を購入した顧客へのピンポイント配信
• 商品ページを複数回閲覧している層へのタイミングの良い案内
• 好みが合致する休眠顧客の効率的な掘り起こし

こうした的を絞ったアプローチにより、不要な値引きを抑えながら在庫を動かすことができます。「プロパー消化率（適正価格での販売割合）」が上がれば、粗利改善と在庫ロス削減という2つの目標が、自然と同時に達成されていきます。

4. 「廃棄ゼロ」がもたらす企業価値の向上と今後の展望

「入口」と「出口」の両方を最適化することで、在庫ロスは大幅に削減できます。しかしその効果は、コスト削減にとどまりません。廃棄ゼロに向けて真剣に取り組む姿勢は、今の時代において強力なブランドメッセージになります。環境意識の高い消費者からの共感を得られれば、顧客との長期的な関係——つまりLTV（顧客生涯価値）の向上にもつながります。さらに、社会課題の解決に積極的な企業というイメージは、採用においても優秀な人材を引き付ける力を持ちます。

ESG・SDGsへの対応という社会的責任を果たしながら、粗利もしっかり改善する。このふたつを同時に実現できる企業こそが、競争が激しくなるEC市場で生き残っていけると考えます。

「LTV-Zaiko」は、現場の作業を楽にするだけのツールではありません。属人的な勘に頼る発注から脱却し、データを起点にした経営判断を継続的に行うための、経営インフラとして機能します。守りの在庫管理から、攻めの在庫管理へ。その一歩が、廃棄ゼロと収益最大化を両立する、持続可能なビジネスモデルへの確実な道筋となります。

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。