フルカイテン株式会社

FULL KAITENは小売業の在庫運用効率を上げ、売上・粗利・キャッシュフローを最大化する革新的なSaaSです。
これまで小売業は在庫をたくさん持つことで売上を作ってきました。しかしそのせいで値引きが多発し収益性が悪化、また売れ残った在庫は資金繰りをも悪化させ、長らく小売業界は低利益に喘いでいます。こういった問題はもちろん小売業界でも認識されており、よく用いられる在庫分析手法もいくつか存在します。しかしそれらでは解決することができず、在庫問題は業界の宿命的課題として何十年も放置されているのが実情です。
FULL KAITENはこの宿命的課題に対して全く新しい解決策を提供します。具体的には、在庫の運用効率を上げ、売上・粗利・キャッシュフローを最大化します。これまでのように在庫の量に頼って売上を作る必要はありません。私たちは、小売業界が在庫の運用効率を上げ、売上・粗利・キャッシュフローを最大化できるようFULL KAITENの導入企業を増やし、「世界の大量廃棄問題を解決する」というミッションを実現します。

FULL KAITENとは？
EC・店舗・倉庫、全ての在庫をAIを用いて予測・分析し、商品力をワンクリックで見える化するサービスです。
利益に変わる商品力はあるが、稼動していない在庫の存在にほとんどの企業が気づけません。そこで、同社は予測を用いた独自の分析で商品力を正しく可視化。
在庫がフルカイテンする状態になり、適切な商品を正しい販促施策で活用し、利益に変換することが可能です。
また、導入することによりプロパー消化率の向上・不要な値引きの抑制・残在庫の減少・客単価の向上・欠品による機会損失の抑制・業務の属人化の排除などが期待できます。代表が実際に在庫が原因の倒産危機を乗り越えたノウハウを基に開発されています。
世界の大量廃棄問題の解決は、一企業が自社のサプライチェーンを最適化するだけでは到底解決できません。一企業のサプライチェーン最適化はその企業にとってメリットがあるだけの部分最適であり、世界の在庫バランスを成立させることにはなり得ないからです。
だから同社は、世界のサプライチェーン全体を最適化します。 そのためには世界中の企業の販売・生産・在庫といったデータを集約する必要があります。これがスーパーサプライチェーン構想です。スーパーサプライチェーンができれば、本当に必要な製品が必要な量だけ流通する社会が生まれ、世界の在庫バランスが保たれるようになるでしょう。そうなれば世界の大量廃棄問題は解決に向かい、子供たち・孫たちの世代により良い地球を残すことができるはずです。
スーパーサプライチェーンを作ることを目指して、弊社は現在、小売業界向けの事業を行っています。この事業を通じて販売と在庫に関するデータを集めることが目的です。今後は卸業界やメーカー向けの事業にも参入し、生産に関するデータを集めていきます。

・統計的指標、予測モデルの構築

【具体的には】
・各種指標の開発と管理
・機械学習による予測モデルの構築

【使用技術】
・開発言語： Python
・DB：Redshift、Aurora(PostgreSQL互換)
・インフラ： Amazon Web Services
・AWS製品： ECS、S3、Step Functions、Lambda
・機械学習ツール：Kedro、MLflow
・ツール： GitHub、Slack、CircleCI、Sentry

【いずれか必須】
・データサイエンティストとして、分析の問題設定から従事されたご経験3年以上
・Pythonでのモデル開発のご経験3年以上
・テーブルデータを用いたモデル開発・データ分析のご経験