D2C・ECの物流コストは売上比15%と全業態で最高水準。1件あたりの配送コスト・返品対応・突発的なバズによる需要急増——すべての課題に数理モデルで応答。
EC物流は全業態で最も物流コスト比率が高い。1件ごとの個別配送・返品処理・瞬発的な需要変動——従来のシステムでは対応が追いつかない。
EC最大の課題は「ラストワンマイル」コスト。客単価が低い商材では利益が吹き飛ぶ。キャリア選定と倉庫選択が毎回最適化されていない。
❌ 現状：配送費が売上の8〜12%を占めるSNSバズやタイムセールで突然注文が急増。在庫が数時間で底をつき、「欠品」表示で購入機会を失う。事前に需要急増を予測できず、常に後手に回っている。
❌ 現状：急増時の欠品で年間数千万円の損失自社EC・楽天・Amazon・Yahooなど複数モールで在庫を分散管理。チャネル間の在庫偏在で機会損失している。
❌ 現状：チャネル間の在庫偏在で機会損失EC返品率は実店舗の3〜5倍。返品在庫の検品・再出荷判断・廃棄処分が積み重なり、管理コストが見えていない。
❌ 現状：返品在庫の管理コストが見えていないD2C・ECで最大のコスト項目「1件あたり配送費」を、DCOエンジンが注文ごとにリアルタイム最適化。人の判断を介さず最適解を瞬時に出力。
DCO判定：ヤマト運輸を選定。配送スコア98pt・当日発送可能・月間換算で他社比 ▼¥42,000 のコスト削減。
注文の届け先・重量・サイズ・希望配達日・コスト上限をもとに、登録済みの全キャリアを自動比較。LTパラメータとコストパラメータの重み付けに従い、最高スコアのキャリアを瞬時に選定。
複数倉庫がある場合、各倉庫の在庫状況・届け先への距離・配送コスト・リードタイムを統合評価。「どの倉庫から出荷するか」を注文ごとに自動判定し、配送コストと日数を最小化。
注文商品の組み合わせからビンパッキングアルゴリズムが最適な箱サイズを自動算出。無駄なサイズアップによる追加運賃を排除し、梱包材コストも同時に削減。
返品受付時にも同様のロジックで返品キャリアを自動選定。返品率・返品商品の状態・再出荷可能性を判定し、廃棄 vs 再在庫化の意思決定をシステムがサポート。
SNSバズ・タイムセール・インフルエンサー紹介——D2C・ECで突発的に起きる需要急増を、AIが事前に感知し自動対処する。
バズ前日にアラート発動→緊急在庫補充。バズ当日も欠品ゼロ継続。機会損失ゼロを自動実現。
過去の販売速度の標準偏差から「異常な需要増加」を統計的に検知。通常の2σを超える需要増加が始まると即座にアラートを発動し、緊急発注を推奨する。SNS言及数との連携も計画中。
年間のセールカレンダーを登録しておくことで、各セール開始日から逆算した最適仕込み発注日を自動計算。「セール当日に在庫切れ」という最悪のシナリオを構造的に防ぐ。
自社EC・楽天・Amazon・Yahoo等、全モールの注文データを統合し在庫を一元管理。あるモールで売れた分だけ他モールへ補充するプル型配分で、チャネル間の在庫偏在を自動解消する。
ラストワンマイル最適化・マルチモール在庫管理・需要急増への自動対応——3エンジンがリアルタイムに協調してEC物流の全課題に応答。
全キャリアをリアルタイム比較し、届け先・重量・サイズ・LT要件に合った最安・最速キャリアを自動選定。梱包サイズも自動算出しサイズ料金を排除。
自社EC・楽天・Amazon等の全チャネルを統合管理。需要予測＋機械学習で需要を予測し、全倉庫の在庫配置を最適化。売れた分だけ補充するプル型物流を実現。
通常需要はWAPE動的重み付けで精度75%を実現。バズ・セール時は需要急増を統計的に検知しROPを即時上方修正。欠品ゼロと過剰在庫ゼロを動的に両立させる。
統合物流コスト18.5%・削減ポテンシャル8.2%は全業態トップ。配送コストが高いEC構造だからこそ、キャリア最適化の効果が最も大きく出る。売上30億円規模でも年間1.8億円の削減が現実的。
ECは配送費が商品原価と並ぶ最大コスト。配送費を28%削減することは、利益率を直接数%改善することと同義。低単価商品のライン黒字化にも直結する。
欠品率5%は売上の約20%の機会損失に相当。バズやセール時に在庫がある状態を維持するだけで、追加の広告費ゼロで売上が大幅増加する。
4チャネルの在庫をバラバラに管理していた工数が、一元管理に統合されることで大幅削減。人的ミスによる欠品や過剰発注もなくなる。
インフルエンサー紹介で突然ヒットした商品が数時間で欠品。以後、O²エンジンの需要急増検知で販売速度の異常上昇を自動検知し、緊急在庫手配を事前実行。DCOエンジンで注文ごとのキャリア最適化を実装し、配送費を月間150万円削減した。
4モールの在庫をエクセルで個別管理し、A倉庫過剰・B倉庫欠品が常態化。IPOエンジンで全チャネル在庫を一元管理し、モール間補充をプル型に移行。在庫金額を1億円圧縮しながら欠品率を65%改善。年間2.1億円の削減を達成した。
ECシステムとのAPI連携があれば、データ入力の手間なく即座に最適化が始まる。スモールスタートで効果を確認しながら拡張できる設計。
年商・配送費・欠品率・返品率・チャネル数などの基本データを収集。統合物流コストの現状と削減ポテンシャルを定量化したレポートを無料提供。
ECシステム・WMSとのAPI連携設定後、注文ごとのキャリア自動選定が開始。最も即効性が高く、稼働初月から配送コストの削減が始まる。
需要予測ベースのROP自動計算・GYR管理・全チャネル在庫一元最適化を追加。欠品率削減と在庫回転率向上が本格化する。
需要急増検知・セール前自動仕込み・マルチモール統合最適化を完全自動化。システムが自律的にEC物流を最適化し続ける状態へ。
ROI診断では、年商・配送費・欠品率・チャネル数を入力するだけで
統合物流コストの削減ポテンシャルを定量化してお届けします。
次の注文から、配送コストの構造を変えましょう。