導入事例

当社は2002年からペット用品のネット販売を始め、現在は楽天市場・Yahoo!ショッピング・Amazon・au PAYマーケットなど、複数のモールに出店しています。特に楽天市場での売上比率が高くなっています。

長年使っていたOMS（受注管理システム）は10年以上前のもので、CSVファイルを多用する運用を続けていました。その結果、欠品や発注ミスも多発し、業務に大きな負担がかかっていました。たとえば、同じ商品を重複して発注してしまうなどのミスも起きていました。さらに、前日の売上を確認するために担当者が毎朝7時半に出社し、各モールからデータをダウンロード。8時半までに経営判断用のPL（損益計算）資料を作成する必要がありました。また、商談に使う売上資料も事前にExcelで集計する必要があり、売上が伸びるほどバックオフィスの負担も増大していました。

加えて、古いOMSは現在の複数モール展開や物流の要件に対応できず、運用そのものに歪みが出ていました。

こうした課題を背景に、楽天市場で始まった「最強配送」をきっかけとして、物流の外注方法やOMS・WMSを含めバックオフィス全体を見直し。その中で、発注予測や売上管理を一元化できる仕組みとして「ストアレコード」を導入することを決めました。

これまでExcelで作成していたPLをストアレコードで確認しています。以前はリアルタイムで状況がわからず、ちょっとした変化にも気づけませんでしたが、今では値段の設定ミスなどの異常値もすぐに把握でき、迅速に対応できるようになりました。

ストアレコードでは、売上だけでなく、店舗ごとの売上、粗利、手数料、広告費、物流費、限界利益までをワンクリックで確認できます。これまでスタッフが時間をかけて集計し、Excelでまとめていた作業が不要になり、PLも売上もすべて一元的に管理できるようになったのです。

おかげで、情報の正確性とスピードが格段に高まり、経営判断の精度も大きく向上しました。まさに「ありそうでなかったシステム」であり、最初に話を聞いたときに「欲しかったのはこれだ！」と直感し、即導入を決めました。

商品部門では、主に推奨発注数量を元に各取引先様に対する発注を行っています。また取引先様ごとの販売データを商談時に見せて各種販促内容を一緒に考えるような形で利用させてもらっています。

EC事業部では、各商品の売上・粗利のデータから、店舗別売上データをもとにどの店舗でどの商品がどれだけ売れているのかを確認しています。モール別・店舗別・商品別の売上がワンクリックで確認できるので、各モールにログインしてCSVを加工する作業は不要になりました。

ストアレコードを導入する前に、楽天市場で「最強配送」が始まることをきっかけに、バックオフィス全体の業務を見直す意思決定をしました。物流の外注先や外注方法、受注管理の方法、さらにはOMS・WMSまで含めて見直しを進める中で、既存の基幹システムが古く、発注予測や売上管理ができる新しい仕組みを導入する必要性を強く感じていました。

当時はExcelでの業務が中心で、属人的になりやすく、データ集計のたびに手作業が発生していました。そのため、売上が伸びれば伸びるほどバックオフィスに負担や歪みが生じ、安心して事業を拡大できない状況でした。EC業務において重要な「受注・在庫・出荷」の連携を自動化し、できる限り人の手を介さない仕組みを作りたいと考えていたのです。

さらに、需要予測に基づく発注業務の自動化にも取り組みたいと思っていた中で、ストアレコードの存在を知りました。導入の決め手は「簡単で、わかりやすいこと」。複雑なシステムではなく、誰でもすぐに使いこなせて成果につながる仕組みだったからこそ、「これだ」と確信し、即導入を決めました。

実務面でいくと、導入前にはどうしてもExcelでの属人的な作業で在庫データを出した上で、各ECモールの販売データを突合して発注するという形だったため、見逃しに伴う欠品がものすごく発生している状況でした。楽天市場などのECモールでは欠品によるCVRの低下が検索順位に影響するため、売上アップのためには改善が急務でした。

また出店している楽天・Yahoo・AmazonなどのECモールではECモールごとのイベントにより売上が大きく変わるため、その需要を見込んで在庫を積む必要があるのですが、導入前はどうしても実績値を元に保守的に在庫を積んでいたのも欠品が起きていた要因かもしれません。

2点ほどあり、まず過去の受注データの取り込みです。販売を終了していたSKUも多数存在していたため、受注データを取り込む際にはSKU未登録によるエラーが頻発し、その都度商品登録を行って再度取り込みを繰り返す必要がありました。加えて、発注と納品を紐づける作業も必要で、この点にも多くの労力を要しました。

さらに、モールごとに商品データの形式が異なっていたため、ブランドやカテゴリの分類をそれぞれやり直す必要があり、こちらも工数のかかる作業でした。

属人的に行っていた現在の在庫データの把握と発注業務を、ストアレコードの推奨発注数量のダッシュボードを行うことにした結果、欠品率は10分の1と激減しました。これまでは手作業で在庫数量を集計していたため、ミスや見落としによる欠品が発生していましたが、ダッシュボードで定期的に確認する運用に変えたことで大幅に改善されました。

また書類作業は劇的に減りました。①毎日提出していた社長が見る日次のPL、②週に2度行う発注作業のための各種モール売上データ集計と発注予測、③取引先様との商談で作成していた取引先様の商品ごとの販売データの3つについてはExcelでの作業時間がゼロになって、ストアレコードのデータを共有するだけになりました。

特に私の仕事では、取引先様との商談で、取引先様ごとの商品の売れ行きを元に販促をどのようにするかを話すのですが、グラフと販売データを見ながらExcelでの資料よりも直感的にわかるし話すことができるようになりました。

冒頭お伝えした通り、私は毎日、前日のPLをみるようにしておりこれまでは社員がおそらく7:30ごろに出社して8:30の私が見るタイミングで作成されたPLを見ていましたがいまはストアレコードの限界利益_日次のダッシュボードでみるようになりました。結果がぱっと見れるし、これまでのExcel資料よりも情報量が多いのが助かっています。

モールごとの売上数や売上金額はこれまで、各ECモールにログインして見たり、CSVをダウンロードして加工する必要があったものがまったく必要なくなり、ストアレコードを見るだけで済むようになりました。

何よりも大きいのは、売上が2倍になっても今の体制で自信を持って運営できる安心感が得られたことです。経営者として、バックオフィスの仕組みが整っていなければ、売上が伸びるほどに必ず歪みが生まれると考えています。仕組みがなければ、売上が伸びるにつれて欠品や発注ミスが増え、それを補うための業務時間も膨れ上がる。さらに、人員を増やしても習熟度が低ければ、かえって既存メンバーの負荷が増すという悪循環に陥ってしまいます。

また、売上は順調でも「利益はどうなのか？」という不安は常にありました。従来はExcelで集計しなければわからなかった利益も、ストアレコードなら売上と利益をリアルタイムで見える化できます。粗利、手数料、広告費、物流費、限界利益まで一目で確認できるので、数字に対する不安が解消され、経営判断に安心感が生まれました。

ストアレコードを導入したことで、売上・利益管理、取引先ごとの売上管理、需要予測による発注、在庫回転をもとにした欠品確認といった重要な業務をすべて仕組み化できました。その結果、売上が2倍になっても作業は半分で済むようになり、浮いた時間を新しい施策や挑戦に充てられるようになったのは本当に大きな変化です。

つまり、単に業務を効率化するだけでなく、人に依存せず成長できる“仕組みで回る組織”を実現できたことこそ、大きな成果だと思います。

ストアレコードは、安心と成長を両立させる唯一の仕組みです。

商品マスタの二重管理の問題はなんとかしたい。今はRMSに手作業で登録、手作業で登録したものをネクストエンジンにCSVで登録、ストアレコードにその後登録という流れで登録が重複してしまっているのでそこは改善していただきたいです。 推奨発注数量：仕入先での絞り込みがほしいのと、推奨発注数量からそのまま発注したい。各商品ごとの販売実績、予測数、在庫数と推奨数量が横にあり、それを元に発注すると発注書ができればそれがありがたいです。

楽天スーパーセールやAmazonプライムデーといった大型イベントの影響が、『限界利益_日次』の中でひと目で確認できるようになると、さらに分析がしやすくなり大変ありがたいと感じます。

貴重なご意見ありがとうございます、今後とも何卒よろしくお願いします。