作業服・アウトドアウェアの小売店を展開するワークマンは2021年4月19日、約10万品目の発注業務を自動化するシステムを同年3月から2店舗に先行導入し、稼働開始したと発表した。シミュレーションでは、これまで各店舗で1日あたり約30分を要していた発注業務を約2分に短縮できることを確認している。同年11月までに「ワークマン」の450店舗に導入し、「WORKMAN Plus」や「#ワークマン女子」を合わせた全約900店舗へと順次展開していく。
ワークマン（本社：群馬県伊勢崎市）が、約10万品目の発注業務を自動化するシステムを構築した（図1）。まずは、2021年3月から2店舗に先行導入し、稼働開始した。同年11月までに、「ワークマン」の450店舗に導入し、「WORKMAN Plus」や「#ワークマン女子」などの店舗を合わせた全店舗（約900店舗）へと順次展開する。
図1：ワークマンが導入した発注自動化システムの概念図（出典：ワークマン、日立製作所） 導入前にはシミュレーションも実施した。ワークマンの3店舗、31品目を対象にしたシミュレーションでは、これまで約30分を費やしていた発注作業を約2分に短縮できることを確認済みである。システムが推奨する発注量を確認して確定ボタンを押すだけで発注作業を完了できる。また、現状の店舗棚割に即した在庫量を維持しながら、こまめな補充によって欠品抑制を実現できる。
ワークマンは、取り扱い商品が約10万品目に及び、1店舗あたり約1万3000品目を扱っている。同社によると、従来は熟練した担当者が発注作業にあたっていた。商品ごとに、過去の在庫・発注・販売や天候・イベント情報などの条件を考慮して需要を予測した上で、一定の時間（1日あたり30分）をかけて発注・在庫管理作業を行ってきたという。
こうした経緯からワークマンは2020年、システム構築会社の日立製作所とともに、発注・在庫管理業務を自動化するシステムの開発に着手した。ベースとなるシステム製品として、スーパーマーケットなどで導入実績がある「Hitachi Digital Solution for Retail/AI需要予測型自動発注サービス」を利用した。
開発したシステムの特徴は、ワークマンの商品特性を考慮し、商品の売れ行きに応じて発注アルゴリズムを自動で切り替えられる点である。在庫回転率が低い品目は「自動補充型」のアルゴリズムを使い、在庫回転率が高い品目は「AI需要予測型」のアルゴリズムを使う。
自動補充型アルゴリズムは、セルワンバイワン方式を用いた計算方法である。商品の販売累計が一定数を超えた時や、最低在庫量を下回った時に、自動的に発注を行う仕組みである。一方のAI需要予測型アルゴリズムは、商品ごとの過去の在庫・発注・販売・売れ残り量や、天候・イベント情報などの条件を考慮して需要量を算出する方法である。
