AI「プロパー消化率」極大化・動的値下げ最適化基盤【ファッション】 
在庫の消化速度、トレンドの減退、天候、競合の動向をAIが秒単位で解析。一律のSALEを排し、SKU単位で最適な値引き率とタイミングを算出してEC・店舗（電子棚札）へ反映するシステムです。アパレルの最大の課題である「期末の大量残在庫」を未然に防ぎます。社内SEは、ERP在庫とEC/POSを直結。経営企画として、利益を削りすぎない「守りのプライシング」を主導。データに基づき、最も利益が残る売り切り時期をAIが自動制御し、営業利益率の劇的な改善とキャッシュフローの最大化をテクノロジーで実現します。
 職種 |
経営企画 |  施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
アパレル |  目的 |
効率化 収益最大化 |
| 業界② |
ファッション |  対象 |
収益管理 |
 費用 |
500〜4000万円 |  実施期間 |
150 |
主なToDo
- 店舗・EC在庫データの統合名寄せと構造化整備
- 在庫消化予測・値引き弾力性AIモデルの構築検証
- 電子棚札およびEC価格変更APIの自動連携実装
期待できる効果
プロパー消化率の10%向上。廃棄ロスの30%削減。利益率改善。
躓くところ
ブランドイメージと値引き頻度のバランス。現場MDの勘との調整。
