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AIが販売傾向を読み解いてテキストでお知らせ！ 東京大学発 自動発注AI【α-発注】
[23/04/28]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
〜SKUごとの販売傾向を一目で確認できるように進化〜
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」について、AIが商品の販売傾向を自動検知して説明する「AI計算情報」機能を提供開始しました。
[画像1: https://prtimes.jp/i/77888/16/resize/d77888-16-02a821c7e497820642f8-0.png ]
新機能の概要
AIが検知した販売傾向が表示される
"季節物のシーズンが近づいている"、"以前に比べて販売数が大きく増減している"といった販売傾向をAIが自動で検出し、判断に必要な統計情報（昨年同時期販売数との比較など）と共に「AI計算情報」として表示します。これらの情報はα-発注の自動発注計算にも反映されていますが、ユーザーが発注量を確認したい際に必要な数値情報をすぐに参照することが出来るようになりました。
また、"販売頻度が小さいにもかかわらず突発的に売れている商品"、"安定して売れている商品"といった商品の販売パターンも検出して教えてくれるため、ユーザーが在庫戦略を考える際の指標として役立てることもできます。
機能実装の背景
SKUの販売傾向を理解するには、莫大な時間と労力が必要
「α-発注」のメインユーザーである小売業や卸売業の事業者様は、直近の過去の販売数だけでなく商品の性質も考慮して発注量を決定しています。
例えば、"この商品の先月の販売数は30だったが、これから夏に向けて販売数が伸びる傾向にあるから、今月は先月より多めに発注する必要がある"、"この商品は春に販売数が伸びるので多めに発注していたが、これからの時期は販売数が落ちるから、今後は過剰在庫にならないように発注量を抑えたい"という意思決定が多くの事業者様で行われています。
このような発注量の決定方法は、1つ1つのSKUの販売傾向を理解しなければならないため、ベテランの発注担当者でも非常に時間がかかる上、担当者の癖やムラが発生します。
また、こうした事情も含めて発注業務を新しい担当者に引き継ぐことは難しく、属人化が進む大きな原因になっていました。
AIを用いた自動化の世界では、AIをブラックボックスとして利用するのではなく、「説明可能なAI（Explainable AI）」として実装することが重要視されています。昨今chatGPTに代表されるLLM(Large Language Model:大規模言語モデル)の出現により、AIの説明力をどう上げるかにも注目が集まっています。
「α-発注」では、ユーザーに必要な情報を収集し提示する独自技術により「AI計算情報」表示を可能にしています。
発注・仕入を行う全ての事業者様の負担を軽減できるよう、「α-発注」は今後も機能の強化を進めて参ります。
ご利用方法
新規発注ページやSKU詳細ページで、「AI計算情報」として各SKUの特徴を確認することができます。
「α-発注」をご利用中の方はどなたでも無料で「AI計算情報」をご覧いただけます。
「α-発注」のサービスサイトより、無料お試しにお申込みください。
▼「α-発注」サービスサイト
URL：https://a-orders.com/
「α-発注」概要
自動発注AI
「α-発注」は、EC・卸売り・メーカー・商社向けの自動発注AIです。
「α-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/77888/16/resize/d77888-16-05c2ba004080a2298c63-1.png ]
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 「α-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』、『数理モデル思考で紐解くRULE DESIGN』(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/
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」について、AIが商品の販売傾向を自動検知して説明する「AI計算情報」機能を提供開始しました。
[画像1: https://prtimes.jp/i/77888/16/resize/d77888-16-02a821c7e497820642f8-0.png ]
新機能の概要
AIが検知した販売傾向が表示される
"季節物のシーズンが近づいている"、"以前に比べて販売数が大きく増減している"といった販売傾向をAIが自動で検出し、判断に必要な統計情報（昨年同時期販売数との比較など）と共に「AI計算情報」として表示します。これらの情報はα-発注の自動発注計算にも反映されていますが、ユーザーが発注量を確認したい際に必要な数値情報をすぐに参照することが出来るようになりました。
また、"販売頻度が小さいにもかかわらず突発的に売れている商品"、"安定して売れている商品"といった商品の販売パターンも検出して教えてくれるため、ユーザーが在庫戦略を考える際の指標として役立てることもできます。
機能実装の背景
SKUの販売傾向を理解するには、莫大な時間と労力が必要
「α-発注」のメインユーザーである小売業や卸売業の事業者様は、直近の過去の販売数だけでなく商品の性質も考慮して発注量を決定しています。
例えば、"この商品の先月の販売数は30だったが、これから夏に向けて販売数が伸びる傾向にあるから、今月は先月より多めに発注する必要がある"、"この商品は春に販売数が伸びるので多めに発注していたが、これからの時期は販売数が落ちるから、今後は過剰在庫にならないように発注量を抑えたい"という意思決定が多くの事業者様で行われています。
このような発注量の決定方法は、1つ1つのSKUの販売傾向を理解しなければならないため、ベテランの発注担当者でも非常に時間がかかる上、担当者の癖やムラが発生します。
また、こうした事情も含めて発注業務を新しい担当者に引き継ぐことは難しく、属人化が進む大きな原因になっていました。
AIを用いた自動化の世界では、AIをブラックボックスとして利用するのではなく、「説明可能なAI（Explainable AI）」として実装することが重要視されています。昨今chatGPTに代表されるLLM(Large Language Model:大規模言語モデル)の出現により、AIの説明力をどう上げるかにも注目が集まっています。
「α-発注」では、ユーザーに必要な情報を収集し提示する独自技術により「AI計算情報」表示を可能にしています。
発注・仕入を行う全ての事業者様の負担を軽減できるよう、「α-発注」は今後も機能の強化を進めて参ります。
ご利用方法
新規発注ページやSKU詳細ページで、「AI計算情報」として各SKUの特徴を確認することができます。
「α-発注」をご利用中の方はどなたでも無料で「AI計算情報」をご覧いただけます。
「α-発注」のサービスサイトより、無料お試しにお申込みください。
▼「α-発注」サービスサイト
URL：https://a-orders.com/
「α-発注」概要
自動発注AI
「α-発注」は、EC・卸売り・メーカー・商社向けの自動発注AIです。
「α-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/77888/16/resize/d77888-16-05c2ba004080a2298c63-1.png ]
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 「α-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』、『数理モデル思考で紐解くRULE DESIGN』(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/
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