ユースケース
Alteryx Oneによる在庫管理
在庫を実際の需要に合わせることで、運転資本とサービスレベルを最適化します。Alteryx は、データの統合、シナリオモデリング、予測の自動化を通じて、チームがリスクを可視化し、安全在庫をシミュレーションし、より迅速かつ柔軟に意思決定できるよう支援します。
在庫を実際の需要に合わせることで、運転資本とサービスレベルを最適化します。Alteryx は、データの統合、シナリオモデリング、予測の自動化を通じて、チームがリスクを可視化し、安全在庫をシミュレーションし、より迅速かつ柔軟に意思決定できるよう支援します。
効率的な在庫管理は、サプライチェーンコストを削減するうえで極めて重要です。BCGのレポートによると、AI を活用することで在庫を 15〜30％ 削減しつつサービスレベルを向上させられる可能性があるとされています。同様にMcKinseyは、AIを取り入れた需要計画により在庫を 20〜30％ 削減し、充足率を高められると報告しています。一方で、ERP、WMS、サプライヤーシステム間でデータとプロセスが断片化されたままだと、需要の変動性を正しくモデル化したり、安全在庫を変化する需要に合わせて調整したりすることは困難です。ガバナンスが行き届いた AI 対応データがなければ、慢性的な在庫不足、高コストの過剰在庫、意思決定の遅れといったリスクにさらされ、レジリエンスとサービスパフォーマンスが損なわれます。
在庫切れが続くと、OTIF や SLA の達成が難しくなり、顧客の信頼・ロイヤルティ・サービスの信頼性が低下し、販売機会を失います。
過剰在庫は運転資本を固定化し、陳腐化を加速させ、値下げコストを押し上げます。その結果、柔軟性と財務パフォーマンスが損なわれます。
一定の安全在庫や再発注ルールだけに頼ると、需要変動やリードタイムの変化を無視することになり、コスト増と頻繁なサービス失敗を招きます。
分断されたコンテキスト不足のデータセットでは、AIは正確な予測を行いにくく、よりスマートなデータ主導の在庫最適化戦略が妨げられます。
リネージやコントロールがないと、AIの取り組みに対する信頼とコンプライアンスが担保されず、一貫性のない結果や規制リスクにさらされます。
分断されたシステムでは、拠点間の在庫フローが見えにくく、クラウド上にデータがあってもサプライチェーンのインサイトに活用されないままになります。
Alteryxは、サプライチェーンアナリスト、在庫管理担当者、データ主導の意思決定者が、単なるデータ整形から一歩進んで高度な分析に取り組めるようにします。生成AIやクラウドデータウェアハウス（CDW）連携など、Alteryx プラットフォームの機能を活用することで、企業は価値あるインサイトをより迅速に引き出し、オペレーションを最適化し、変化に適応しながらも高い透明性とガバナンスを維持できます。
統合されたデータアクセス
ERP、サプライヤー、倉庫、販売データを統合し、信頼できる単一の在庫データセットを構築
自動化されたワークフロー
予測を更新し、在庫レベルを自動的に見直し、手作業なしで補充を最適化
高度な分析とAI
安全在庫、SKUトラッキング、混乱シナリオ向けの予測モデルを実行
ガバナンス
在庫パイプラインに監査証跡を適用し、正確性とコンプライアンスを確保
余剰在庫の削減と回転率の向上による在庫保有コストの削減
在庫切れやバックオーダーを削減し、OTIFとSLAのパフォーマンスを向上
より迅速な意思決定につながる短い計画サイクル
表計算ソフトや手作業による照合作業に代わる、スケーラブルで監査可能なプロセス
25 万ドル
レポート作成の内製化で、大幅なコスト削減を実現
「以前は5年予測のレポート作成に1年かかっていましたが、今では3,300件の品目番号を3分足らずで処理できるようになりました。このレポートだけでも、時間の削減効果は圧倒的です。」
需要計画・予測マネージャー、Byron Waugh氏
Sasktel社
50 万ドル
在庫の最適化によるコスト削減額
「Alteryxで構築したモデルで、製品データから原材料の供給状況まで、数千の変数をもとに継続的に予測を行っています。得られたデータは正確で、調達チームや製造チームの知識と組み合わさったときに威力を発揮します。」
調達・倉庫管理・分析担当ディレクター Jeff Gordon 氏
Armor Express 社
600 以上
の店舗別の在庫最適化レポート
「コーディングを一切使わず個別のデータセットから 450 万行を超えるデータを処理できるという事実は驚くべきものでした。その瞬間から Alteryx のとりこになりました。」
シニアビジネス分析マネージャー、Jay Caplan氏
Coca-Cola 社
製造業、小売・CPG、サプライチェーン、財務の各チームは、コスト削減、在庫切れの防止、在庫戦略の最適化のために Alteryx を活用しています。
サイロ化されたデータソースのクレンジングと結合を自動化し、在庫計画に活用できるようにします。地理空間データや部品表（BOM）の詳細を統合することで、数週間かかっていた手作業を数分に短縮し、より正確なフルフィルメント判断を可能にします。
需要シグナル、プロモーション、センチメントを組み合わせることで、単純な過去平均にとどまらない予測を実現します。高度な予測と生成AIを使用して在庫をダイナミックな市場に合わせ、予測精度を高め、計画のミスマッチを減らします。
一律の固定ルールを、リスクと顧客ニーズに合わせた柔軟なモデルに置き換えます。Alteryxで手法を比較し、AIコネクタで検証しながら、サービスとコストのバランスを取り、よりスマートで正確な安全在庫を設定します。
倉庫間でSKUごとに在庫を追跡し、動きの遅い在庫や補充が必要な在庫をハイライトします。ロケーションインテリジェンスにより、効率的な在庫再配置によってコストを削減しながら、よりスマートな転送、最適化された在庫移動、より迅速なフルフィルメントを可能にします。
AIツールに信頼性の高いインプットを提供する、ガバナンスの効いたコンテキスト付きデータセットを作成します。データが監査可能で構造化されていることを確認し、LLMが在庫の最適化とシナリオプランニングのための信頼できる推奨事項を生成できるようにします。
