アパレル需要予測AI「ベストリー」がネクストエンジンとAPI標準連携を開始

発表内容のポイント

• ネクストエンジンとの標準連携により、個別開発やCSVの手作業なしでデータ連携が可能
• 複数ECモールや自社ECの販売・在庫・発注残データを一元化し、自動でAIへ取り込み
• 最新のチャネル横断データに基づき、AIが需要予測と最適な発注提案を自動で実施

発表の背景

アパレル事業者は複数のECモールや自社ECを併用することが多く、受注や在庫のデータがチャネルごとに分断されがちです。これらをCSV出力や手作業で集約する運用は、入力ミスや更新の遅れを招き、需要予測や発注判断の精度を下げる要因となっていました。特にアパレル分野はSKU数が多く、季節や天候による需要変動が激しいため、データの分断を解消しリアルタイムに一元化することが課題となっていました。

何が発表されたのか

今回の標準連携により、ネクストエンジンで一元管理されている各ECチャネルの販売、在庫、入荷予定（発注残）などのデータが、Vestoryへ自動的に連携されます。これにより、導入時の個別開発期間が短縮され、すぐにシステムを利用開始できます。常に最新のデータが反映されるため、AIによる需要予測の精度が向上し、過不足のない発注提案が可能になります。担当者はデータ転記作業から解放され、発注判断などの業務に集中できます。

製造業・生産管理への見方

製造小売（SPA）やアパレル分野の生産管理において、販売チャネルごとの需要変動をリアルタイムに把握することは、過剰在庫の防止や欠品による機会損失の削減に直結します。今回の連携は、EC側の販売・在庫実績と発注残データをシームレスに結びつけるものであり、川上の生産計画や仕入れ・発注判断の精度向上に寄与します。多品種少量生産や短サイクルでの生産管理が求められる現場において、データ連携の自動化とAI予測の活用は、サプライチェーン全体の効率化を促す有効な手段となります。

現場で確認したいポイント

• 自社で利用しているECモールやカートシステムが、ネクストエンジンの管理対象に含まれているか
• 発注残データの連携において、自社の既存の生産・仕入れ管理フローと整合性が取れるか
• AIによる需要予測や発注提案を、実際の生産計画や発注業務にどう組み込むか

確認しておきたい点

ネクストエンジン以外の基幹システムや実店舗のPOSデータなど、EC以外のチャネルとの連携方法や、具体的な導入費用については原文に記載がないため、個別にお問い合わせが必要です。

関連リンク

• 株式会社ハイクリ 企業サイト：発表企業のコーポレートサイトです。
• Vestory（ベストリー） サービスページ：アパレル在庫管理・需要予測AIの製品詳細です。
• 発表企業のPR TIMESページ

出典情報