自動発注AI「α(アルファ)-発注」を提供する株式会社infonerv（東京都千代田区、代表取締役：江田研人、以下 当社）は、導入検討中の企業様に提供している事前AIシミュレーション機能をリニューアルし、仕入先ごとに定められている発注条件を反映した高精度な導入効果シミュレーションの提供を開始しました。
これにより、「α-発注」導入前の段階で、平均在庫数・在庫金額・在庫回転率・欠品日数といった複数の指標を、現行の発注方法とAI発注とで比較でき、実際の取引条件に即した在庫削減効果・欠品削減効果をよりリアルに検証していただけます。

リニューアル版の概要

今回のリニューアル版では、「α-発注」導入前に実施するAIシミュレーションにおいて、
以下の指標を新たに、あるいはより分かりやすく確認できるようになりました。

• 平均在庫数の削減数および削減率
• 平均在庫金額の削減額および削減率
• 在庫回転率の改善率
• 欠品日数の削減日数および削減率

加えて、仕入先ごとに異なる発注条件（発注ロット、ミニマム発注数量・金額、リードタイム、納品曜日・納品頻度など）をシミュレーションに反映できるようになり、従来よりも一層、実運用に近い導入効果の試算が可能になりました。

進化したポイント

1. 導入効果を多角的な指標で一目で把握

平均在庫数・在庫金額・在庫回転率・欠品日数など、
在庫・発注に関する主要指標を、現状の発注方法とAIによる発注で比較できます。

• 平均でどれくらい在庫を減らせるのか
• 在庫金額ベースでどの程度キャッシュを圧縮できるのか
• 在庫回転率がどれだけ改善するのか
• 欠品がどのくらい減り、販売機会ロスがどれだけ抑えられるか

上記のような問いに対し、グラフと数値の両方で確認していただけます。

2. 仕入先ごとの発注条件を含めた高精度シミュレーション

今回のリニューアルでは、実際の運用に近い条件でシミュレーションを行うために、
「α-発注」上に設定されている各種条件を広く反映できるようにしました。

これにより、「実際にはその数量では発注できない」「条件的にそのタイミングでは発注できない」
といったギャップを減らし、現場の制約を踏まえた“使えるシミュレーション結果”を確認できるようになりました。

【反映できる各種設定】（一部抜粋）

• 商品クラスごとの制御
  売れ筋・長納期品・季節商品など、クラス別の補充ルールや安全在庫設定
• 仕入先ごとの発注条件
  ・発注ロット／ケース単位
  ・ミニマム発注数量・発注金額
  ・リードタイム（納期）、納品曜日・納品頻度
  ・仕入先ごとに異なる発注サイクル・取引条件
• 発注不可日
  ・仕入先の休業日や自社の締め処理日など、発注・納品が行えない日

• イベント・セール設定
  ・キャンペーンやセール期間など、需要が大きく変動する時期