アパレル、日用品店、スポーツショップ……など私たちの暮らしに身近な小売業だが、その在庫消化を支えるサービスがあるのをご存知だろうか。「FULL KAITEN」だ。在庫を利益に変えるための様々な在庫分析・管理機能を、クラウドサービスとして提供する。導入ブランドは現在170以上、年商30億から100億を超える大企業も多い。売れるはずもない量の生産・消費を回避するという意味で、サステナブル経営の文脈でも注目が集まっている。サービスの強さを探るべく、フルカイテン株式会社 代表取締役の瀬川直寛氏に話を伺った。

在庫を利益に変えるというのは、小売業にとって業務の根幹とも言える。在庫は収益になることもあれば、不要に抱えすぎれば赤字に転じる原因にもなる。 「在庫を利益に変える」というフルカイテンが目指すところは一見当たり前にも思えるが、一体どういうサービスなのか。

「在庫を利益に変える。実は、これができていない企業さんは結構多い。2021年に弊社サービスを導入いただき2020年4～6月期のデータが得られた企業さんに導入時点で行った調査では、全商品の20%から利益の8割が生まれていることが判明しました。極端なケースでは、全商品の0.1%で8割の利益を生んでいたブランドもありました」

数字だけを見るとそんなことが可能なのかと驚くが、わずかな売れ筋商品が経営を支えているケースは、業界では「よくある」そう。売れ残った在庫は値引きして販売する他ないが、これでは赤字は免れるかもしれないが十分な利益はとれない。

「売れ筋を用意しなければ。でも、売れるかわからないのでとりあえず多数の在庫を用意。そのなかから偶然売れるものが出てくる。というバクチ的なところがこの業界にはあります。それもあらゆる判断が “経験ドリブン”といいますか、個人の勘や考えに基づいてなされている。なんとなく数が出ている商品を「売れ筋」としてしまう。でも、もし在庫が少なくてもこの先売れなさそうなら、不良在庫と言えますよね。その逆も然り。現状の在庫の数だけでは在庫リスクは測れないんです」

利益を生み出していないにも関わらず、在庫を占めていた8割の商品。そのなかから、不良在庫化を予見して、もしくはきちんと対策すれば売れるはずの商品を探し出し、早期に適切な手を打っていく。これにより、不要な値引きを極力抑えながら、在庫を利益に変えていける。業務効率化だけでなく財務改善にも直結するのがフルカイテンの強みだが、ここには瀬川氏が過去に直面した3度の倒産危機の経験が生きているという。

以前は、ベビー服のEC事業を展開していたという瀬川氏。詳細は割愛するが（詳しく知りたい人はフルカイテンのnoteを）、在庫をむやみに増やしすぎたり、送料無料の金額設定を見誤ったりしたのが原因で、3度の財務危機に陥った。しかしその都度、リスクになる不良在庫やまだ可能性のある不良在庫、はたまた客単価が上がる商品などを抽出する独自のロジックを考案しては危機を乗り切ったのだとか。これらが原型となっているからこそ、フルカイテンには“生きたロジック”があるのだ。

様々な角度から在庫を分析する機能があるが、メインは「クオリティ分析」と呼ばれるもの。下図のように、「この先何月何日までに売り切れるか？（X軸）」「この先どれ程の売上を生むか？（Y軸）」という2つの軸で在庫一つひとつを評価し、店舗（実店舗・EC）ごとの在庫の「質」を可視化していく。これを使うことで、売り切りたい期日に向けたペースに沿って売れているかどうかが一目瞭然で、早期に手を打てる。その際にも、過去の傾向から、打ち出しを強化すれば定価でもまだ売れるのか？　もしくはある程度値引きしないと動かないのか？　などを予測してくれるので、適切な対策を取ることができる。

ただ、当然こうした販売分析は、これまでも各ブランドで行われてきたはず。それに対して、フルカイテンの分析の強さはどんなところにあるのか？　大学時代には慶應義塾大学理工学部で、統計の理論を使った研究を様々に行っていたという瀬川氏。小売業界に入ってすぐに、こんな衝撃を受けた。

「周りが行っている在庫分析の手法が、統計のお作法と違うことにはすぐ気づきました。統計学では、未来を予測するには必ず『先行指標』を使いますが、この業界では結果を表す『遅行指標』が当然のように使われていたのです」

一般的に、データ分析の指標には大きく2種ある。何かの結果を表す「遅行指標」とこの先の結果に影響を与える「先行指標」。小売業では、在庫が何％消化できたか？ を表す在庫消化率が重視されるが、これを参考に未来の販売計画を立てることが多いのだという。結果を確認することは大事だが、在庫消化率は遅行指標であり、統計学的には未来予想に使える数字ではない。代わりに見るべきは、各商品の完売予測日や売上予想などの先行指標だ。まさにこれらは、フルカイテンで提供しているデータに重なるもの。加えて、AIについても統計学の考えを基礎にしている、と瀬川氏は続ける。

「統計学ではAI予測は『外れる』というのが常識です。特に、予測後に起こる不測の事態にAIは全く太刀打ちできない。例えば緊急事態宣言などはもちろん、販売スタッフの突然の欠勤や、ライバル店舗の突然の値下げなど、事態の変化は日々起きるもの。AI予測は外れる。だからこそ早く気づき、悪化する前に手を打つ。という部分を大事にしています」

不要な在庫・廃棄を抑えられるという意味で、フルカイテンは環境配慮の文脈からも注目度は高い。瀬川氏は「大量生産が必ずしも駄目なわけではない。売れるはずもない量を大量生産することが問題」と前置きした上で、身近な例を取り上げる。

「ちょっとしたTシャツ（100g）を1枚作るのに、3トンの水を使います。これを聞けば、地球規模で水不足が深刻化する今、環境負荷がどれほどかイメージしやすくなるはずです。さらにこれが売れるはずのないものだとすれば、社会に対する負のインパクトは甚大です」