ユニクロの需要予測に学ぶ──リアルタイム在庫管理でリスクを最小化するオーダーメイド開発の強み

在庫リスクはアパレル業界だけでなく、製造業や小売業など幅広い業種に共通する課題です。商品が売れ残れば在庫コストや廃棄が発生し、逆に品切れになれば販売機会を逃し、顧客の信頼を失う恐れがあります。こうしたリスクを抑えるために近年注目されているのが、販売や在庫データをリアルタイムで収集・統合し、需要予測をもとに生産計画を最適化する仕組みです。ユニクロが導入した「経営コックピット」の事例は、この分野における先進的な取り組みの一つといえます。

本コラムでは、ユニクロの取り組みをヒントに、リアルタイム需要予測の仕組みと、それを支えるオーダーメイド開発の強みについて解説します。

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【記事要約】ユニクロ、データ活用で需要を的確予測し在庫最適化

ファーストリテイリングは23年に「経営コックピット」を導入し、商品レビューや顧客の声3000万件超を収集。販売動向や在庫をリアルタイムで把握し、独自アルゴリズムで需要を予測、工場の生産計画と連動させた。結果として必要な商品を迅速に供給し、販売までの期間を短縮。売れ残りを防ぎつつ商品改良や新素材開発にも反映し、国内ユニクロの売上高はアパレル業界で初めて1兆円を突破した。

出典：日本経済新聞「ユニクロ売上高、国内1兆円超え　前期アパレル企業で初　データ使い需給的確予測」2025年9月14日付朝刊

在庫リスクが企業経営を圧迫する背景

在庫は企業にとって資産であると同時に負債にもなり得ます。売れ残った商品を長期的に抱えれば、保管費用や劣化による廃棄リスクが発生します。アパレル業界では特に「シーズンごとの売れ残り」が深刻で、翌年には販売できないケースが多いため、大幅な値下げや廃棄を余儀なくされます。一方で、在庫を減らしすぎると「欲しい商品が手に入らない」という顧客体験の悪化につながり、競合に顧客を奪われる原因となります。

また、近年は市場環境の変化も在庫リスクを増大させています。消費者ニーズの多様化、ECによる購買行動の変化、天候不順による需要変動など、従来の経験則だけでは需要を読み切れない状況が増えているのです。こうした中で、従来型の在庫管理では限界が見え始め、より高度なデータ活用が求められています。

販売・在庫データを一元管理する意義

在庫リスクを軽減する第一歩は「現状を正しく把握すること」です。しかし、実際には店舗・EC・倉庫など拠点ごとにデータが分散しており、全体像をリアルタイムで把握することは容易ではありません。例えば、店舗では売れている商品が倉庫には十分にあるのに、補充が遅れて機会損失が発生するケースは珍しくありません。

データを一元管理することで、企業は全体の在庫状況と販売動向を俯瞰的に把握できます。これにより、売れ筋商品の在庫不足を早期に検知し、即座に補充を行えます。反対に需要が低い商品の場合、在庫を減らす判断をスピーディーに下すことが可能になります。

ユニクロの「経営コックピット」では、オンラインストアの商品レビューやカスタマーセンターの顧客の声といった定性的な情報まで収集し、新素材ニットの開発や既存商品の改良に活用しました。つまり、在庫や販売の数量データにとどまらず、顧客の意見を製品開発に反映するサイクルを築いたのです。これは、市販のSaaSの標準機能では対応が難しい領域です。

アルゴリズムと連動した需要予測

データを統合しただけでは十分ではありません。次に求められるのは、未来の需要を予測する仕組みです。需要予測の精度が高まれば、生産と販売のバランスを最適化でき、在庫リスクを最小化できます。

需要予測では過去の販売データはもちろん、季節要因や天候、キャンペーン施策、社会的イベントなど多様な要因を組み合わせます。例えば、猛暑が続けば夏物商品の需要が伸び、逆に暖冬であれば冬物商品の販売は低迷します。こうした外部要因をリアルタイムでアルゴリズムに反映できれば、需要予測の精度は格段に向上します。

ユニクロの場合、国内外の販売データや在庫データを統合し、独自のアルゴリズムで需要を予測。その結果を工場の生産計画に直結させることで、必要な商品を必要なタイミングで供給する仕組みを整えました。これは「売れる商品を売れる分だけ生産する」という理想を現実に近づける取り組みであり、在庫リスクの軽減と売上最大化の両立を可能にしました。

生産計画とリアルタイムデータの一体化

需要予測の結果が生産計画に反映されなければ意味がありません。重要なのは「予測」と「実行」をシームレスにつなげることです。

従来は販売データを集計し、生産に反映させるまでに数週間〜数か月のタイムラグがありました。その間に市場のニーズは変化し、結果的に在庫過多や欠品が発生していました。リアルタイムでデータを連携できれば、このタイムラグを最小限に抑えられます。

生産計画との一体化が実現すれば、販売までのリードタイムは短縮され、市場の変化に即応できる体制が整います。また、需要が低い商品の生産を減らす判断も素早く行えるため、在庫の最適化だけでなくコスト削減や資源の有効活用にもつながります。さらに、過剰生産を抑制することは環境負荷の低減という社会的な意義も持っています。

SaaSでは難しい「自社最適化」の壁

近年は在庫管理や需要予測を支援するSaaSが数多く登場しています。SaaSの魅力は、導入の容易さや初期コストの低さです。しかし、業界や企業ごとに異なるプロセスや独自の強みに対応するには限界があります。

例えば、独自の需要予測ロジックを組み込みたい場合、市販SaaSの枠組みでは柔軟にカスタマイズできないことが多いです。結果として「仕組みに業務を合わせる」ことになり、現場に負担がかかるケースも見られます。また、外部サービスとの連携に制約があるため、データが分断されたままになるリスクもあります。

さらに、SaaSはサービス提供会社の方針や仕様変更に左右されるため、自社の戦略やスピード感に合わなくなるリスクも存在します。こうした「自社最適化の壁」を超えるには、オーダーメイドのシステム開発が有効です。

フルスクラッチ開発で実現する差別化

フルスクラッチ開発の最大の強みは「自社にフィットした仕組みをゼロから設計できる」ことです。

まず、業務プロセスやデータ構造を踏まえてシステムを構築できるため、既存のSaaSでは表現できない自社の特徴を反映できます。さらに、独自アルゴリズムやKPIを組み込むことで、競争優位性をシステムそのものに内包できます。

また、フルスクラッチで構築したシステムは拡張性が高く、将来的な事業展開や新しいテクノロジーへの対応も柔軟です。外部のサービス変更に依存せず、自社の戦略に合わせてシステムを進化させられる点も大きなメリットです。

ユニクロの事例は、まさに「自社の強みをシステムに組み込む」ことの重要性を示しています。これは単なるIT化ではなく、競争力を持続的に強化する経営戦略の一環といえるでしょう。

導入に向けたステップ

リアルタイム需要予測と在庫最適化を実現するためには、段階的なアプローチが有効です。

1. 現状分析
   販売・在庫・生産データの流れを可視化し、分断や非効率を洗い出します。
2. 要件整理
   どのデータをどのタイミングで収集・活用するのかを明確化します。業務フローとシステム要件をすり合わせることが重要です。
3. プロトタイピング
   小規模な仕組みを試験導入し、予測の精度や現場運用のしやすさを検証します。
4. 開発・導入
   段階的に範囲を拡大し、全社的なシステムに成長させます。現場のフィードバックを受けながら改良を重ねることが成功の鍵です。
5. 運用・改善
   データやアルゴリズムは常に変化します。継続的に改善を行い、精度を高めていく体制を整えることが必要です。

この流れを経ることで、単なるシステム導入ではなく、経営と現場が一体となった改革が実現します。

まとめ

リアルタイム需要予測は、在庫リスクを最小化し、顧客満足度を高める経営戦略の中核です。その実現には、販売・在庫データの一元管理と、生産計画とのシームレスな連動が不可欠です。ユニクロの「経営コックピット」の事例は、その有効性を示す好例といえます。

SaaSでは解決できない課題を乗り越えるためには、自社業態に最適化されたオーダーメイドのシステム開発が強力な選択肢となります。システムを単なるツールとして捉えるのではなく、経営の強みを形にする基盤として設計することが、これからの企業に求められる姿勢といえるでしょう。

フルスクラッチによるシステム開発は、既存のパッケージでは解決できない複雑な課題にこそ力を発揮します。フレシット株式会社は、業務フローやデータ構造に合わせた最適な基盤設計から、将来を見据えた拡張性の高い仕組みづくりまで一貫して対応可能です。独自の需要予測アルゴリズムや在庫最適化の仕組みを自社に落とし込みたいとお考えでしたら、オーダーメイドの強みを最大限に活かした開発で競争力を高めるお手伝いをいたします。

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