ユニクロは AI システムでどのように世界最高レベルの在庫安定性を実現したのか？

一、背景と課題

日本発のファストファッション大手ユニクロは、現在世界で 2500 店舗以上を展開している。しかし、在庫管理に関する課題に直面した時期もあった。SKU の過多、需要予測の精度不足、サイズ切れの頻発などにより、余剰在庫で値下げ販売を余儀なくされる一方、品切れで販売機会を逸するケースも少なくなかった。

2019 年以降、ユニクロは AI（人工知能）と IoT 技術を全面導入。「正しい時間に、正しい商品を、正しい店舗に届ける」ことを目標に据えた。

1.ファッショントレンド予測
SNSのトレンド、検索ホットワード、過去の販売データをAIが解析し、次シーズンの人気要素を予測。環境意識の高まりを受け、「オーガニックコットン＋シンプルカット」が売れると算出され、先行優位を確保した。

2.RFID×スマート補充アルゴリズム
全商品にRFIDタグを装着し、AIが販売動向や在庫状況をリアルタイムで追跡。人気商品は自動的に補充リストが生成され、需要のある店舗へ迅速に配送される。

3.店舗ヒートマップ AI
一部店舗では、AIが顧客の動線を解析し、陳列や推奨商品の配置を最適化。これにより、購買転換率とショッピング体験の向上を実現している。

ユニクロの決算報告および第三者調査によれば、AI導入の成果は極めて顕著である。

RFIDの導入率は90％を超え、在庫の正確率は70％から97％以上へと大幅に改善。品切れ率は50％以上低下し、倉庫でのピッキング効率は19倍に向上した。会計処理速度は95％向上し、顧客満足度も12％上昇している。

これらの成果により、ユニクロは海外展開を加速させながらも高い運営効率を維持し、競合であるZARAに匹敵、あるいはそれを凌駕する実績を上げている。

ユニクロの成功の本質は、単に「AIを導入した」ことにあるのではなく、商品開発・物流・店舗販売を一気通貫で結びつけた点にある。 AIはあくまでツールであり、その効果を最大限に引き出すためには、標準化された業務プロセスと構造化されたデータの整備が不可欠である。

他の小売企業にとっての第一歩は、いきなりAIを導入することではなく、まず業務プロセスを整理・最適化すること。その基盤が整って初めて、AIによる高度な効率化が可能となる。