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2020.07.01 2023.12.14 約4分
「在庫を増やせば売り上げは増えるが余剰在庫が増えてしまう。仕入れを減らして在庫を削減すると売り上げが減る」
すべての小売業が頭を悩ませる「在庫問題」に正面から取り組むフルカイテン株式会社は、クラウドサービス『FULL KAITEN』を提供しています。
「”売り上げが増えて在庫が減る”という今まで両立が難しかった課題を解決したい」
2017年にローンチされた『FULL KAITEN』は、数々の大手企業に採用され、日本の小売り、卸、メーカー各社の在庫の適正化、経常増益に貢献しています。『FULL KAITEN』を開発・提供するフルカイテン株式会社の瀬川直寛代表取締役は、「在庫問題」こそ新時代の扉を開く鍵だと語ります。
『FULL KAITEN』を支えるべく2020年4月に加入したバックエンドエンジニアの荻原昂大さんと、データサイエンティストの持田春嘉さん、2名の社員を交え、『FULL KAITEN』の目指す未来についてお聞きしました。
瀬川 弊社は、小売り・卸・メーカー、あらゆる業種の「在庫問題」を解決するソフトウエアの開発、サービスの提供をおこなっている企業です。「在庫問題」を解決するには「在庫問題」が起きる原因を正しく理解し、原因を特定しなければなりません。弊社が提供する『FULL KAITEN』は、企業に在庫の売れ残りを防ぐためのインサイトをさまざまな視点から提供するSaaS型サービスです。
――事業とプロダクトについて教えてください。
瀬川 実は、この社名になる前に『ハモンズ』というベビー服のEC事業をやっていたんですよ。その時に自身も在庫問題に悩まされて、なんと3回も倒産しかけたんです。どうにか倒産は免れましたが、在庫の恐ろしさを実感したんです。とにかく在庫を回転させていかないと会社の資金が出て行ったきり戻ってこない。これが事業をやるうえでもっとも大切なこと、在庫を回転させることがすべてだと痛感したんです。
――その経験から「在庫問題の解決」に絞った事業に転換したんですね。創業当時、こうした事業をおこなっている会社は他にあったんですか？
瀬川 創業当時も現在も、本当の意味での競合他社はいないと思っています。「在庫問題」を深刻に受け止めている企業はたくさんあって、個別に対策をしているのですが、在庫問題が起きるメカニズムを理解して適切に対策できている企業はほぼないんです。だからどの企業にとっても在庫問題は小売業にとって”諦められた顕在ニーズ”みたいな感じだったんですね。
「在庫を増やして売り上げを増やす」大量生産・大量消費時代が終わり、物余りの時代になりました。売れ残るのは当然なんです。みなさん、今度は在庫を減らそうとなんとかするんですけど、単運に在庫を減らしてしまうと、売り上げが減ってしまうんです。だから売上増加と在庫削減を両立させるために需要を予測しようという発想になりがちなんですけど、実は予測だけでは在庫問題って解決できないんですよ。
私たちが『FULL KAITEN』というプロダクトにたどり着いたのは、いくつか理由がありまして、一つは私自身が大学生の時に機械学習や、統計学を研究していたことです。自分がEC事業で在庫問題に苦しめられた時に、これってAIとか統計で予測管理したらどうにかなるんじゃ？と思い始めたんですね。
いろいろ考えて計算してやってみたんですけど、その時に「予測するだけじゃどうにもならない」ということに気付いたんですよ。予測の限界っていうんですかね。
――AIや統計学的なアプローチで予測するだけでは「在庫問題」は解決できないと。
瀬川 予測だけではどうにもならない世界がある。じゃあそれはどうやったら解決できるのかを考え始めたんです。
前身の会社でEC事業を展開していて、2ヵ月先の給料が払えない！という痛い思いをし、得た経験値、体験値がありました。
AIで需要予測するシステム開発会社はいくつもありますが、実際はカオス理論という数学理論が証明しているように抜群な精度で需要予測するのは極めて困難なんです。だからAIだけでは在庫問題は解決できないのですが、なぜ在庫問題が起きるのかを突き詰めると決して予測の精度だけが原因ではないことがわかるんです。私はその本質に6年半の小売業で3回も倒産危機を経験し乗り越える過程でたどり着きました。だからFULL KAITENにはAIのようなテクノロジーと深いドメイン知識の両方が活かされているんです。
こういう企業は弊社しかないと思います。もう偶然、運が良かったと思っているんですが、大学の時に勉強してきたこと、卒業してからIT業界で20年くらい学んだこと、6年間小売り事業でやってきたこと全部がフルカイテンで今やっていることにつながっているんです。
――「予測の限界」はたしかに納得感ありますよね。「在庫問題」は顕在化されていたのに結局みんなそこで苦しんでいる。『FULL KAITEN』には、予測を超えたテクノロジーが秘められている？
瀬川 予測は経験則よりも精度が期待できますし、弊社でもデータサイエンティストがデータに基づいて予測をおこなっています。、でも予測って、前提が変わらない世界で条件を変えずにおこなう、物理でいう「閉じた系（閉鎖系）」なんですよね。
実社会はそうはいきません。販売員が出がけに夫婦ゲンカをして出勤してきました。まったく気分が乗りません。この人は昨日と同じように売り上げられるでしょうか？ まぁその日は売れないですよね。これは一例ですが、そんな前提になかった条件分岐がいろいろなところで生まれるんです。
魔法の杖みたいに何でも解決してくれる予測はやっぱり無理なんですね。この予測の限界を補うのが、『FULL KAITEN』の在庫管理の概念です。
ここからは2020年4月にジョインしたバックエンドエンジニアの荻原昂大さんと、データサイエンティストの持田春嘉さんにも加わってもらい、同社の人材戦略、今後のプロダクトの行方について話を進めます。
――まずは現在の取り組みについて教えてください。
荻原 バックエンドエンジニアとしてサービスのシステム部分を開発しています。具体的には、顧客から提供されたデータをシステムに反映する仕組みづくりや、『FULL KAITEN』のバージョン移行です。
持田 機械学習エンジニアとして、機械学習システムに必要なパイプラインの設計、モデル作成をおこなっています。直近では、貯まったデータを整形して、モデルを作り、毎日精度をチェックする仕組みを手がけています。これは、機械学習のシステムを運用していくなら必ず必要な部分ですが、まだまだ手つかずな部分も多いので基盤となるものをつくっている段階です。
システムの基盤部分の整備ができたら、モデルの精度向上にも取り組みたいですし、現状は予測に使ってる機械学習、予測以外にも適用していければと考えています。
――荻原さんと持田さんのこれまでのキャリアについて教えてください。
荻原 もともとゲームやパソコンが好きだったのですが、高専に進学してIT、プログラミングに触れることになりました。
新卒1社目の前職は、バックエンドエンジニアを中心にフロントエンドも経験しました。チームリーダーも経験できたのは良かったのですが、業務内容が広すぎてエンジニアとしての方向性が定まらないっていう感覚がありまして。そこで転職を考え、新天地ではバックエンドエンジニアとしてしっかり腰を据えてやっていこうと。
――バックエンドエンジニアを選んだ理由は？
荻原 かっちりしたものが好きな自分の性格に合っているなと。プログラムにしても「書いたらとりあえず動く」ものより、きっちりコンパイルして動くシステムやきっちり設計されたインフラに惹かれるんです。書いて終わりではなく、随時検査してやっていきたいタイプ。そういう意味ではバックエンドのシステムをエンジニアとして支えるのが向いているのかなと思っています。
ーーフルカイテン株式会社を転職先に決めた理由は？
荻原 自分の場合は業務内容ですね。バックエンドエンジニアとしてしっかりやっていきたい思いと、募集人材の業務内容がピッタリ合っていたんです。
持田 私も新卒でSIerをしていました。SIerは請負な分、どうしても自社の利益優先になりがちなんじゃないかと思うようになって。
転職に際しては、自社開発かつ、社会貢献性が高いようなサービスだとさらにいいなと考えていました。「在庫問題を解決する」というフルカイテンの考え方をカジュアル面談で代表の瀬川さんから伺ったとき、自分の思考とも合っているんじゃないかと思いました。
――機械学習は前職でも？
持田 2年ほどデータ分析、機械学習でモデルをつくるプロジェクトに在籍していました。前職から機械学習に携わっていたといえばそうなんですが、大学は生物学部。情報系ではないんです。プログラミングも就職後から始めたので、キャリアとしてはちょっと珍しいかもしれないですね。
生物学部時代から脳神経、人間の認知に興味がありました。そもそもAI技術は、人間の脳機能を再現したいっていう研究から派生してできた分野なので、就職活動でも機械学習に関われたらいいなという気持ちはありました。
― ― フルカイテン株式会社を転職先に決めた理由は？
持田 まず、IT系・Web系のベンチャー企業が前提条件で、機械学習エンジニアを探していました。カジュアル面談で代表の瀬川から、事業の社会貢献性について聞き、さらに興味が強まりました。
――瀬川さん、御社では「在庫問題の解決」が社会貢献につながるというミッションを掲げておられます。このミッションについて教えてください。
瀬川 私たちは「世界の大量廃棄問題を解決する」というミッションを掲げています。商品がたくさん作られて、たくさん余って、たくさん廃棄されていくのは、なにも日本だけで起きていることじゃなくて、地球規模で起きていることなんです。だからスタートアップとして世界の大量廃棄問題を自分たちの事業で解決していきたいなと考えています。
持田 カジュアル面談で印象に残ったのは、国内の大手衣料品メーカーでも在庫管理の手法はかなりの部分が手作業だということ。私でもわかる大企業ですら、非効率的な在庫管理をいまだに続けているのが、かなり衝撃でした。その分、システム化のインパクトが非常に大きい分野でもありますよね。その先に大量生産、大量廃棄のような社会問題の解決があるのはやりがいがあるなと。
瀬川 実はこうしたミッションは、はじめから掲げていたのではなく、最初は在庫で死にかけた自分の経験から、在庫に困っている社長さんを助けたい気持ちだけでした。あるとき取引先の社長さんから「『FULL KAITEN』が広まっていくと、それこそ森林伐採とか資源の無駄な消費とかが減っていくよね」と、商談の場でポロっと言われたんです。それが頭のなかでリフレインして……。「たしかにそうやな」と。目の前のお客さんの役に立って、そのお客さんが無駄な在庫を少しでも持たないようになっていくと、使われていたはずの資源を無駄遣いせずに済む。廃棄するときの資源も、排出ガスも減って『FULL KAITEN』が一つのきっかけとなって地球上で起こっているさまざまな問題の解決につながるんじゃないかと。
商品が製造されている場所は世界中に広がっているじゃないですか。SaaS型クラウドサービスなら、世界中に広がっていける。自分たちも世界に拠点を持つ必要があると思っているんですよ。
瀬川 地球とか世界とかいうとなかなかイメージが沸かないと思いますけど、日本にも少子高齢化、労働人口の激減という「2030年問題」が間近に迫っています。
新型コロナの問題で、一時的に物が売れない世界がやってきましたが、これは10年後に当たり前に起こることが少し早くやってきただけだと思っているんです。今みたいに、たくさん物をつくることを前提にしたビジネスは到底成り立たない時代がすぐそこにある。これから10年で「在庫問題」を解決して、小売業をはじめとする多くの企業のビジネスモデルを変えていく必要があるんです。
今ある在庫で売り上げも伸ばせるし、在庫は少なくて済む。そんな新しい価値を『FULL KAITEN』というプロダクトを通して、私たちが伝えていければと思っています。
