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Category Profit Management
- 1. Optimum Research Institute カテゴリー プロフィットマネジメント(CPM) 売場利益の最大化とサプライチェーン効率化のための商品管理および CPMを支援する需要予測型自動発注システムの技術 本資料に含まれる情報は、貴社内部のご検討、評価の目的のために提供されるものです。貴社内でのご使用,複製、開示は この目的のために必要な範囲でのみお願いいたします。
- 2. Category Profit Management 目次 1. 総論 2. 業務編（CPM標準MDサイクル） 3. 技術編（CPMを支える需要予測型自動発注） 4. 導入編 © 2013 Optimum Research Institute Optimum Research Institute
- 3. Optimum Research Institute Category Profit Management 総論 総論 © 2013 Optimum Research Institute 3
- 4. Optimum Research Institute Category Profit Management 目標 魅力的で効率的な売場づくりを目指すビジネス・システムを構築する。 魅力的な 売場づくり 企業価値を 高める フリーCFを 増やす 魅力的で効率的な売 場づくりを目指すビジ ネス・システムの構築 経済発注サイクル に基づく発注・納品 頻度の適正化 コスト削減(LCO) 株主資本価値 を高める リスク・マーチャ ンダイジング － 在庫効率を 高める 売場利益最大化の 経済性原則に 基づく単品管理 正味使用資産 の効率向上 ＝ スペース生産性 を高める 超過収益の価 値を高める （出店の見直し） © 2013 Optimum Research Institute 基準在庫の 最適化 改善すべき売場 の可視化 • 発注業務の削減 • 売場別納品 • ロス削減 死に筋品の 発注停止 ロングテール 在庫を最適化 死に筋品の 改廃 売場の再編成 4
- 5. Optimum Research Institute Category Profit Management 魅力的な売場づくり 消費者視点に立ち、常に死に筋品を改廃しながら新鮮な品揃えを構成する 売場の 定義 Quarterly Management 棚割 Weekly Management • • • • © 2013 Optimum Research Institute 売場生産性 GMROI 滞留在庫 サービス率 • 消費者ニーズ • 売場コンセプト • 商品選定・品揃え • プラノグラム • 店舗展開 商談 評価 商品 改廃 • 死に筋の識別 • 死に筋の棚落ち • 新商品の円滑な投入 訴求 • プロモーション • 演出 • フェイス調整 5
- 6. Optimum Research Institute Category Profit Management コスト削減 (LCO) 発注在庫管理の改善を通じて、ローコスト・オペレーション(LCO)を推進する。 発注業務の削減 • 発注業務の自動化 • 自動発注運用負荷の最小化 発注頻度の 適正化 • 経済発注サイクルによる発注 • 発注頻度のコントロール 売場別納品 • 納品日のコントロール • 店舗配送の平準化 不良ロスの削減 © 2013 Optimum Research Institute • 廃棄・値引きの削減 • 日配品の安全在庫の適正化 6
- 7. Optimum Research Institute Category Profit Management ロングテール在庫の最適化 Dランク以下の商品は滞留しがちなので、滞留在庫を可視化し、消化を促 進することが、魅力的で生産性の高い売場の実現につながる。 死に筋改廃 © 2013 Optimum Research Institute 7
- 8. Optimum Research Institute Category Profit Management 魅力的で効率的な売場づくり 魅力的で効率的な売場を持続するには、消費者視点に立って棚割を構成し、 棚割を起点とした発注在庫管理を行い、サプライチェーンを効率化する包括 的な取り組みが不可欠となる。 消費者視点に立った棚割（品揃え） (カテゴリーマネジメント） カテゴリー定義 カテゴリー役割 アセスメント スコアカード 戦略 棚入れ 棚落ち フェイス変更 売場演出 販売 品出し 仕入 死に筋品 停止 移動・追加 カテゴリー品揃え © 2013 Optimum Research Institute 値ごろ感 EDLP 商品改廃 特売 発注 需要予測 最適売価 陳列マスタ 棚割りを起点とした 発注在庫管理 （サプライチェーン マネジメント） 死に筋品カット 新商品投入 戦術 機会損失・滞留在庫 売場生産性 業績管理 8
- 9. Optimum Research Institute Category Profit Management CPM標準組織連携 商品構成と販促企画を売場で効率的に実行するには、売場での品揃えの徹 底、改廃の促進、欠品・滞留在庫の削減といった売場管理の課題解決に向け て、本部の管理能力を高めたうえで、店鋪を強力に支援する必要がある。 店鋪 ディストリビュータ 商品部 売場演出・接客 イベント管理 品出し・陳列 商品補充・送込み 在庫最適化 欠品・滞留在庫削減 商品分析 品揃え・棚割 商品企画・商談 ディストリビュータが介在す ることで、接客や売場演出、 店鋪固有のイベントに傾注 する。 商品部と店鋪の要求を仲 介しつつ、在庫管理を最適 化する。売場生産性指標を 分析し、在庫管理問題点を 発見し改善する。 © 2013 Optimum Research Institute 商品構成と企画立案に忙 しく、現場まで目が十分届 かないが、ディストリビュー タと協力することで、計画 が現場で正確に実行できる ようにする。 9
- 10. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute CPMシステムの活用 本部の管理能力を高めるには、情報システムの高度な活用も不可欠になる。 棚割りと連携した自動発注を導入し、本部での在庫管理能力を向上させる。 精度の高い需要予測型自動発注を活用することにより、 • 在庫を適正化しつつ、欠品を最小化する。 • 経済発注サイクルに基づく発注頻度の適正化と売場別納品によって、トータルな省力化を実現 する。 • 死に筋品の発注を停止し、不良在庫の発生を予防する。 • 日配品の販売期限とカニバリゼーションを考慮した発注を行うことで、値引きや廃棄ロスを削 減する。 • 定番商品の発注だけでなく、特売企画の発注も支援する。 需要予測情報を活用し、 • プライシング分析を行い、値ごろ感のある売価設定を支援する。 • 企画品の店舗配分を店舗別の需要予測と在庫予測に基づいて算出し、配分業務を省力化する。 自動発注のリソース管理情報を活用し、 • 在庫管理の分析と問題発見を支援する。 • 滞留在庫を可視化し、不良在庫の消化と商品改廃を促進する。 売場生産性情報を活用し、売場の業績評価とカテゴリー計画の策定を支援する。 取引先との連携（棚割り、プラシング分析、納品頻度の調整、カテゴリースコア等）を推進する。 © 2013 Optimum Research Institute 10
- 11. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute 【参考】自動発注導入の成功要因 店舗や本部での運用負荷を極力減らす • パラメータ設定の作業量が多いと、運用がいい加減になり精度が上がらない 売れ残りそうな商品の発注をしないシステム • 単純な自動発注では死に筋品の滞留在庫が増加する 評価指標を整備して自動発注システムの運用状況を改善する • 滞留在庫と機会損失の指標がなければ、運用評価ができない • 需要予測誤差検定などシステム的な指標も整備する • 評価指標を常にチェックし、改善活動を徹底する 障害対策を確立する • データの論理チェックを徹底し、システムのインテグリティを高める • 障害発生時のリカバリー方法を確立する © 2013 Optimum Research Institute 11
- 12. Optimum Research Institute Category Profit Management 業務編（CPM標準MDサイクル） 業務編 © 2013 Optimum Research Institute 12
- 13. Optimum Research Institute Category Profit Management CPM標準MDサイクル Plan Action Do Check 2 陳列管理 4 発注在庫 管理 1 カテゴリー 計画 5 実行管理 6 システム 管理 3 企画管理 1．カテゴリー計画 売場生産性評価 プライシング分析 2．陳列管理 売場管理 棚割管理 棚入／棚落 3．企画管理 4．発注在庫管理 企画テーマ登録 自動発注・品出し 特売計画／配分 パラメータ管理 ポイント計画 仕入物流管理 発注日管理 納品日管理 © 2013 Optimum Research Institute 5．実行管理 6．システム管理 滞留在庫管理 予測精度管理 発注停止管理 障害管理 機会損失管理 季節指数管理 リソース照会 13
- 14. Optimum Research Institute Category Profit Management CPM業務プロセスの目的 カテゴリー計画 売場生産性スコアカードのKPIを確認しながら、改善が必要な売 場の状況を把握する。 商品の販売状況に応じて、適切な売価設定を支援する。 陳列管理 本部で在庫管理ができるよう棚割を作成する。棚割と自動発注と を連携させることで在庫管理が可能になる。 企画管理 商品計画を策定し、企画データを管理する。 発注在庫管理 自動発注が正常に稼働しているか確認し、商品の配送・品出しが 効率的に行われるよう調達条件を管理する。 実行管理 滞留在庫を常時監視し、消化を促進する商品計画を策定する。 発注停止している死に筋品を確認し、商品改廃を行って売場を活 性化する。 機会損失の発生状況を確認し、在庫管理が適切に機能している か確認する。 システム管理 CPMシステムが正常に機能しているか確認する。 © 2013 Optimum Research Institute 14
- 15. Optimum Research Institute Category Profit Management 売場生産性評価 目的： カテゴリー計画に必要な情報を提供する。 • スコアカードの定義 0 • 売場生産性を評価する 1 • 推奨フェイス数を参照する 2 © 2013 Optimum Research Institute 15
- 16. Optimum Research Institute Category Profit Management 売場生産性スコアカード KPI 指標の見方 粗利益 最大化（目標） 売上高 粗利益の従属指標（二次的目標） 使用スペース 自動発注システムによる適正化 粗利生産性 売場収益性評価の最重要指標 平均在庫 自動発注システムによる適正化 GMROI カットオフレート（この値が資本コストを下回ってはならない） 在庫回転率 自動発注システムによる適正化 滞留在庫 最小化（消化計画を策定して削減する） 機会損失 適正化（欠品原因を分析） フェイス数 適正化（基準在庫の変化に応じて拡縮） © 2013 Optimum Research Institute 16
- 17. Optimum Research Institute Category Profit Management 売場生産性スコアカード（続き） 売場生産性を評価する上で重要な評価指標は以下の２つである。 原則①：粗利生産性による優先順位付け 粗利生産性の大きな商品から順に売場の スペースを使い切るまで商品を陳列したと きに売場利益は最大化する。 粗利生産性＝ 期間販売粗利 商品の陳列スペース 原則②：GMROIによるカットオフ GMROIの大きな商品から順に商品を採用し、 GMROIが資本コストを下回る商品は採用しな い。 GMROI＝ 期間販売粗利 商品の平均在庫（原価） ただし、上記指標を正確に計算するには、商品の陳列量を最適化する「相対最適所要量」に基づいた在 庫管理を行う必要がある。 © 2013 Optimum Research Institute 17
- 18. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute 売場生産性の評価 売場生産性スコアカードのKPIを確認しながら、改善が必要な売場の状況を把握 する。 ランク別、 売場大中小別、 店鋪別、 単品別へドリルダウン © 2013 Optimum Research Institute 18
- 19. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute 推奨フェイス数 推奨フェイス数を提供して棚割作成を支援する。 © 2013 Optimum Research Institute 19
- 20. Optimum Research Institute Category Profit Management プライシング分析 目的： 商品の販売状況に応じて、適切な売価設定を支援する。 • プライシング分析対象の選択 1 2 • プライシング分析とは • プライシング分析の実施 • 企画を作成して販売する（企画登録を参照） 3 © 2013 Optimum Research Institute 20
- 21. Optimum Research Institute Category Profit Management プライシング分析とは 商品の価格弾力性にもとづき、消費者にとって値ごろ感があり、自社の粗 利総額を最大化する理論売価（最適売価）を推計することができる。 最適売価 9,000 120 8,000 100 7,000 6,000 80 5,000 60 需要 4,000 3,000 粗利 需要 40 2,000 20 1,000 0 600 663 650 最適売価 © 2013 Optimum Research Institute 700 売価 750 0 800 21
- 22. Optimum Research Institute Category Profit Management プライシング対象の選択 対象 分析目的 滞留在庫品 販売期間内に現在庫を消化して廃棄・見切り処 分損を最小化したい。滞留在庫の消化を促進す るにはどのような売価が適当か？ 価格弾力性の低い特売品 集客目的を果たしていない。特売品としてよりも、 EDLP化して少しでも利益を増やすにはどのような 売価が適当か？ スペース生産性は高いが 販売数が多くない商品 © 2013 Optimum Research Institute 販売数をのばすことができれば、相当な利益が 見込める。値ごろ感のある売価設定になってい るか？ 22
- 23. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute プライシング分析の実施 当該商品の価格弾力性のもとで、所与の原価に対して期待利益を最大化する 売価を算出する。 過去に特売の実績がない商品については、当該分類の平均弾力性を使用して計算する。 © 2013 Optimum Research Institute 23
- 24. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute 陳列管理 目的： 本部で在庫管理ができるよう棚割を作成する。棚割と自動発注とを連携 させることで在庫管理が可能になる。 1 2 • 売場分類登録 • 標準棚割 (PTSフォーマット)登録 ２ • 標準棚割を店舗へ割当 • 取扱ステータス設定 ３ • 棚入登録 • 採用登録 • 棚落登録 © 2013 Optimum Research Institute 24
- 25. Optimum Research Institute Category Profit Management 売場分類の登録 店舗で展開する売場を登録する。 売場大 売場中 売場小 パターン 日用品 防虫剤 殺虫剤 ３尺２段 ３尺３段 虫除け © 2013 Optimum Research Institute ３尺２段 25
- 26. Optimum Research Institute Category Profit Management 標準棚割の登録 PTSフォーマットで作成された棚割データを登録する。 項目 必須 用途 台 △ 左から数えた台番号をセット 段 △ 下から数えた段番号をセット △ 段単位に左から数えた位置番号をセット (SKU単位) 商品ID ○ 商品コードをセット フェイス数 ○ 1以上の正数 × 1:正面 2:上面 3:右側面 4:左側面 5:背 面 6:底面 フェイス回転 × 0:回転なし 1:左90度 2:180度 3:右 90度 積上数 ○ 1以上の正数 陳列可能数 △ 未設定の場合は自動算出 位置 フェイス面 © 2013 Optimum Research Institute 陳列商品のSKU単位で出力し、同一商品が複数フェー ス配置されている場合も1レコード出力する。ただし、以 下の場合は別レコードとして出力する。 • 連続して陳列されておらず、同一モデル内の別の場 所に同じSKUが配置されている場合 • 連続して陳列されているが、フェース面、フェース回 転、積上数のいずれかが異なる場合 連結棚(隣り合う台間で繋がっている棚)の連結部に複 数フェース配置されている場合 「陳列可能数」は、ユーザーによってセットされた在庫 数がある場合は優先してセットし、ない場合には、陳列 可能数を算出しセットする。 26
- 27. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute 取扱ステータス ステータス 意味 仮置 売場に仮登録されている状態で、自動発注の 対象とはならない × 棚入 棚入日から採用日までの期間は陳列可能数を 基準在庫とするセルワンバイワンモードで自動 発注が行われる ○ 需要予測型の自動発注が行われる （ただし、在庫パラメータの最低在庫日数に０ がセットされている場合は、セルワンバイワン モードで自動発注が行われる） ○ 棚落日に向けて基準在庫が自動抑制されなが ら自動発注が停止する ○ 採用 棚落 © 2013 Optimum Research Institute 自動発注対象 27
- 28. Optimum Research Institute Category Profit Management 標準棚割の店舗への割当 標準棚割データを対象店舗へ割当てる。 必須項目 適用開始日 用途 棚替日として使用される。 現行棚割の棚替え 棚落データが自動的に作成される。 棚落 棚落日＝棚替日の前日がセットされる。 現行 棚割 更新 取扱＝「採用」。 現行データが新棚割のデータですべて更新される。 新棚割 棚入データが自動的に作成される。 棚入 棚入日＝棚替日がセットされる。 陳列可能数＝既定の計算値がセットされる。 © 2013 Optimum Research Institute 28
- 29. Optimum Research Institute Category Profit Management 棚入登録 商品を投入するときは、取扱ステータスを「棚入」にして棚割登録する。 必須項目 用途 適用開始日 棚入日として使用される。この日付以 前の直近納品日に納品する初回発注 が生成される。 取扱 棚入 陳列可能数 所定の棚入期間は、この値を基準在 庫数とするセルワンバイワンモードで 自動発注を行う。 棚入データ 自動発注開始 © 2013 Optimum Research Institute 29
- 30. Optimum Research Institute Category Profit Management 採用登録 棚入れデータが登録されると、取扱ステータスが「採用」の棚割データが自動的 に作成され、デフォルトで需要予測型自動発注が開始する。 必須項目 用途 適用開始日 採用日として使用される。この日付以 降、需要予測型自動発注が行われる。 （ただし、CPMパラメータの最低在庫 日数に０がセットされている場合は、 セルワンバイワンモードで自動発注が 行われる） 取扱 採用 フェイス数 フェイス数×積上数が最低在庫数の優 先値として使用される。 積上数 同上 陳列可能数 商品サイズ、棚奥行きに基づき自動 設定。 CPMパラメータの「最大在庫」に１がセ ットされているときは、この値を基準在 庫数の上限値に抑制する。 © 2013 Optimum Research Institute 棚入データ 採用データ 需要予測型 自動発注開始 30
- 31. Optimum Research Institute Category Profit Management 棚落登録 商品を廃止するときは、取扱ステータスを「棚落」にして棚割登録する。 必須項目 用途 適用開始日 棚落日として使用される。この日付以 降に納品日される自動発注は生成さ れなくなる。 取扱 棚落 棚落データ 自動発注停止 © 2013 Optimum Research Institute 31
- 32. Optimum Research Institute Category Profit Management 棚落品の基準在庫抑制と発注停止 棚落登録された日から、棚落日に向けて基準在庫数を自動的に抑制しながら 発注が停止する。 8 通常 7 需要に合わせた発注で在庫水準を維持 6 5 数 量 4 ：納品日 3 在庫数 販売数量 需要平均 信頼区間 2 1 週 0 7/20 7/21 7/22 7/23 7/24 7/25 7/26 7/27 7/28 7/29 7/30 7/31 8 7 棚落ち計画で販売 終了日を設定 6 徐々に在庫水準を抑制 5 急速に抑制 数 量 4 3 在庫数 2 販売数量 需要平均 信頼区間 1 週 © 2013 Optimum Research Institute ：納品日 0 7/20 7/21 7/22 7/23 7/24 7/25 7/26 7/27 7/28 7/29 7/30 7/31 32
- 33. Optimum Research Institute Category Profit Management 棚割を整備することの意義 棚割情報は、売場生産性の評価・検証、棚卸し在庫の検証、自動発注の制御 など、本部主導で商品管理を行うための基本情報となる。 陳列精度の向上 陳列マスターを整備することで、いつ、どの店舗で、どの商品を 取り扱い、棚入／棚落させるか、明確に管理することができる。 陳列指図に基づいて作業を行うことで、作業の徹底にも役立 つ。 売場生産性の評価・検証 陳列情報と売場分類マスターとを紐付けることで、カテゴリー の業績集計ができるようになり、任意に構成したカテゴリーの 評価・検証を行う体制が整う。 品揃えと棚卸在庫の検証 陳列マスターには、店舗で取り扱われている商品が登録され ているので、商品が店舗にきちんと在庫されているか、あるべ きはずのない商品が在庫されてないかチェックすることができ る。 自動発注システムとの連 棚替え情報を自動発注システムに連携すると、棚入品の初回 携 投入や棚落品の売り減らしなど、商品改廃を精度高く行うこと ができる。 © 2013 Optimum Research Institute 33
- 34. Optimum Research Institute Category Profit Management 企画管理 目的：商品計画を策定し、企画データを管理する。 • 企画テーマを登録 1 • 策定した企画を登録 2 • 必要に応じて企画発注の店舗配分を行う 3 © 2013 Optimum Research Institute 34
- 35. Optimum Research Institute Category Profit Management 企画テーマの作成 企画テーマは、商品計画の目的に応じて管理しやすいテーマ名で作成する。 項目 用途 テーマID キー 企画名 企画の名前 開始日 任意 終了日 任意 © 2013 Optimum Research Institute 35
- 36. Optimum Research Institute Category Profit Management 特売計画の作成 特売計画を作成して、テーマを付与する。（特売計画は需要予測コーザルとして も利用される。） 必須項目 用途 開始日 企画開始日 終了日 企画終了日 売価 企画開始日から終了日までの間、こ の売価がPOS連携される。 原価 発注単価として使用する。 計画区分 カスタマイズ要件 テーマID 企画をテーマに紐付ける © 2013 Optimum Research Institute 36
- 37. Optimum Research Institute Category Profit Management 特売企画発注 必要に応じて、企画発注の店舗按分を行う。 必須項目 用途 発注日 企画発注日を指定する。指定がない ときは、既定の前倒し期間を用いて自 動設定される。 店舗納品日 店舗納品日を指定する。指定がない ときは、企画開始日がセットされる。 発注数 総発注数を入力して計算ボタンを押 すと店舗への按分数がロット丸めして セットされる。 © 2013 Optimum Research Institute 37
- 38. Optimum Research Institute Category Profit Management ポイント計画の作成 ポイント計画を作成する。（ポイント計画は需要予測コーザルとしても利用され る。） 必須項目 用途 店舗グループID Allまたは特定の店舗グループ 店舗ID Allまたは特定の店舗 大分類ID Allまたは特定大分類 中分類ID Allまたは特定中分類 小分類ID Allまたは特定小分類 商品ID Allまたは特定商品 開始日 最適在庫日数 終了日 最低在庫数（フェイス数×積上数と比較し て大きい方を採用） ポイント交換率 販売期間（商品マスターの値が優先） ポイント倍率 企画発注前倒し日数 © 2013 Optimum Research Institute 38
- 39. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute 発注在庫管理 目的： 自動発注が正常に稼働しているか確認し、商品の配送・品出しが効率的 に行われるよう調達条件を管理する。 1 2 3 • 自動発注が正常に完了しているか確認する • 自動発注データの照会 • 品出しをして、商品陳列をメンテナンスする • パラメータの種類 4 • パラメータを調整する 5 6 7 © 2013 Optimum Research Institute • 仕入物流条件を変更する • 発注日を変更する • 納品日を変更する 39
- 40. Optimum Research Institute Category Profit Management 自動発注の完了確認 CPMシステムのトップ画面で、発注計算が正常に完了しているか、障害が発生 していないか確認する。 障害発生 リカバリー 見込み発注 障害発生時は、関係担当へ連絡する。 障害発生の原因を分析し、リカバリーを行う。 リカバリーが間に合わない場合は、見込み発注に 切り替えて発注する。 障害発生時には、別途、障害メールが担当者に送信されるようになってり、ダブルチェック体制がとられている。 © 2013 Optimum Research Institute 40
- 41. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute 自動発注データの照会 発注済みの商品や、納品予定などを照会する。 © 2013 Optimum Research Institute 41
- 42. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute 品出しと陳列メンテナンス 売場別に納品された商品の品出しを行いながら、フェイス数の調整と欠品商品 の論理在庫数を確認・修正を行う。 売場別納品の品出し • 売場別に納品された商品を品出しす る。 • 関連陳列があるか商品をスキャンし て確認し、当該売場にも品出しする。 フェイス数の調整 • 商品の売れ行きに応じてフェイス数を 調整する 欠品商品の在庫調査 • 品出しの過程で欠品している商品が 見つかったら、論理在庫が狂ってい ないか確認・修正する。 © 2013 Optimum Research Institute 42
- 43. Optimum Research Institute Category Profit Management 在庫パラメータの種類 CPMの在庫管理は、以下のパラメータを使用して制御する。 項目 自動発注 用途 売れない商品の陳列数を確保するために使用する。最低在庫数を下回 らないよう発注が行われる。 棚割にフェイス数と積上数がセットされている場合は、フェイス数×積上 数どちらか大きい値が採用される。 売れる商品の陳列ボリュームを増やすために使用する。最適基準在庫 に通常需要×(最低在庫日数-1)を加算した値を基準在庫として発注が 行われる。 ０をセットすると、最低在庫数を基準在庫とするセルワンバイワン・モード に変化する。 商品を仕入てから売り切るまでの販売可能期間。この値を小さくするほ ど、安全在庫が抑制されるため、平均在庫が少なくなり、売残りリスクが 減少する（逆に、欠品リスクは増加する）。 © 2013 Optimum Research Institute 販売期間(LCP) オフ：自動発注しない。 最低在庫日数(CTMin) オン：自動発注する。 最低在庫数(SMin) 商品マスターにLCPがセットされている場合は、商品マスターの値が優 先される。 43
- 44. Optimum Research Institute Category Profit Management 在庫パラメータの種類（続き） 項目 用途 目標粗利益率(GPMin) 当該品のリベートの割り戻しによる実質原価の目標値に基づいて算 出した粗利益率の大凡の値をセットする。 売れ残り処分最大値引率 (SOD) 販売期限が来て処分するときに、最大何％くらいの値引をすれば消化 できるか設定する。 企画発注前倒し日数 (MDPOLT) 企画開始日の何日前に企画発注を行うか指定する。ここにセットされ た日数以前の直近発注可能日に発注が行われる。 企画発注所要期間 (MDPOTerm) 企画発注の所要期間を指定する。ここにセットされた日数と企画の期 間を比較してどちらか小さい値を企画発注の所要期間として発注が行 われる。 最低在庫日数の加算 (CTMinIncre1, CTMinIncre2) 欠品（論理在庫ゼロ）したときに、以下に指定した日数分の在庫を基 準在庫数に加算する。 需要予測のトレンドと循環変動のいずれかがマイナスの値の ときCTMinIncre1の値を使用する。 2. 最大在庫を使用(LimitInv) 1. 需要予測のトレンドと循環変動とともにプラスの値のとき CTMinIncre2の値を使用する。 0：計算された基準在庫数をそのまま用いる。 © 2013 Optimum Research Institute 1：計算された基準在庫数の上限を棚割情報の陳列可能数に制限す る。 44
- 45. Optimum Research Institute Category Profit Management 在庫パラメータ管理 在庫調整は、以下のパラメータを使用する。 必須項目 用途 適用開始日 適用開始される日付 店舗グループID Allまたは特定の店舗グループ 店舗ID Allまたは特定の店舗 大分類ID Allまたは特定大分類 中分類ID Allまたは特定中分類 小分類ID Allまたは特定小分類 商品ID Allまたは特定商品 CTMin 最適在庫日数 SMin 最低在庫数 LCP 販売期間（商品マスターの値が優先） GPMin 最低粗利率 SOD 売残り処分必要値引率 MDPOLT 企画発注前倒し日数 MDPOTerm 企画発注所要期間 CTMinIncre1 最低在庫日数の加算1 CTMinIncre2 最低在庫日数の加算2 InvLimit 最大在庫を使用 自動発注 オン、オフ © 2013 Optimum Research Institute 45
- 46. Optimum Research Institute Category Profit Management 仕入物流条件の確認 仕入物流条件は、以下の３つの機能を用いて管理する。 発注日管理 • 仕入先に対する発注可能曜日を 管理する。 調達ルート管理 • 商品の調達ルートと納品リードタ イムを管理する。 納品日管理 © 2013 Optimum Research Institute • 売場別納品を管理する。 46
- 47. Optimum Research Institute Category Profit Management 発注日の管理 仕入先に対する発注曜日を指定する。 必須項目 用途 適用開始日 適用開始される日付 仕入先ID 仕入先/DC 仕入区分 仕入先、DC 店舗グループID Allまたは特定店舗グループ 店舗ID Allまたは特定店舗 大分類ID Allまたは特定大分類 中分類ID Allまたは特定中分類 小分類ID Allまたは特定小分類 商品ID Allまたは特定商品 発注曜日 発注曜日をチェック © 2013 Optimum Research Institute 47
- 48. Optimum Research Institute Category Profit Management 調達ルート管理 調達ルートごとの配送条件を設定する。 必須項目 用途 適用開始日 適用開始される日付 配送元ID Allまたは特定の配送元 配送元区分 仕入先、DC 配送先グループID Allまたは特定の配送配送先グループ 配送先ID Allまたは特定の配送先 大分類ID Allまたは特定大分類 中分類ID Allまたは特定中分類 小分類ID Allまたは特定小分類 商品ID Allまたは特定商品 経由区分 経由、納品 配送元休日ID 配送元の出荷休日 配送先休日ID 配送先の荷受休日 配送LT 配送リードタイム 配送LT繰延 発休繰延、着休繰延、発着休繰延 © 2013 Optimum Research Institute 48
- 49. Optimum Research Institute Category Profit Management 納品状況の確認 納品数量が日別に平準化されているか確認する。 納品平準化 が必要 © 2013 Optimum Research Institute 納品日を調整 してピークを平 準化 49
- 50. Optimum Research Institute Category Profit Management 納品日管理 日別納品状況を確認し、配送量や品出し作業を平準化するために、売場別納 品をコントロールする。 必須項目 適用開始日 用途 適用開始される日付 店舗グループID Allまたは特定店舗グループ 店舗ID Allまたは特定店舗 売場大ID Allまたは特定売場大 売場中ID Allまたは特定売場中 売場小ID Allまたは特定売場小 商品ID Allまたは特定商品 納品日 納品曜日をチェック © 2013 Optimum Research Institute 50
- 51. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute 滞留在庫管理 目的： 滞留在庫を常時監視し、消化を促進する商品計画を策定する。 0 １ ２ ３ ４ © 2013 Optimum Research Institute • 滞留在庫の評価指標 • 滞留在庫発生を確認する • 滞留在庫リストを確認する • 滞留品の発生原因と需要特性を分析する • 滞留品の商品計画を策定する 51
- 52. Optimum Research Institute Category Profit Management 滞留在庫の評価指標 滞留在庫の消化を目的とする場合は、「売残り損失ベース」が評価指標と して適している。 タイプ 売残り損失ベ ース 計算方法 滞留在庫金額＝現在庫金額＋販売期限ま での在庫維持コスト−販売期限までの販売 予想金額−販売期限到来後の売れ残り処分 収入 滞留在庫数＝滞留在庫金額÷単位原価 販売期限＝当該品の販売日数と販売終了 日までの日数のどちらか小さい方 特徴 滞留在庫が検出された商品は、販売期限後 に売残り損失が発生すると判断することが できる。直ちにアクションに結びつくので、管 理指標としての有用性が高い。 所要量計算ベ 滞留在庫数＝現在庫数−（発注点数＋補充 売場演出などの目的で、ボリューム陳列を ース サイズ−納品リードタイムの需要合計） 行っている場合は、滞留在庫として検出され 滞留在庫金額＝滞留在庫数×単位原価 る。ただし、そのような商品は回転が早く、支 発注点数＝（発注サイクル＋納品リードタイ 払サイト内に消化できることが多いため、実 ム）の需要合計＋同期間の安全在庫 務的には敢て在庫を減らす必要がない。 補充サイズ＝０のときは、いわゆる定期発 このようなケースを含め、対応が必要が商 注方式になる。 品とそうでない商品が混在してしまうため、 発注サイクル＝０、補充サイズ＞０のときは、 管理指標としては有用性が高くない。 いわゆる発注点発注量方式になる。 販売期限到来後の売れ残り処分収入の評価額は在庫パラメータのSODで調整することが可能。 © 2013 Optimum Research Institute 52
- 53. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute 滞留在庫の発生状況の確認 在庫全体に占める滞留在庫の大きさを確認する。 滞留在庫は放ってお いてもなくならない © 2013 Optimum Research Institute 53
- 54. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute 滞留在庫リストの確認 滞留在庫リストを確認し、滞留在庫数、金額の大きな商品の店別発生状況を把 握する。 © 2013 Optimum Research Institute 54
- 55. Optimum Research Institute Category Profit Management 滞留品の発生原因の分析 滞留在庫が多く発生している商品のリソース照会を行い、発生原因を分析する。 条件仕入れで仕入れた商品 が大量に売れ残っている © 2013 Optimum Research Institute 55
- 56. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute 滞留品の需要特性の分析 所定の販売期間で消化するための最小損失売価を分析する。 滞留品プライシング分析の目的： 売価を下げると、需要はどのくらい増える か？ 滞留在庫は、販売期間終了時にどのくら い残るか？ 売価をいくらにすれば、販売期間内の粗 利を増やしつつ、販売期間終了時の売 残り損失を最小にすることが出来るか？ © 2013 Optimum Research Institute 56
- 57. Optimum Research Institute Category Profit Management 滞留品の商品計画の作成 プライシング分析の結果から企画登録に連携する。 プライシング分析と 企画登録との連携 © 2013 Optimum Research Institute 57
- 58. Optimum Research Institute Category Profit Management 発注停止管理 目的： 発注停止している死に筋品を確認し、商品改廃を行って売場を活性化す る。 0 1 2 • 死に筋品の評価指標 • 発注停止リストを確認する • 死に筋品の発生原因を分析する • 死に筋品の改廃計画を策定する 3 © 2013 Optimum Research Institute • 消化企画、棚落ち、代替品棚入れ 58
- 59. Optimum Research Institute Category Profit Management 発注停止の評価方法 （キャッシュフロー現在価値法） 販売期間の売上と売残り処分から得られるキャッシュフロー現在価値と仕入支払の現 在価値に基づき、正味キャッシュフローの現在価値を評価する。 NPV=売上の現在価値＋売残り処分の現在価値−仕入支払の現在価値 1500 販売期間の売上予想 1000 売残り処分販売 =処分売価×売 残り販売数 500 0 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120 -500 -1000 -1500 売上 支払 仕入支払 （支払サイト45日） 需要が低減しているにも拘らず、発注点を下回ったから発注してしまうと、発注ロットの大きな商品 ほど、長期間、在庫が滞留してしまう。 © 2013 Optimum Research Institute 59
- 60. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute 発注停止リストの確認 発注停止商品を確認し、商品改廃を進める。 • 発注停止商品を棚落ちさせる。 • 仮置商品から棚入れ品を選択し、棚入れ指示を作成する。 • 発注停止品を改廃しない場合は、棚入指示で在庫を補填する。 © 2013 Optimum Research Institute 60
- 61. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute 機会損失管理 目的： 機会損失の発生状況を確認し、在庫管理が適切に機能しているか確認 する。 0 １ ２ ３ ４ © 2013 Optimum Research Institute • 機会損失の評価指標 • 機会損失の発生状況を確認する • 機会損失リストを確認する • 機会損失の発生原因を分析する • 在庫パラメータを調整する 61
- 62. Optimum Research Institute Category Profit Management 機会損失の評価指標 指標 欠品率（％） 説明 どのくらいの頻度で欠品日が発生したかを表す。 = 機会損失率（％） 欠品した日に商品をいくつ販売し損なったかを表す。 = − © 2013 Optimum Research Institute 62
- 63. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute 機会損失発生の確認 機会損失率と欠品率が目標レベルに収まっているか確認する。 イベント時の機会損失を改善でき ないか？ ☞単品のポイント計画をコーザルと して利用できるようIFする 欠品率と機会損失 率は総じて良好 © 2013 Optimum Research Institute 63
- 64. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute 機会損失リストの確認 大きな機会損失が発生した商品を把握する。 © 2013 Optimum Research Institute 64
- 65. Optimum Research Institute Category Profit Management 季節指数管理 店鋪グループごとの季節指数を作成し、需要予測のコーザルとして利用する。 必須項目 用途 店鋪グループID Allまたは特定の店鋪グループ 店鋪ID Allまたは特定の店鋪 売場大ID Allまたは特定大分類 売場中ID Allまたは特定中分類 売場小ID Allまたは特定小分類 季節指数ID 自動的に割り当てられる 季節指数名 任意の名称 © 2013 Optimum Research Institute 65
- 66. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute 季節指数管理（続き） 季節指数を照会し、必要に応じて修正する。 © 2013 Optimum Research Institute 66
- 67. Optimum Research Institute Category Profit Management リソース管理 リソース管理画面を照会することで、過去１年間の実績および2週間先までのリソ ース予想を把握することができる。 ① ④ ⑶ ② ⑤ © 2013 Optimum Research Institute ⑥ ⑦ ⑧ ⑨ 67
- 68. Optimum Research Institute Category Profit Management リソース管理（続き） 番号 項目 意味 ① 日付選択 日付を選択する。選択した日付を境に過去実績と将来予測が表示され る。 ② 店鋪選択 店鋪グループ、店鋪を選択する。 ③ 商品選択 商品を選択する。 ④ ケースバラ商品切り替え ケースバラ関係にある商品に表示を切り替える。 ⑤ 最低在庫日数(CTMin) 値を変えて基準在庫がどのように変化するかシミュレーションを行う（ブ ランクの場合は、現在の規定値が使用される）。 ⑥ 最低在庫数(SMin) 同上 ⑦ 販売期間(LCP) 同上 ⑧ 販売終了日 同上 ⑨ 表示ボタン 表示ボタンを押すことで、⑤〜⑧の条件に応じたシミュレーション結果を 表示する。 © 2013 Optimum Research Institute 68
- 69. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute リソース表示（続き） 表示項目 意味 日付 平日は黒、土曜日は緑、日曜日と祝祭日（赤色で表示） 売価、原価 販売実績のあるものについては、POSデータの実績。販売実績がないものについては、 マスター、または、企画の値を表示。企画売価は赤色で表示。 ポイント ポイント交換率×ポイント倍率 イベント 台風、運動会などの店鋪固有のイベントに対応するための需要調整率 季節指数 第1週から第52週までの週次の季節指数。第1週の初日は1月1日。第1週と第53週が同 じ値になり、全体平均が１になるよう基準化された値 販売実績 POSの販売数 販売予想 需要予測の期待値（対数正規分布を想定しているので、中央値とは一致しない） σ 需要予測の標準偏差（対数正規分布を想定） 発注数 発注実績と予測数 企画発注数 企画に対する初回発注または本部発注 移動指示数 移動指示実績と予定 振替数 ケースバラ商品間の振替数の実績と予定 納品数 仕入実績と予定 © 2013 Optimum Research Institute 69
- 70. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute リソース表示（続き） 表示項目 意味 廃棄数 廃棄実績 在庫数 在庫実績と予想 未納残数 発注残および在庫調整数 発注点 直近納品日の発注点（直近納品日の在庫予想が発注点を下回ったら基準在庫まで発注 する。） 基準在庫 直近納品日の基準在庫 過剰在庫 販売終了日（または企画終了日）以降に売れ残る在庫の予想数 機会損失 当日需要と当日リソースとの差の期待値 直近納品日 当日発注したときの直近納品日 次回発注日 次回の発注日 次回納品日 次回発注日に発注したときの直近納品日 CTMin 最低在庫日数 SMin 最低在庫数定 LCP 販売期間 EOCT 経済発注サイクル © 2013 Optimum Research Institute 70
- 71. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute システム管理 目的：CPMシステムが正常に機能しているか確認する。 1 2 3 4 • 需要予測日次推移確認 • 需要予測乖離アラート確認 • 需要予測乖離原因を分析 • 需要予測乖離原因が不明なときは保守担当へ連絡 © 2013 Optimum Research Institute 71
- 72. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute 需要予測日次推移確認 単品需要予測の積上げが全体需要と乖離なく推移しているか確認する。 需要予測精度は 全般的に良好 © 2013 Optimum Research Institute 72
- 73. Optimum Research Institute Category Profit Management 単品需要予測の誤差発生確認 直近４週間の単品別の日次需要予測値と販売実績とに乖離が発生していない か確認する。 仮説検定H0：日次の需要予測と販売実績の差（日次予測誤差）の平均はゼロである。 有意水準1%（両側） t(27, 0.01)=2.77で棄却された商品をリスト表示する。 項目 意味 予測数 日次予測数の平均値 実績数 日次販売実績の平均数 誤差数 （予測数i−実績数i）の平均値 TS 統計量：この値が2.77より大きい と乖離が発生していると考えら れる。 © 2013 Optimum Research Institute 73
- 74. Optimum Research Institute Category Profit Management 需要予測乖離原因の分析 リソース照会を行い、需要予測が乖離している原因を分析する。 主な要因 原因 特売終了時に在庫が大量に売れ残 企画マスター上は特売期間は終了しているの ったので、店舗の判断で、POS売価 で、通常売価時の需要予測が生成される。し を変更して特売を延長した。 かし、店舗では特売売価で販売されており、通 常よりも多く売れるため、予測値との乖離が生 じる。 急激な需要変動が発生した。 標準コーザル以外の要因で需要が大きく変化 した。トレンド追随で追いつくけないほど大きな 変化のときは、予測値との乖離が生じる。 システム異常 原因が不明。需要予測システムの不具合によ り乖離が発生している可能性が高い。 ☞保守担当者へ連絡。 © 2013 Optimum Research Institute 74
- 75. Optimum Research Institute Category Profit Management 技術編（CPMを支える需要予測型自動発注） 技術編 © 2013 Optimum Research Institute 75
- 76. Optimum Research Institute Category Profit Management CPM需要予測型自動発注の特徴 CPMを推進するには、需要予測型自動発注の導入が不可欠になる。 レベル 需要予測計算 基準在庫計算 特徴 レベル3 • 多変量系列相関モデ • 品切れ損失と売れ残り • 精度の高い需要予測と最適な基準在庫数を自動計算 経済的基準在庫方式 ルによる需要分布の推 損失を最小化し、カテ するため、例外アラートに注意するだけで、精度の高 (相対最適所要量） 定 ゴリー利益を最大化す い自動発注を実現 • ロジスティック弾性 る基準在庫を自動計算 • 機会損失と滞留在庫を需要予測に基づき金額ベース • コーザル自動選択 (相対最適所要量） での可視化し、発注停止の自動化とリソース管理との • 直近重視の加重最小 連携により迅速な問題解決アクションが可能 CPM 二乗法 レベル2 サービス率方式 • 需要分布の推定 • サービス率（安全係数） • サービス率の設定が恣意的かつ見直しに労力が伴う （標準偏差を計算） をマニュアル管理して • 統計パッケージの標準機能では、小売業の需要予測 • 標準的統計パッケージ 安全在庫を調整 を行うには限界がある の機能を使用 レベル1 売れ数比例方式 • 需要点推定（時系列分 • 基準在庫日数をマニュ • 基準在庫日数の設定が恣意的かつ見直しに労力が伴 析等) アル管理して安全在庫 う • 週平均、PI値を利用し を調整 • 需要分布を考慮しないので、需要のバラツキの大きな た予測等 商品の欠品が生じやすい レベル0 • なし セルワン・バイワン方 式 © 2013 Optimum Research Institute • 基準在庫方式をマニュ • アル設定 （最低在庫、最大在庫） • • 売数方式（増数、減数、 • 停止などの調整が必 • 要） 需要変動に応じて基準在庫や増減数の見直しが必要 で労力を伴う 発注精度の向上につながらない 滞留在庫や欠品損失を可視化できない 死に筋品の不良在庫が滞留する 76
- 77. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute 【コラム】セルワンバイワン方式の問題点 商品の販売累計が一定の補充数を超えたときに自動的に発注を行う。 基本的には、売れた分だけ補充する考え方で発注を自 動化する。補充パラメータ（発注ロット)の設定は、担当者が、売場を見ながらHTを使って、一つずつ経験的に設定していること が多い。売れた分だけ必ず補充されるので、手発注をしていたころと比べると欠品も少なくなり、整然と商品が並ぶようになるが、 次第に死に筋品の在庫がヘドロのように溜まって、売場の生産性が低下するという問題点が認識される場合が多い。 「パート主体の店舗も多いので半年前から聞きかじりで自動発注を始めましたが、単純なセルワン・バイワン方式でしたので、 以前はできていた売れ筋商品のフェイシング数アップが出来なくなり、かつ、たまたま売れた不振品は追加して在庫バッチリと いう状況に陥りました。応急対策として以前の台帳による発注に戻したのですが商売の基本である発注を店舗の素人に任せる という方式には限界があると感じ、どうしたらよいか検討を続けています。」 ロジックは以下のように単純で、簡便にシステムを導入したいときによく用いられる。 1. 単品ごとに発注ロットを登録。 2. 販売数を累計。 3. 発注日の販売累計数が発注ロット以上になったら、販売累計数を発注。 4. 販売累計数を0にリセット。 5. （必要に応じて発注ロットを変更） 6. ２に戻って繰り返す。 特徴： 発注ロットを小さく設定していると、少しずつでも毎日のように売れている商品ならば、発注日ごとに必ず発注がかかってしまい、 品出しの手間が増え、物流効率の低下をもたらす。そうかといって、発注ロットを大きくすると、今度は、死に筋品がやっと売り 切れたところで、大きめの発注ロットで発注がかかってしまい、欲しくもない商品が余分に補充される。そのため、死に筋品の滞 留在庫が知らず知らずのうちにヘドロのように溜まっていくようになる。 改善しようとして、Dランク品の発注ロットを小さく変更するといった方向で修正を加えることになる。運用の中でこれをしようとす ると、商品の販売動向を見ながら、発注ロットを適宜修正していく作業が必要になるので、手発注をしているのとほとんど手間 が変わらなくなってしまい、現実には見直しがおこなわれることはほとんどない。システム的に対応するには、発注ロットを変更 する何らかのロジックが必要になる。ところで、発注ロットを変更するロジックを作るということは、実は、発注点と基準在庫を求 めることと同じ（発注ロット＝基準在庫−発注点）ことであり、この検討に入った時点で、レベル１以上の自動発注の導入（需要予 測型自動発注システム）に進むことになる。 © 2013 Optimum Research Institute 77
- 78. Optimum Research Institute Category Profit Management 自動発注対象商品 対象商品 自動発注の適合度 必要事項 商品ライフサイクルの 比較的長い定番商品 ◎ グロサリー、日用品、雑貨、冷凍食品、家電などの商品は、 必要データについては別紙参照。 人的関与なしでもほぼ完全な自動発注が可能。 上記の特売時 販促条件を考慮した需要予測を行い発注数を計算する。 他品の販促によるカニバリの影響も考慮した需要予測を 企画計画データなど各種イベント計画 データが必須となる（コーザルとして利 ○ 行う。 初回特売時は、カテゴリー平均弾力性を適用することで、 用する）。 過去の特売実績がなくても予測を行う。 消費期間の短い商品 日配品、デリカ定番発注品、チルド品など消費期間の短 POSデータの処分値引き販売データを ○ い商品については、機会ロスと売残りロスを考慮して安全 分離する必要あり。 在庫を最適化した発注数を算出する。 季節商品 季節指数が需要予測コーザルとして有意かどうか単品毎 季節指数を用意する。 ○ に判定し、季節性のある商品について季節指数を適用し 季節ピークの著しい商品については、 た需要予測を生成する。 本部送込みを併用することが前提。 新商品、スポット品の初 新商品、スポット品の初回発注は、需要予測ができないた △ 棚入れ計画に初回発注数を登録する。 回投入 め、棚入れ時のセルワンバイワンモードで対応する。 生鮮 時価仕入れの鮮魚、干物や野菜のように収穫量によって × 商品の値ごろ感が変化するものは不適当。 （生産の安定した定番商品については自動発注可能。） − 商品ライフサイクル（販 売期間）が極端に短い 商品 × 入替えの激しい時価商品、菓子パン、デリカ非定番のよう に商品寿命の短い商品は、自動発注に向かない。 − © 2013 Optimum Research Institute 78
- 79. Optimum Research Institute Category Profit Management 需要予測モデルの構成 ＣＰＭの需要予測システムは、多変量系列相関モデルを採用することで、従 来の統計パッケージでは実現できない高い精度の予測値を生成する。 時系列データに対して、目的変数に影響を与えるコーザルを 多変量系列相関モデル 選定し、系列相関モデルに基づき予測モデルを構築する。 （コーザルの弾力性はロジスティック関数を使用） コーザルの影響を除去した残差に対して、トレンドと循環変 トレンドの抽出・分解 動を抽出する。 当該商品に関するコーザルを取捨選択することで、単品ごと 予測モデル最適化 に最適な予測モデルを構築する。 予測値の合成 © 2013 Optimum Research Institute コーザルによる推定値とトレンド変動を合成して予測値を算 出する。 79
- 80. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute コーザル（１） CPMは下記コーザルの弾力性の組み合せに基づき需要予測を生成する。 コーザル 説明 値引率 特売時の値引率に応じて需要が変化するときの弾力性を与える。 チラシ チラシ特売に応じて需要が変化するときの弾力性を与える。 インプロ インプロ実施に応じて需要が変化するときの弾力性を与える。 販促ラグ（特売、ポイント） 特売開始直後から徐々に需要が低減するときの弾力性を与える。 最低在庫数 最低在庫数（フェイス数×積上数）に応じて需要が変化するときの弾力性を与える。 ポイント ポイント交換率×ポイント倍率に応じて需要が変化するときの弾力性を与える。 イベント(需要調整率） CPMの生成する需要予測値をユーザーが直接調整したいときに使用する。台風など の店鋪固有イベントに応じて需要予測値を政策的に変更することができる。 調整値＝（CPMの生成する需要予測値）×（ユーザーが入力した需要調整率） ユーザーが入力した需要調整率はコーザルとしても利用されるため、台風で当日需 要が大幅に落ち込んだとしても、翌日の需要予測は通常の需要予測値が生成される。 曜日(日、月、…、土） 曜日別に応じて需要が変化するときの弾力性を与える。 祝祭日 祝祭日に応じて需要が変化するときの弾力性を与える。 季節指数 季節指数に応じて需要が変化するときの弾力性を与える。 © 2013 Optimum Research Institute 80
- 81. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute コーザル（２） コーザル 説明 処分数 売残りの処分値引きを行ったときに、処分数が通常の需要に影響するときの弾力性 を与える。 カニバリ 同一売場分類内で当該品以外の商品需要が当該品の需要に影響するときの弾力性 を与える。 相互作用 特売と土曜／日曜祝祭日、ポイントと土曜／日曜祝祭日等が重なったときに、それぞ れのコーザルが単独に発生したときよりも複数のコーザルが交差したときに需要が 増加するときの弾力性を与える。 • • • • • • • 特売・土曜 特売*日曜祝祭日 ポイント*土曜 ポイント*日曜祝祭日 特売*ポイント 特売*ポイント*土曜 特売*ポイント*日曜祝祭 日 ■デフォルト弾力性の利用 当該商品の需要予測を行う際に、あるコーザルが過去に一度も変化したことがない場合は、当該分類の平均弾 力性をデフォルト値として用いる。 例えば、いままで一度も特売値引を行ったことがない商品の需要予測を行うときは、値引率の弾力性として、当 該分類における値引率の弾力性を各商品の販売数で加重平均した値を用いる。 © 2013 Optimum Research Institute 81
- 82. Optimum Research Institute Category Profit Management コーザルの自動選択による予測モデルの最適化 頑強で精度の高い需要予測モデルを構築するために、最適なコーザルの組合 せを自動選択して説明力の高い予測モデルを生成する。 商品 ● ● ● ● B ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● D ● ● ● ● ● E ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● H ● ● ● I ● ● ● ● ● ● ● ● K ● ● ● ● ● L ● ● ● ● M ● ● ● ● N © 2013 Optimum Research Institute ● J 新しい需要 予測モデル ● G 有意な需要影響因子 を自動選択 休日 F 需要予測モデル 作成モジュール イベント C 夜間バッチ 販促手 段 A POSデータ 価格 販売ラグ カニバリ 季節指 数 ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 82
- 83. Optimum Research Institute Category Profit Management 特売品の需要予測 企画登録された特売や月間奉仕のデータをコーザルとして利用することで、 日常業務に負荷をかけることなく、需要予測が生成される。 実績 特売品の販売実績 値引き率 予測 特売品の企画をユー ザーが商品計画に登 録した場合 出荷実績／予想 © 2013 Optimum Research Institute 83
- 84. Optimum Research Institute Category Profit Management カニバリゼーションの需要予測 • カニバリゼーション(共食い)を予測するために、同じ売場内（小分類）の他品の販 売実績をコーザルとして利用する。 • カテゴリー内の他品の需要予測の合計を求め、予測用のコーザルを作成する。 • カニバリゼーションの予測精度を高めるには、売場分類に登録された商品が同質 （e.g. 飲料>乳飲料>牛乳)である必要がある。 予測 他品特売 カニバリ © 2013 Optimum Research Institute 他品特売 カテゴリー内商品 の需要予測の合 計 カニバリ 84
- 85. Optimum Research Institute Category Profit Management 季節性への対応方法 季節プロファイルの作成 • 季節指数マスターに季節指数を適用する対象店舗・分類を登録する。 • 今年の気候変動などを考慮して、季節指数（週次）を作成してセットする。 季節指数を利用した需要予測の生成 • 季節指数が有意なときは、季節指数に重みが付与されて予測値が計算される。 • さらに、トレンド追随機能によって予測値が調整される。 • 過去実績のない新商品に関しても、インシーズンはカテゴリの平均弾力性を利 用して需要予測が生成される。 • インシーズンは発注点を最低在庫日数分だけ高めることで、需要変動に迅速に 応答する。 500 予測 2.50 450 400 2.00 350 300 1.50 250 200 1.00 販売数 予測値 季節指数 150 100 0.50 50 0 © 2013 Optimum Research Institute 0.00 85
- 86. Optimum Research Institute Category Profit Management CPMの在庫管理方法 発注日に次回納品日までの在庫推移を予測し、発注点が在庫予測の下限を上 回っていれば、発注所要期間の基準在庫数と直近納品日の在庫予測数との差 分を発注する。 在庫量 発注点が在庫下 限を上回っていた ら発注する。 発注数 基準在庫 S 発注点 s 在庫下限 発注しないとき の在庫分布 発注日 R 直近納品日 発注日 R 次回納品日 発注所要期間 ※1: 在庫推移の計算は、次回納品日までの納品予定を考慮する。 ※2: 在庫分布の計算は、需要分布に対数正規分布を想定し、かつ、マイナス在庫を認めない。したがって、在庫分布は左右対称で はなく、分布頂点が平均にはならない。 © 2013 Optimum Research Institute 86
- 87. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute 【コラム】CPMが通常の在庫管理方法を使用しない理由 小売業は、日々の需要変動が比較的大きく、予想以上に多く売れて納品日を待たずして 欠品してしまうことがある*。そうなったときに、通常の在庫管理は方法では、発注日から 直近納品日までの期間需要も所要量計算に含めてしまうため、欠品してそれ以上在庫 が消化されることがない場合でも、その期間の需要を発注数に加えるため、過剰に発注 してしまう。 • 日配品において、納品LTが１日以上で発注日に欠品していたとすると、納品日まで の需要を丸まる発注数に加えるため、過剰納品になる。 • 特売において、特売終了直前に在庫がなくなっていると、特売が終わって通常売価 に戻った後に過剰納品になる。 欠品した後の過剰納品という２つの問題が発生する。CPMでは、少なくとも後者の問題 を回避するための方法として、直近納品日から次回納品日前日までの期間を発注所要 期間とし、この間の在庫推移を予測する方法を採用している。 ※需要が安定していれば、通常の在庫管理方法でも欠品することがないので問題はない。 © 2013 Optimum Research Institute 87
- 88. Optimum Research Institute Category Profit Management CPM基準在庫の構成 CPMの基準在庫計算は、発注所要期間に対する経済的基準在庫（相対最適所要量）に 対して、最低在庫数と最低在庫日数により演出面を考慮した加算を行い、さらに、経済 発注サイクルを加算して発注頻度を適正化する方法を用いている。 基準在庫数 経済発注サイクルを考慮した加算分 演出効果を考慮した加算分 最低在庫数 経済的な基準在庫 需要の大きさ © 2013 Optimum Research Institute 88
- 89. Optimum Research Institute Category Profit Management CPM基準在庫の構成(続き） 項目 (1) 経済的基準在庫 説明 • • 発注所要期間の需要を賄うために必要な所要量（発注所要量）に直近 納品日の安全在庫を加えたもの。 経済的基準在庫＝発注所要量＋直近納品日の安全在庫 発注所要量は、商品の品切れと売れ残りの損失の最小化する個別最適 所要量を算出した上で、売場利益の最大化を目的とする相対最適所要 量を算出。直近納品日の安全在庫は、納品までの需要のバラツキによ って在庫が下振れするリスクに対応するために必要な数量。 (2) 演出効果を考慮した加算 • 店鋪に商品を陳列して販売する場合、経済合理性だけに基づいた在庫 量を確保するだけでは消費者へのアピールという観点から十分満足で きない場合に、演出効果を考慮して在庫量の加算を行う。 (3) 経済発注サイクルを考慮した 加算 • １日当り平均数個以下しか売れような商品の発注をまとめることで、過 度に多頻度発注が行われないよう在庫量の加算を行う。販売低位商品 の管理コストが増大しないよう発注頻度を適正化する。 発注点 • (1) + (2) 基準在庫 • 発注点 + (3) © 2013 Optimum Research Institute 89
- 90. Optimum Research Institute Category Profit Management 経済発注サイクル(EOCT)による調達コストの最適化 発注に伴って発生する調達総費用を最小化する発注サイクルを自動算出し て、発注頻度を適正化する。 1日当たり総費用を最小化する経済発注サイクル 35.0 30.0 経済発注サイクルのパラメータ 25.0 原価（円） 300 資本コスト% 10% 15.0 需要（個／日） D 10.0 １発注当たり段取りコスト（円／回） 5 5.0 0.3 0.0 段取りコスト 在庫維持コスト +棚メンテコスト 総コスト 20.0 １ピース１日当たり陳列メンテコスト（円／日） 0 5 10 経済発注サイクルは、商品特性 に応じて動的に変化する。 経 済 発 注 1,000.0 15 20 発注サイクル 経済発注サイクルと１日当り需要との関係 100.0 10.0 1.0 © 2013 Optimum Research Institute 0.1 0.001 0.01 0.1 1 10 １日当たり需要 D 100 1000 90
- 91. Optimum Research Institute Category Profit Management 経済発注サイクル(EOCT)の特性 経済発注サイクルは、以下の商品特性に応じて動的に変化する。 発注１回当り段取りコスト EOCT １日当り需要 EOCT ➡ EOCT ➡ １ピース１日当り陳列メンテコスト 原価×資本コスト EOCT ➡ 発注１回当り段取りコスト：段取りコストの構成要素は、発注作業費、配送費、品出し費。配 送費は、サプライチェーンをどこまで遡って全体最適するかによって計算範囲が決まる。例 えば、店舗-DC間を範囲に含めると、その間の配送費を考慮した発注サイクルが算出される。 配送費を含めると、発注１回当り段取りコストが高くなるので、EOCTも大きくなる。配送費の 計算は、大凡の値で試行錯誤的に調整して行くのが良い（発注１回当りにの値を求めるには、 配送費をトラックに積載された商品に按分する必要があるが、配賦計算は所 恣意的 なので、あまり労力をかけても有用性は高くない）。 © 2013 Optimum Research Institute 91
- 92. Optimum Research Institute Category Profit Management 相対最適所要量に基づく基準在庫数の特性 売場の期待利益を最大化することを目的とする最適基準在庫を算出する。相 対最適所要量(ROR)は、以下の商品特性に応じて動的に変化する。 需要分布の分散の大きさ ROR 販売期間(LCP) ➡ ROR➡ 陳列スペースの相対的な大きさ ROR➡ 品切れロス単価の相対的な大きさ ROR 売残りロス単価の相対的な大きさ ROR➡ 相対最適所要量：従来の統計的在庫管理の手法は、商品の基準在庫を需要分布の分散の 大きさのみを考慮して算出していた。相対最適所要量は、限られた売場スペース、販売期間 という制約のもとで、売場利益を最大化しなくてはならないという事実に着目し、需要分布以 外の要素として、販売期間、商品サイズ、商品の粗利、原価を他品と比較した相対的な大き さを考慮して、機会ロスと売残りロスのトレードオフを最適化する基準在庫の計算技法。 © 2013 Optimum Research Institute 92
- 93. Optimum Research Institute Category Profit Management 売れ残りリスクと基準在庫の関係 CPMは、商品の販売期間の違いによる売れ残りリスクを適切にモデル化することで、 異なる品種の商品に対して、統一した計算方法で在庫管理を行うことができる。 需要大 需要は大きいが、販売期間が 短いため、売残りが発生する可 能性がある。 基準在庫は売残り損失が大きく なりすぎない程度に抑制される。 需要が大きく、販売期間も長い ので、在庫はすぐに回転する。 在庫維持コストと売残りはほと んど発生しない。 基準在庫は機会損失を減らす ために大きくなる。 短い 需要も小さく、販売期間も短い ため、売残りが多く発生する可 能性がある。 基準在庫は売残り損失を減ら すために抑制される。 品種 © 2013 Optimum Research Institute 日配品 販売期間は長いが、需要が小 さいため、在庫が長期滞留し、 在庫維持コストが大きくなる。 基準在庫は在庫維持コストが 大きくなりすぎない程度に抑制 される。 小 ドライ食品 商品の販売 期間(LCP) 長い 日用品・雑貨 93
- 94. Optimum Research Institute Category Profit Management 演出効果を考慮した在庫管理 以下の２つの在庫パラメータを調整することで、演出効果を考慮した在庫調 整を行う。 • 最低在庫数 ほとんど売れない商品の陳列が貧相にならないよう、最低在庫を設定する。 • 最低在庫日数 よく売れている商品の陳列量を拡大してボリューム感を演出する。陳列スペ ースに余裕のある大型店などで利用する。 大 売場維持 陳列 最 低 在 庫 数 需要同期 陳列 小 相似拡大 陳列 最低在庫日数 © 2013 Optimum Research Institute 最低在庫数の基本方針： 最低在庫の設定値は、フェイス欠品を避けるために、原則、 １個以上をセットする。 最低在庫日数の基本方針： 同一分類内商品は基本的に同じ値に設定し、需要に同期 したボリューム感を確保する。 例：日用雑貨＝1日、菓子＝3日 ボリューム 陳列 大 94
- 95. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute 発注計算サイクルの例（発注点・基準在庫方式） 発注数＝基準在庫数－納品日期首の在庫予想数（例：3/18の発注数 3個=5.6−3=2.6を丸めて3個） • 発注点と基準在庫はCPMが日次の需要予測に応じて自動計算する。 • 納品日期首の在庫予想数が発注点を下回ったら基準在庫まで発注する。経済発注サイクルを考慮しているので、売れた(3/11)か らといって次の発注日(3/12)に発注が行われるわけではない。 • 発注所要期間（直近納品日から次回納品日の前日までの期間）は、納品LT、配送元休日、配送先休日、配送先納品可能日を考 © 2013 Optimum Research Institute 95 慮してCPMが自動算出する。
- 96. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute 欠品発生時への対応 需要が急激に増加して欠品が発生した場合は、直後の発注タイミングで最 低在庫日数を一時的に増加させて、在庫を積み増すことで対応する。 調整方法： 欠品発生時のトレンド変動と循環変動がともにプラスのときは、強い上昇基調 にあると考えられるので、最低在庫日数を＋α1する。それ以外の場合は、最低 在庫日数を＋α2する。 （α1、α2の設定方法については、パラメータ管理を参照) © 2013 Optimum Research Institute 96
- 97. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute 発注計算の例外処理 棚入が登録されると、棚入日から1週間は以下の例外処理を行う。 • 基準在庫数：棚割情報の陳列可能数に固定したセルワン・バイワンモー ドで発注 • 棚入日：棚割情報の棚入日（取扱ステータスが「棚入」の適用日） 棚落が登録されると基準在庫を抑制するために以下の例外処理を行う。 • 最低在庫数を０個に変更 • 最低在庫日数を1日に変更 • 棚落日に向けて基準在庫を自動的に抑制し発注を停止 • 棚落日：棚割情報の棚落日（取扱ステータスが「棚落」の適用日） セルワン・バイワンモード • 在庫パラメータの最低在庫日数に０がセットされているときは、最低在庫 数を基準在庫とするセルワン・バイワンモードで発注 © 2013 Optimum Research Institute 97
- 98. Category Profit Management Optimum ResearchInstitute 単品在庫計算 計算方法 • 棚卸実績データ（または月次在庫確定データなど）をCPMにインタフェース。 • 棚卸実績データを起点に当日までの受払計算を実施。 在庫数＝棚卸在庫数＋∑（仕入数－販売数－移動数－返品数−廃棄数） • ケースバラの関係がある商品は、振替マスターに基づき、振替処理を実施。 • マイナス在庫発生時はゼロに置き換え、在庫調整数の履歴を保持。 • 単品棚卸しによる在庫調整数を基幹システムからインタフェースが可能。 在庫金額の計算（移動平均法） • 前日在庫に当日仕入金額を加算して移動平均原価を算出。 平均在庫単価＝（前日末在庫金額＋仕入金額）÷（前日末在庫数＋仕入数） • CPMで作成する指示データ（発注、移動）については、金額を含めたデータを基 幹システムにインタフェース。発注金額は納品指定日の最安値の原単価、移動 金額は当日朝時点の移動平均原単価を用いて算出。 • 仕入（発注仕入、移動、返品）に関しては、金額を含めた確定データをCPMにイ ンタフェース。 © 2013 Optimum Research Institute 98
- 99. Optimum Research Institute Category Profit Management 導入編 導入編 © 2013 Optimum Research Institute 99
- 100. Optimum Research Institute Category Profit Management CPM導入後の業務イメージ例 商品部 CPM担当 店舗 棚割の登録 • 売場生産性レポート、死 • 標準棚割を登録し、店 に筋商品アラートを見な 舗に割り当てる。 がら、品揃えの見直しを 行う。 • 取引先と標準棚割を作 成する。 • 自店の棚割と棚替日を 確認する。 棚入の決定 • 棚入品を決定する。 • 棚入品の棚入日を初回 発注数、フェイス数を決 定する。 • 棚入計画を登録する。 • 初回発注が正しく行わ れたか確認する。 • 自店の棚割りに基づき、 初回納品された商品を 陳列する。 棚落の決定 • 棚落品を決定する。 • 棚落品の棚落日を決定 する。 • 棚落計画を登録する。 • 棚落日に向けて在庫状 況を確認する。 • 売残り品を撤去する。 フェイス拡縮 ‐ © 2013 Optimum Research Institute ‐ • 売れ行きに応じて在庫 量が変化するので、陳 列状態を見ながらフェー ス変更を行う。 100
- 101. Optimum Research Institute Category Profit Management CPM導入後の業務イメージ例(続き) 商品部 機会損失の確認 CPM担当 • 機会損失発生原因を究明する（メーカー欠品、季節 商品等）。 • アクションを起こす。（店間移動、季節指数の調整、 在庫パラメータ変更等）。 滞留在庫の確認 • 滞留在庫発生原因を究明する（送込み過剰等）。 • アクションを起こす（店間移動、消化企画の作成、特 売期間の延長決定等）。 発注停止の確認 • 商品改廃を決定する。 店舗 ‐ • 特売期間の延長POSメ ンテなど滞留在庫消化 の対策を実行する。 • 発注停止商品を確認し、 • 棚割り変更指示に基づ 改廃の判断を商品部に き、商品を入れ替える。 仰ぐ。 ‐ • 物流平準化を図るため、 発注日、納品日の調整 を行う（条件変更は、仕 入先の物流コストも考慮 して、試行錯誤を繰り返 す）。 ‐ ‐ • 新店の登録。リニューア ル店の発注停止。仕入 先休日のメンテ等 ‐ 仕入物流条件、発注日、 納品日の変更 マスターメンテナンス © 2013 Optimum Research Institute 101
- 102. Optimum Research Institute Category Profit Management システム運用リスク対策 システム運用リスクを回避するために以下の対策を講じる。 障害対策 1週間先までの発注予定データを毎日生成しておき、システムダウンした場 合は、前日作成した発注予定データを用いて発注を行う。 安定稼動のためにシステム構成を考慮 データインタフェース 基幹システムからインタフェースデータが送られてこない場合は、送られる まで所定の時間待機する。タイムアウトになった場合は、ジョブをエラー終 了するとともに、障害メールを送信する。 発注データの論理チェック 当日の発注データを店舗の発注担当者が毎朝照会できるようにする。 以下のアラート情報が生成された場合は、メニュー画面に表示するとともに、 アラートメールを送信する。 - 店舗別に発注件数、個数、金額の上限を設定できるようにし、上限を超えた 場合は、アラート情報を生成する。 マスターデータセットのチェッ 新店登録に伴うマスターデータの登録に漏れがないかチェックを行い、必要 ク に応じてアラート情報を生成し、メニュー画面に表示するとともに、アラートメ ールを送信する。 過去データの削除 © 2013 Optimum Research Institute 過去データの削除は、条件を決めて自動的に削除する。 102
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