ダリア、α-発注で属人化解消　欠品半減

発注業務の“超属人化”──ダリアが抱えていた課題とリスク

2026年2月3日10時、株式会社infonervは、美容業界向け商材の卸売を手掛ける株式会社ダリアが、自動発注AI「α-発注」を導入したと発表しました。本件は発注業務が特定の担当者1名に大きく依存していた組織において、業務の標準化・可視化を進め、欠品リスクの低減と安定した物流運営を目指す取り組みです。

導入前の状況は、発注数量の判断が前任者の経験や勘に強く依存し、他メンバーが判断根拠を理解できないという状態が続いていました。数量の桁間違いや欠品といった人為的リスクに気づきにくい運用であり、「その人しか発注できない」こと自体が企業にとって大きなリスクとなっていたとされています。

現場が抱えていた具体的な問題点

ダリアでは発注業務の改善を3〜4年にわたり検討してきた経緯があり、過去には大規模な需要予測システムの導入も検討されたものの、導入・運用コストが自社の予算感と合わず見送られていました。

同社 情報システム部 部長 兼 物流部 副部長の橋田明氏は、当時を振り返り「欠品や過剰在庫以前に、“その人しか発注できない”という状態そのものが、会社として大きなリスクだと感じていました。引き継ごうにも難易度が高く、正直、長年手を付けられずにいた領域でした。」と述べています。

• 発注判断が個人の勘や経験に依存
• 発注ミスや桁間違い、欠品が発生しても発見が遅れる運用
• 導入コストが見合わないため既存システム導入は困難

選定の経緯と導入までのプロセス

複数の選択肢を比較したうえで、ダリアが「α-発注」を選択した決め手は、卸売業という自社の業態に合わせて柔軟に機能調整・改善を行える点でした。単なるパッケージ導入に留まらず、運用に即した調整を共に進められる点が評価されています。

導入にあたっては数か月間のトライアル運用が行われ、実運用で欠品量が明確に減少し、発注精度が向上したことが確かめられたため本導入に至りました。コスト面でも自社予算に合致した点が本採用の一因とされています。

トライアルから本導入までの主な流れ

1. 複数製品の比較検討
2. 「α-発注」のトライアル運用（数か月）
3. 欠品量の低減と発注精度の確認
4. 機能調整を含む運用プロセスの共同構築
5. 本導入と運用体制の移行

トライアルで確認されたポイント

欠品の減少、発注精度の向上、コストが自社の予算に適合したこと。

選定理由の要約

業態に合わせた柔軟な調整、実運用での有効性、費用対効果。

導入後の効果と運用変化：属人化解消から業務効率化まで

「α-発注」の導入により、ダリアはこれまで1名に依存していた発注業務を4名でカバーできる体制へと移行しました。担当者の休暇や教育面での負担軽減といった組織的な安定性に加え、欠品の検知・対応精度が向上したことが明確に確認されています。

導入効果は以下の三点に整理できます。属人化の解消、欠品の大幅改善、発注工数の削減です。

導入効果の詳細

• 属人化の解消

  従来は1名依存だった発注業務を、標準化されたプロセスと「α-発注」による可視化で複数名で対応可能にしました。担当者ごとの差が少ない再現性のある運用が実現しています。

  橋田氏は「誰かが休んでもカバーできる。それができるようになったのは、会社として本当に大きいですね。」と述べています。

• 欠品の検知・対応精度向上

  システム上で欠品リスクを把握・検知できるようになり、見逃しが減少しました。欠品量は約半分程度まで改善しています。

  久松絵美氏は「『α-発注』がなければ、今の精度での発注は正直できなかったと思います。同じことを人の手でやろうとすると確認に時間がかかり、ミスを完全に防ぐのは現実的ではなかった」と述べています。

• 発注工数の削減

  1物流あたりの発注作業時間は従来の3〜4時間から約1時間程度に短縮し、約71.5%の削減が実現されました。これにより発注以外の業務（イレギュラー大口発注対応、社内会議、改善業務など）に時間を充てられるようになりました。

  久松氏は、操作習得において「1週間ほど担当者と一緒に『α-発注』を使えば、操作感や考え方はだいたい掴めます」と述べ、チームで設定を調整し精度を上げて運用が定着したと説明しています。

「α-発注」とinfonervの事業概要、今後の運用方針

「α-発注」は、小売・卸・EC事業者向けの自動発注AI SaaSで、SKUごとの需要予測から仕入発注リストの自動生成までを行います。過去の販売実績、季節性、キャンペーンなどの要因をAIが学習し、SKU・仕入先ごとの条件を加味した最適な発注案を生成することを掲げています。

infonervは東京大学先端物流科学寄付研究部門等に関わる人材を中心に2021年4月1日に設立された企業で、在庫を抱える事業者向けにデータソリューションを提供しています。今回の導入により、ダリアは美容業界向けBtoB物流やEC事業の拡大に伴う商品の流れの変化に応じて、欠品抑制と在庫削減を両立する運用精度の向上を図る方針です。

サービスと企業の主な情報

サービス名

自動発注AI「α-発注」

サービス概要

SKUごとの需要予測から仕入発注リストの自動生成を行うAI SaaS。過剰在庫と欠品を抑制し、発注業務の時間・工数・精神的負担を削減。

導入企業

株式会社ダリア（本社：福岡市博多区、代表取締役：高木進一）

提供企業

株式会社infonerv（本社：東京都千代田区、代表取締役：江田研人）

infonerv 設立

2021年4月1日

関連URL

https://a-orders.com/（α-発注 サービスサイト）および https://infonerv.com/（株式会社infonerv 企業サイト）

なお、本リリースに記載されている導入効果や数値は、ダリアが「α-発注」を導入しトライアルおよび本運用を経た社内での測定結果に基づきます。写真素材やプレスリリース素材はダウンロード可能とされています。

要点の整理と本件の意義

ここまでの記事で触れた内容を表形式で整理します。導入背景、選定理由、導入効果、関連企業情報を一目で確認できるようにまとめました。

ダリアの導入事例は、発注業務が特定担当者に依存する組織にとって、標準化と可視化を通じて業務リスクを低減し、欠品や過剰在庫の改善につなげる一つの実例を示しています。導入に際してはトライアルでの検証や業務に即した調整が要であり、コスト面の適合性も選定における重要な要素となった点が確認できます。