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Daka：AI在庫管理で在庫過多を47%削減、SKU補充精度を96%に向上

  • Writer: Ryosuke Murai
    Ryosuke Murai
  • Feb 25
  • 4 min read

スポーツウェア・ファッションなどの小売企業では、在庫管理の失敗が直接売上や顧客満足度に響く。そこで注目を集めるのがAIを用いた在庫最適化だ。今回紹介するDaka（オランダのスポーツ小売）は、WAIRのAI Replenisherを導入して在庫過多を47%削減しながら補充予測精度を49%→96%に向上。多店舗展開において、季節や需要の変動に柔軟に対応する仕組みを整えた。





Dakaはオランダ国内に18店舗を構え、多彩なスポーツ用品を取り扱う小売企業。従来の在庫補充システム（店舗ごとに固定された在庫量を設定）では、一部店舗の品切れや別店舗での過剰在庫が頻発し、サイズ欠けや機会損失が続出していた。中央倉庫が品切れで補充できない事態も多く、在庫を店舗間で再配分するコストと時間が大きな負担になっていた。そこで、季節や店舗立地による需要変動が激しいなかで、SKU単位で正確に需要を予測し、自動で在庫を動的に補充する仕組みが求められていた。



  • 在庫過多が47%削減・在庫不足は0%を維持

  • 補充予測精度が49%→96%に向上

  • 18拠点・610,000SKUの正確な補充

  • 導入から稼働までわずか7日間



Dakaが採用したのはWAIRのAI Replenisher。Deep Learningを用いて、店舗ごと・SKUごとに7日先までの需要を予測し、補充量を自動で調整する。

  • ファッション小売向けDeep Learning: 季節やセール、地域差などを考慮し、日々の需要を予測

  • ERP連携による自動補充: DakaではMicrosoft Dynamics 365と連動し、補充上限・下限をAIがダイナミックに更新

  • 導入期間わずか7日: ACA Fashion Software’s XPRTソリューションと組み合わせ、短期間で稼働可能に



(1) 動的な在庫補充で“欠品も過剰在庫も起こさない”

季節やイベントにより需要が変動する商品でも、AIが日ごとの売れ行きを予測して最適な補充を指示。オーバーストックを4%以下に抑えつつ、欠品はゼロに


(2) SKU単位の精密予測で販売機会を最大化

SKUごとの地域特性や売れ筋を考慮し、高需要の店舗に確実に商品を送り込む。結果、欠品による機会損失を防ぎ、シーズン途中の値下げ率も抑えられる



  • クラウドAIで導入ハードルは想像以上に低い

    従来は大手企業しか扱えなかった複雑な需要予測だが、WAIRのようなクラウド型ソリューションなら数日〜数週間で稼働可能。ITリテラシーが高くなくても、システム連携がしやすい

  • 在庫コストと売上拡大を同時に狙える

  • 欠品を防いで売上機会を拾いつつ、余剰在庫も減らすことで値下げロスや倉庫保管費を圧縮。人手不足の中でも高度な在庫運用が実現できる

  • 担当者の“経験と勘”をAIで補完する

    従来は店舗スタッフやバイヤーのノウハウ頼りだった補充業務でも、AIが精密なデータ分析を担ってくれる。担当者は最終調整や販促企画に集中可能



Dakaの事例は、在庫過多を47%削減しながら在庫不足を0%に抑え、予測精度を96%に高めるという劇的な効果を示した。日本の小売企業でも、複数店舗を抱え、季節ごとに変動する需要に悩んでいるケースが多いはず。こうしたAI在庫管理を導入すれば、店舗間再配分のコストや売れ残りの値下げロスを減らしながら、売上機会を逃さないビジネスを構築できる可能性が高い。


Quest AIでは、こうした海外事例をもとに、中小企業がスモールスタートでAIを取り入れ、在庫管理や物流を効率化するための支援を行っている。まずは一部店舗・商品のAI補充から始め、徐々にスケールアップしていくのが得策だろう



【補足：WAIRとは？】 WAIRはオランダ・アムステルダムを拠点に、ファッション小売向けのAI在庫管理ソリューションを提供するスタートアップ。“AI Replenisher”を通じて店舗ごとの需要を細かく予測し、在庫を動的に補充・最適化する。クラウド型で短期間導入が可能なうえ、Microsoft Dynamics 365など主流のERPとも連携しやすい点が特徴。シーズン変動や膨大なSKUを抱えるアパレル企業にとって、在庫リスクを大幅に抑えつつ売上を伸ばす革新的プラットフォームとして注目されている。

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