AI需要予測に基づく「マークダウン最適化」【ファッション】 
過去の販売データ、天候、トレンド指数（SNS解析等）、および現在の在庫状況をAIが分析し、商品ごとに「いつ、何％の値引きをすれば完売するか」を自動算出するシステムです。アパレル業界における「過剰な値引きによる利益の毀損」を防ぎます。AIが予測した売れ残りリスクの高い商品は、早期に少額の値引きで売り切る、あるいは他店舗へ移動させる（店舗間移動の自動指示）ことで、シーズン末の叩き売りを最小化。これにより、プロパー販売比率を高め、ブランドの価値を毀損することなく粗利益率を最大化します。MD（マーチャンダイザー）の意思決定をデータで強力に支援します。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★☆☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
アパレル |  目的 |
コスト削減 利益向上 |
| 業界② |
ファッション |  対象 |
IT部門 MD(マーチャンダイザー) 在庫管理 |
 費用 |
300〜2000万円 |  実施期間 |
120 |
主なToDo
- 過去の売上・在庫・値引き実績データの構造化クレンジング
- AI予測モデルの構築とシミュレーション検証
- 基幹システム（POS連携）への価格自動反映ワークフロー実装
期待できる効果
不要な値引きの抑制により営業利益率を数％改善。属人的な在庫管理からの脱却。
躓くところ
天候の不確実性。SNS等の突発的な「バズ」による急激な需要変化への対応。
狙えるチャネル
