この記事の要点: 株式会社ハイクリは、アパレル業界向け在庫管理・需要予測AI SaaS「Vestory（ベストリー）」において、Googleアナリティクス4（GA4）のデータ取得用APIとの連携を開始しました。これにより、ECサイト上での商品閲覧やカート投入、購入といったユーザーの行動データを、滞留在庫の要因分析や需要予測に直接活用することが可能になります。値下げだけに頼らない在庫運用の最適化を支援します。
発表内容のポイント
- GA4の行動データを日次で取り込み、需要予測の先行指標として活用
- 商品閲覧やカート投入状況から、滞留在庫の要因を切り分けて可視化
- 露出見直しやサイズ欠品補充など、値下げ以外の具体的な打ち手を支援
発表の背景
アパレル業界において、売れ残った滞留在庫への対策は大きな課題です。従来は値下げによる処分が主流でしたが、売れない原因が「商品ページが見られていない」のか「閲覧されても購入に至らない」のかによって、本来取るべき対策は異なります。また、ECサイト内の行動データは需要の兆しを示す先行指標であるものの、これまでは在庫分析や需要予測に十分に活用できていませんでした。
何が発表されたのか
今回の連携により、ベストリーはGA4から取得したデータを基に、滞留在庫の状態を「閲覧されていない」「閲覧はあるが購入に至っていない」などのパターンに分類します。これにより、事業者は単なる値下げだけでなく、露出の改善や価格の再検討、サイズ欠品の補充といった、要因に応じた適切な判断を下せるようになります。さらに、商品閲覧やカート投入などのデータを日次で予測モデルに反映し、需要の変化を早期に捉えます。
製造業・生産管理への見方
製造・生産管理の視点では、川下であるECサイトの顧客行動データを需要予測に直結させる「製造小売（SPA）型」のDX推進として注目されます。実売データ（POS）だけでなく、購買手前の「閲覧」や「カート投入」という先行指標を日次で予測に組み込むことで、生産計画や追加生産、在庫配分の精度向上が期待できます。需要の兆しを早期に検知することは、過剰生産の防止や機会損失の削減に直結します。
現場で確認したいポイント
- 自社のECサイトでGA4のデータ取得用APIが連携可能な環境にあるか
- 日次の行動データを生産計画や追加生産の判断に連動させる運用体制があるか
- 値下げ以外の在庫対策（露出改善や他チャネルへの移動など）を実行できるか
確認しておきたい点
本システムはアパレル・ファッション業界向けに特化した仕様となっており、他業界の製造・在庫管理プロセスにそのまま適用できるかについては、提供企業への確認が必要です。
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
- Vestory（ベストリー） サービスページ：アパレル向け需要予測AIの製品詳細
- 発表企業のPR TIMESページ
出典情報
| 出典 | PR TIMES |
|---|---|
| 発表企業 | 株式会社ハイクリ |
| 発表日時 | 2026-07-16 13:00:02 |
| 元記事 | PR TIMESで読む |
