AI在庫管理Sweet 1.3

Sweet Instinct：有効な在庫施策を拾い直すAI

Sweet Instinctはフィルターが除外した施策を再評価し、有望なものを拾い直します。8店舗、2644件の検証で、利益順の並べ替えより2.2倍多く良い施策を見つけ、結果は-566ユーロから+167ユーロに改善しました。判断は中央値270ミリ秒。

2026年9月29日4 分で読めます

Sweet Instinctは、Sweet 1.3の判断ノードです。Sway Oneの自動フィルターが除外した施策を読み直し、それぞれについて、やはり実行する価値がある確率を推定します。 0.5秒未満で、数値付きの「はい」か「いいえ」を返します。5つのSweet AIの中で、この役割を担います。

良い機会を取り戻す

在庫エンジンは、補充、セール、前面への陳列を提案します。店舗の担当者を提案で埋もれさせないために、フィルターが利益の少なそうなものを除外します。除外されたものの中には、本物のチャンスが隠れています。Sweet Instinctは、それを見つけ出すためにあります。

入力として受け取るのは、施策の種類、カテゴリーとブランド、数量、利益率、在庫、直近の売上です。商品名、商品コード、画像は、お客様の手元に残ります。

当社のベンチマークでは、8店舗、4つの基準日で、除外された施策は2,644件ありました。そのうち171件は、実際に5ユーロ以上の利益をもたらしたはずのものです。課題は、それらを見つけることに尽きます。

Sweet Instinctを、最も単純な選び方、つまり推定利益が大きいものを残す方法と、各店舗の上位40施策で比較しました。

店舗	有効な施策、利益順	有効な施策、Sweet Instinct	実際の利益、利益順	実際の利益、Sweet Instinct
乗馬用品	13	28	94ユーロ	417ユーロ
テニス・パデル	6	6	69ユーロ	115ユーロ
アウトドア	1	7	-2ユーロ	89ユーロ
ランニング	1	2	-77ユーロ	68ユーロ
メンズファッション	0	1	-146ユーロ	9ユーロ
レディースファッション	0	0	17ユーロ	18ユーロ
テキスタイルブランド	0	1	-249ユーロ	-76ユーロ
子ども服ブランド	0	1	-273ユーロ	-472ユーロ
合計	21	46	-566ユーロ	+167ユーロ

Sweet Instinctは、有効な施策を2.2倍多く見つけ、結果を-566ユーロから+167ユーロに改善しました。8店舗中7店舗で利益順を上回り、アウトドアではほぼ完璧な順位付けでした。

Sweet 1.3では、統計モデルと日次予測が食い違うとき、Sweet InstinctがHorizonの予測の優劣も判定します。ベンチマークで判定が必要だったのは62回だけで、費用は合計0.002ドル未満でした。

Sweet Instinctは、あえて慎重に作られています。確率が80％以上の場合にしか、施策を復活させません。このしきい値は、各店舗の最初の数週間のデータで調整し、最良の発見を自動的に拾い直せるようにします。

いいえ。施策を提案リストに戻すだけで、承認するのは常に担当者です。

数値、カテゴリー、ブランドです。商品名、商品コード、画像が、お客様の環境の外に出ることはありません。

推定利益が大きくても、その施策がうまくいくかどうかはわからないからです。当社のベンチマークでは、Sweet Instinctはこの並べ替えよりはるかに優れた結果を出しています。