ワンダフルフライ株式会社（東京都中央区日本橋）は、2025年12月8日、アパレル事業者向け基幹システム「SFアパレル販売在庫管理システム」において、新たにAI在庫予測機能を正式にリリースしたことを発表しました。この機能は、過去の在庫推移・販売履歴・季節性をAIが自動的に解析し、今後3ヶ月の在庫推移を月次で高精度に予測する次世代型の在庫マネジメント機能です。この導入により、欠品・過剰在庫を未然に防ぎ、アパレル企業の在庫最適化とコスト削減を強力に支援することが可能になります。
この記事の目次
アパレル現場で頻発する在庫課題、解決への一手
アパレル業界においては、在庫管理が売上と利益に直結するにもかかわらず、現場では数多くの課題が存在しています。業界内で頻繁に聞かれる声としては以下のようなものがあります。
- 欠品・過剰在庫が発生しやすい
「発注判断が人によってバラついてしまって…。」
経験と勘に頼った予測では誤差が生まれやすく、人気商品の欠品や売れ残りの大量在庫が発生しやすい状況になっています。 - サイズ別の在庫偏りが把握しづらい
「どのサイズをどれだけ発注すればいいのか、毎回悩むんです。」
サイズごとの売れ方は季節ごとに大きく変化するため、的確なサイズ配分を決定することが非常に難しい課題となっています。 - 季節性に左右され、需要変動の読みが難しい
「季節ごとに売れ方が変わりすぎて、予測が立てにくい…。」
アパレル特有の季節性やイベントの影響が強いため、需要の揺らぎを定量的に把握することが困難です。 - MD・在庫担当者の分析負担が大きい
「Excel分析だけで1日が終わってしまうこともあります。」
手作業でのデータ分析に多くの時間が費やされ、本来企画・戦略に使うべき時間が不足し、判断のスピードも低下してしまう問題があります。
これらの悩みは、在庫計画の精度が上がらないことで、利益機会の損失に直結してきました。
システム概要
「SFアパレル販売在庫管理システム」は、受注・在庫・売上を一元管理できるアパレル専用の販売管理システムとして開発されています。
今回新たに搭載されたAI在庫予測機能によって、在庫管理の精度と効率が大幅に向上することが期待されています。
AIが過去データと季節性を自動的に解析し、今後3ヶ月の在庫数量を予測することで、在庫リスクを可視化し、担当者の判断をサポートする"在庫管理の新標準"を目指した機能となっています。
主なビジネス課題への解決ポイント
在庫計画の精度不足
AIが過去推移・季節要因・受注傾向を分析し、数量とリスクを自動予測することで解決します。
サイズ別の偏在
サイズ別在庫を個別に予測し、発注の最適化をサポートすることで対応します。
欠品・過剰在庫の発生
リスクレベル表示と推奨アクション提示により、事前対策が可能になります。
分析業務の負荷
自動グラフ化・自動分析によりExcel作業を大幅に削減することができます。
主な特徴
🔹 AI在庫予測（新機能）
- 今後3ヶ月の在庫数量を月次で予測
- サイズ別の在庫推移を可視化
- 季節性を考慮した需要変動モデル
- トレンド判定（増加／減少／安定）
- リスクレベル・信頼度を表示
- 「推奨アクション」（発注・移動等）をAIが自動生成
🔹 一元管理された在庫台帳
- リアルタイム在庫／引当状況／売上見込みを一括管理することができます。
🔹 アパレル業務に最適化されたUI
- 品番・カラー・サイズ軸での表示切替に対応しており、操作性を高めています。
🔹 高い信頼性とセキュリティ
- TLS1.3通信を採用
- アクセス権限コントロール機能を装備
- 操作ログ管理により安全性を確保
期待できる導入効果
実証環境でのテスト結果によると、以下の効果が確認されています。
- 欠品率：最大 −40% 改善
- 過剰在庫：最大 −25% 削減
- 発注作業時間：−60% 短縮
- 販売機会損失の抑制効果
AIによる予測とリスク提示により、在庫管理の質とスピードが同時に向上することが期待されています。
今後の展開
同社によれば、SFアパレル販売在庫管理システムでは、今後も「発注量の自動提案」「在庫不足アラート」「データ入力・検索の自動補完」などアパレル業務に特化したAI連携機能の拡張を予定しているとのことです。
ブランド各社の在庫最適化とMD業務効率化を支援するプロダクトとして、継続的なアップデートを行っていく方針が示されています。
会社概要
会社名：ワンダフルフライ株式会社（Wonderful Fly Co., Ltd.）
所在地：東京都中央区日本橋小伝馬町4-2 VORT日本橋本町7F
代表者：代表取締役 平田 雅子
事業内容：AIアプリ自動生成プラットフォーム「AI FreeCode Service」／販売管理「SFアパレル販売在庫管理」／CRM「ProSales」など、AI×DXソリューションの開発・提供
アパレル業界における在庫管理の重要性
アパレル業界は、流行の移り変わりが激しく、季節による需要変動も大きいため、在庫管理が事業成功の鍵を握っています。特に近年では、消費者の購買行動の多様化やオンラインショッピングの普及により、より複雑な需要予測が求められるようになっています。
過剰在庫は資金の滞留や値下げによる利益率低下をもたらし、一方で欠品は販売機会の損失につながります。このバランスを最適化することが、アパレルビジネスにおける永遠の課題とも言えます。
従来の経験則や勘に頼る在庫管理では、この複雑化する市場環境に対応することが難しくなってきており、データ分析とAIの活用が注目されています。ワンダフルフライ社の「AI在庫予測機能」は、まさにこうした業界のニーズに応えるソリューションとして位置づけられています。
AIによる在庫予測の仕組み
「SFアパレル販売在庫管理システム」に新たに搭載された「AI在庫予測機能」は、過去の販売データ、在庫推移、季節変動などの複数の要因を総合的に分析し、未来の在庫状況を予測します。
具体的には以下のようなプロセスで予測が行われます：
- 過去の販売データと在庫推移の収集と分析
- 季節要因やトレンドの影響度の算出
- AI（機械学習アルゴリズム）による将来予測モデルの構築
- 予測結果の信頼度評価とリスク判定
- 発注・移動などの推奨アクションの自動生成
これらのプロセスをシステムが自動的に実行することで、担当者の分析業務の負担を大幅に軽減しながら、より精度の高い在庫計画を立てることが可能になります。
導入事例から見る効果
実証環境でのテストによれば、AI在庫予測機能の導入により、欠品率が最大40%改善、過剰在庫が最大25%削減されるなど、顕著な効果が確認されています。また、発注作業時間も60%短縮されることで、MD担当者やバイヤーは、より戦略的な業務に時間を割くことができるようになります。
これらの効果は、単なる業務効率化にとどまらず、以下のようなビジネス上の利点をもたらします：
- 機会損失の削減による売上増加
- 在庫回転率の向上による資金効率の改善
- 値下げロスの減少による利益率の向上
- MD担当者の判断精度と速度の向上
特に中小規模のアパレルブランドにとっては、限られた経営資源を最大限に活用するための強力なツールとなることが期待されています。
AI×アパレルの未来展望
ワンダフルフライ社が今後予定している「発注量の自動提案」「在庫不足アラート」などの機能拡張は、AI活用によるアパレル業務の自動化・効率化の流れをさらに加速させるものと考えられます。
AI技術の進化により、今後はさらに精緻な需要予測や、個々の顧客の嗜好に基づいたパーソナライズド・レコメンデーションなど、より高度な機能が実現される可能性があります。
アパレル業界におけるAI活用は、単なる業務効率化の枠を超えて、ビジネスモデル自体を変革する可能性を秘めています。顧客ニーズの変化をリアルタイムで捉え、最適な商品を最適なタイミングで提供する「予測型ビジネス」への転換が進むことで、業界全体の収益性と持続可能性が高まることが期待されています。
出典元：ワンダフルフライ株式会社 プレスリリース
