導入フロー · 5ステップ
1データ準備約425日分の日次販売履歴を取り込み、チャネル/カテゴリ/SKUマッピングを検証
2目標入力会計年度予算をTop-downで入力し、基準を統一
3スマート分解構造の重みでSKU×月次までワンクリック分解し、草案を生成
4会議での確定計画会議でシミュレーション表を投影し、パラメータ調整でリアルタイム再計算、重点商品を微調整
5スナップショット保管Draft→Activeでバージョンスナップショットを自動生成し、ロールバック・比較が可能
参加ロール
バイヤー計画責任者財務
主要成果物
- SKU×月次販売計画（Rolling 15~18M）
- バージョンスナップショットと分解ウェイト台帳
- 予算差異ベースライン、後続のクローズドループ比較に使用
弁証法的な注意：効率化の幅はデータ基盤と組織の協力次第です。まずPOCで検証し、段階的な展開を推奨します。
導入フロー · 5ステップ
1新商品の帰属バイヤーがParent Codeの帰属を確認し、新旧商品のシリーズ関係を構築
2ベースライン予測新商品は類似商品のベースラインに紐付けて初回発注を予測し、実績に応じて段階的に収束
3倍率介入大型セールカレンダーをマークし、手動倍率は理由の記入が必要、全工程を記録
4ピーク除去大型セールの異常ピークを自動マークし、来年のベースライン計算時に分離
5セール後のレビュー予測と実績の差分を比較し、倍率の経験を参考情報として蓄積
参加ロール
バイヤーカテゴリ責任者
主要成果物
- 新商品初回発注予測と代替効果の定量化表
- 大型セール倍率介入台帳（誰が/いつ/なぜ）
- セール後差異レビューレポート
弁証法的な注意：介入倍率は人の判断です。システムの価値は判断を記録・レビュー可能にし、段階的に経験資産として蓄積することにあります。
導入フロー · 5ステップ
1スナップショット取込日次/週次在庫スナップショットを取り込み、台帳は「物理的な増減」のみ記録
2ヒートマップ診断赤/青/緑ゾーンを自動更新し、欠品と過剰のリスクを提示
3期限の可視化通常の消費と期限切れ廃棄を区別し、高リスクバッチは保守的に見積もり
4DRP計算純需要の計算式を自動実行し、推奨補充量を生成
5実行フィードバック人の確認後に本社へ発注。実績は還流し、偏差は次回のシミュレーションへ反映
参加ロール
在庫計画バイヤー
主要成果物
- 在庫ヒートマップと期限廃棄アラートリスト
- 推奨補充量（純調達提案）
- 週次会議の意思決定ダッシュボード
弁証法的な注意：システムは提案し、人が意思決定します――補充するか、いくつ補充するかは、最終的に業務チームが確認します。
解決モジュール
計画策定 · 予算管理目標導出
解決方法
- 年間予算は入力後バージョン番号で管理し、有効/アーカイブの状態が明確
- チャネル配分とバージョン比較、差異の増減を直感的に表示
- 目標導出は製品ライン/地域別のAI再導出に対応し、人が一括確認後に反映
- バージョン履歴は自動保存され、過去バージョンのスナップショットを確認可能
デモ例：BV-2026-01 は有効化済み ¥25.00M、BV-2026-00 はアーカイブ済み ¥17.50M。
弁証法的な注意：分解ウェイトと目標の最終決定は人が行います。システムは導出の提案と比較ツールを提供します。
解決モジュール
スマート最適化 · 予測エンジントレンドモデリング
解決方法
- マルチアルゴリズム予測タスク（ARIMA/Prophet/LightGBM/Ensemble）、進捗と書戻状態を可視化
- トレンドタイプに業務リズムを蓄積（618+ダブル11のダブルピーク、新学期の小さなピークなど）、週別・日別構成比を設定可能
- 異常クリーニングルールを設定可能：欠品/セールはクリーニング対象、新商品/期限間近は原値を保持
- モデルバージョンとフォールバック機構（3σ+移動平均）を透明に可視化
デモ例：デモのモデルバージョン forecast-v2.1、MAPE 約22%（サンプル値）。
弁証法的な注意：モデル精度はデータ品質と業務変化に依存し、定期的なレビューと再学習が必要です。
解決モジュール
計画策定 · 販売計画プロセス管理
解決方法
- 各チャネルが独立して計画を作成し、下書き→提出→有効の状態遷移
- マルチチャネル集約のデュアルビュー：数量集約（SKU×チャネル×月）と金額 vs 予算比較（差異率）
- バージョン履歴でスナップショットを確認し、Excelへエクスポート可能
- 提出・承認はワークフローで処理し、責任を明確化
デモ例：SP-TM/SP-JD は有効化済み。デモ環境には承認待ちの販売計画が1件あります。
弁証法的な注意：集約は計画の提示と比較のツールであり、差異の原因は業務側の解釈が必要です。
解決モジュール
週次シミュレーションセンターマスターデータSKUプロモーション設定
解決方法
- SKU管理でPARENTコードとCARRY OVERフラグを維持し、新旧商品の代替関係を保持
- What-ifシナリオシミュレーション：予想増量/増収と信頼度を定量化し、比較後に適用。複製・復元が可能
- プロモーション設定でセールパターンと効果パラメータを定義し、シミュレーションで参照
デモ例：サンプルシナリオ「ダブル11 Tmall G-Shockセールシミュレーション」+35%、信頼度82%。
弁証法的な注意：信頼度はモデルの参考指標であり、シナリオを実行するかは業務側の判断です。
解決モジュール
計画策定 · 在庫計画ホーム概要
解決方法
- 期首在庫を取り込むと、日次シミュレーション（デモ571日）がカバー週数を自動表示
- カバーヒートマップの4段階：<1か月 / 1~2か月 / 2~4か月 / >4か月。欠品と過剰をゾーン別に表示
- 在庫スナップショット管理：倉庫/DC/店舗在庫と安全在庫週数を1枚の表で表示
- バッチ期限アラートがホームに高リスクバッチを集約表示
デモ例：デモのホームにはカバーヒートマップとバッチ期限アラートのカードがあります。
弁証法的な注意：ヒートマップはスナップショットと予測前提に基づくため、周期的なスナップショット更新で参考价值を維持する必要があります。
解決モジュール
バイイング計算エンジンバイイング計画
解決方法
- 計算式を公開：SS=Z×σ_d×√(LT+RT)、純需要=予測販売量−引当可能在庫+安全在庫、バイイング量=MAX(純需要,MOQ)
- AIがRollingバイイング計画を自動生成し、過去バージョンの確認/エクスポートが可能
- 調達入庫の集約マトリクスでサプライヤー照合と資金計画を支援
- タスク状態 DRAFT/IN_REVIEW/APPROVED、承認を記録
デモ例：デモのタスク金額 ¥2,156,000 / ¥9,760,000。
弁証法的な注意：サービスレベル/リードタイムなどのパラメータは企業の実態に合わせた設定が必要で、結果はパラメータに応じて変わります。
解決モジュール
スマート最適化 · 末期最適化アシスタント
解決方法
- AIが衰退期SKUを識別し、末期候補リストを提示
- 滞留数量、推定損失、挽回可能見込額を定量化
- 推奨アクション：補充停止+セール割引 / 補充削減+セール割引。人の確認後に実行
デモ例：末期候補2件、滞留3800点、推定損失¥6.6万、挽回見込み¥4.3万。
弁証法的な注意：挽回可能額はモデルの予測値であり、実際は実行タイミングと市場の反応次第です。
解決モジュール
データ統合ディメンションモデリングデータ巡回点検
解決方法
- 4種のチャネル連携：ERP日次販売(API)、WMS在庫(KAFKA)、PLMマスターデータ(DATABASE)、EC受注(WEBHOOK)
- ディメンションモデリングに PSI_WEEKLY/PSI_MONTHLY/FORECAST_M/BUDGET_FY/ACTUAL_DAILY モデルを事前設定
- クイックアップロードはExcelテンプレートによる移行に対応し、初期は既存プロセスを変更しない
- データ巡回点検で孤立カテゴリや無効参照などの整合性問題を自動チェック
デモ例：デモ環境の4つのデータソースはすべて同期済みです。
弁証法的な注意：統合の品質は双方のシステムの開放度とインターフェース仕様次第で、結合テストと検収が必要です。
解決モジュール
操作監査プロセス管理プラットフォーム監査
解決方法
- 操作監査記録：誰が/いつ/どのモジュールで/何の操作/変更概要
- 予算承認、調達計画承認のフロー定義が明確で、ToDo/インスタンスを確認可能
- チームメンバーはRBACロールで認可。プラットフォーム側にはテナントレベルの監査とセキュリティイベントがある
デモ例：デモ環境には計画提出/承認などの監査記録があります。
弁証法的な注意：監査は記録と説明責任のツールであり、制度の運用が徹底されてこそ価値を発揮します。
