小売・EC業界では、仕入れコストの最適化や販売価格の設定が売上・利益を大きく左右します。しかし、多くの企業では、経験や勘に頼った価格設定を行っており、在庫過多・売れ残り・利益率の低下といった課題を抱えています。
今回は、AIを活用して最適な仕入れと販売価格を算出し、売上を3倍に向上させた小売企業D社の成功事例をご紹介します！
✅ 事例概要：小売企業D社のDXプロジェクト
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 業種 | 小売業（EC・実店舗運営） |
| 課題 | – 仕入れのタイミングや適正価格が分からず、在庫ロスが発生 – 販売価格の設定が勘や経験に頼っており、利益率が低下 – 競争が激化する中で、売上・利益を伸ばしたい |
| 活用助成金 | – IT導入補助金（AI活用・データ分析） – 小規模事業者持続化補助金（販売戦略強化） |
| 助成金支給額 | 約600万円（開発費の75%補助） |
| 自己負担額 | 約200万円 |
| 導入したDX施策 | – AIによる需要予測と価格最適化システムの開発（800万円） – 過去の売上データ・市場動向をAIが分析し、最適な仕入れと販売価格を算出 – リアルタイムで価格を調整し、利益率を最大化 |
| 成果 | – 売上が3倍に向上し、利益率も大幅改善！ – 売れ残り在庫が50%削減し、無駄なコストを削減 – ECサイトのコンバージョン率（CVR）が2倍に向上 |
🔍 取り組みの詳細
1. 800万円の開発費を助成金で75%カバー
D社は、AIを活用した仕入れ最適化＆販売価格の自動調整システムを開発。しかし、開発費は800万円と高額であったため、資金調達が課題でした。
そこで、IT導入補助金（AI・データ分析枠）と小規模事業者持続化補助金を活用し、開発費の75%（600万円）を助成金でカバー。結果として、D社の自己負担は200万円に抑えられました。
2. AIが需要予測を行い、最適な仕入れ＆販売価格を算出
従来の仕入れ・価格設定は、担当者の経験や勘に頼っていましたが、D社は以下の仕組みを導入し、データドリブンな価格戦略を実現しました。
✅ AIが過去の販売データ・市場動向・競合価格を分析
✅ 需要予測を行い、適正な仕入れ数量とタイミングを提示
✅ リアルタイムで最適な販売価格を自動調整し、利益率を最大化
この結果、売れ残り在庫が50%削減し、無駄な仕入れコストが大幅にカット！
3. ECサイトのコンバージョン率（CVR）が2倍に向上！
さらに、AIによる価格の最適化＆プロモーションの自動調整を行ったことで、ECサイトのコンバージョン率（CVR）が2倍に向上！
✔ 適正価格で販売することで、購入率がアップ
✔ 季節や需要に応じたダイナミックプライシングを実施
✔ AIが自動で値引きキャンペーンを最適化し、利益を最大化
4. 売上が3倍に向上し、利益率も改善！
このシステム導入後、D社の売上は3倍に増加！
さらに、無駄な仕入れを削減したことで、利益率も大幅に改善しました。
📊 成果：売上3倍向上＋在庫ロス50%削減＋利益率大幅改善！
DX導入の結果、以下の成果が得られました。
✔ 売上が3倍に向上し、収益拡大
✔ 売れ残り在庫が50%削減し、コスト削減
✔ ECサイトのコンバージョン率（CVR）が2倍に向上し、販売効率アップ！