新技術を活用した
食品ロス削減ビジネス交流会
株式会社シノプス（証券コード：4428）
2023年3月15日©2023 sinops Inc.

会社概要

会社概要

シノプスについて社名

株式会社シノプス設立

1987年10月

資本金425,537,212円

従業員数94人（2022年12月時点）

上場証券取引所

東京証券取引所グロース（4428）

URL

https://www.sinops.jp/©
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理念・ビジョン

会社概要

世界中の無駄を10％削減する
われわれは在庫に関わる“人”、“もの”、“金”、“時間”、“情報”を最適化するITソリューションを提供し、限りある資源を有効活用することで、広く社会に貢献する。

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経営戦略

会社概要

DCMでサプライチェーンの最適化を実現する
流通三層である小売、卸売、メーカーそれぞれの業界。
何が、いつ、どのくらい必要とされるのか。お互いの「需要」の情報が分断されており、必要のないものが無駄につくられています。

シノプスが考えるDCM（デマンド・チェーン・マネジメント）は、「需要」を生み出す消費者が必要なものだけをつくるということ。
求めているものが流れて、無駄がなくなることを目指すかたちです。

具体的には、

Step1：小売業で安定シェア40％を実現する
Step2：卸売業の物流を最適化する
Step3：製造業・原材料/包装資材業の生産計画を最適化する
まずは食品業界のDCM実現。次にその他消費財を扱う様々な業界でDCMを実現し、DCMを日本から世界に拡げていきます。

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シェア率

会社概要

sinopsシリーズの小売業でのシェア率*1は18.8％• sinopsシリーズの小売業でのシェア率*1は2022年12月時点で18.8％です。食品スーパーマーケットを中心とした小売店舗に導入いただいています。

スーパー*4

18.8％

155社・25.3兆円
41社契約・8.6兆円(YoY+1.4pt)

小売業

売上400億円以上の小売業

ドラッグストア（コンビニ、百貨店除く）*2

37社・8.2兆円
2社契約・0.4兆円

296社・52.5兆円 *3
47社契約・9.8兆円

専門店

95社・18.0兆円
4社契約・0.8兆円

34.2％(YoY+1.9pt)

スーパー

アパレル

23社・4.2兆円
0社契約・0.0兆円
家電量販店

17社・5.9兆円
1社契約・0.4兆円
ホームセンター20社・3.3兆円
2社契約・0.3兆円

その他

その他専門店

9社・1.0兆円
0社契約・0.0兆円

35社・4.6兆円
1社契約・0.1兆円*1. シェア率は、sinops契約企業の年商÷ターゲット企業の年商ターゲット企業は、コンビニ・百貨店除く売上400億円以上の小売業（連結子会社は子会社の本社地域で集計）*2. ダイヤモンド社発刊「小売業売上高ランキング2021年度版」*3. 右側の数字は対象企業の年商合計*4. 食品スーパー、GMS、生協、ディスカウントストアの合算©
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プロダクト・サービス

需要予測型自動発注サービス「sinops」とはプロダクト・サービス

sinops = Strategic Inventory Optimum Solution(戦略的在庫最適化ソリューション）

sinopsは、 “1つ売れたら1つ発注する” といった「セルワンバイワン」システムではなく、過去の販売などの実績などから需要を予測し、発注を行う「需要予測型」の自動発注サービスです。販売実績・販売価格・天候などのデータをAIで分析し、需要予測型自動発注サービスを提供しています。

販売実績

販売価格

AI分析

天候イベント© 2023 sinops Inc.

在庫計算
客数予測
需要予測
自動発注
賞味期限管理需要予測型自動発注サービス「sinops」が解決する課題

プロダクト・サービス

sinops が流通業の課題解決をお手伝いします

ロスをなくしたい

売上を上げたい人手不足を解消したい

時間帯別の客数実績をもとにした発注を行うため、商品の製造過多による「廃棄・値引ロス」やピークタイムでの「欠品・機会ロス」を緩和します

AIを活用し、店舗ごとに商品の販売余力を自動解析。売上・粗利UPに貢献します

担当者の発注スキルに依存せず発注時間が短縮されるため、発注に充てていた時間を顧客対応などの他の業務に使うことができます© 2023 sinops Inc.

クラウド型サービス「sinops-CLOUD」

プロダクト・サービス

在庫も発注も予測もこれひとつで。
需要予測型自動発注サービス「sinops-CLOUD」は、流通業向けのさまざまなAI サービスを１カテゴリー・１機能・１店舗から、必要な機能を必要なときに低価格で利用できるクラウドサービスです
リアルタイム在庫

客数予測

日配・惣菜

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AI値引

その他のプロダクト・サービス

プロダクト・サービス

需要予測型自動発注システム（パッケージ）

賞味期限チェックアプリ

棚割メンテ・発注アプリ

卸売業向け需要予測型キャッシュ・フロー最適化システム© 2023 sinops Inc.

メーカー向け中長期需要予測システム

sinopsの導入効果

プロダクト・サービス

需要予測型自動発注サービスの導入事例• sinopsは、欠品とロスが最低＝粗利が最大になる発注数を自動計算します。
• 値引・廃棄ロス率の削減効果が向上しました。

【 導入事例（4つのKPI）】
欠品率

ロス率

①発注時間

88.0%削減②欠品率34.7%削減③値引・廃棄ロス率

在庫数
④在庫金額

19.1%削減※ 中堅スーパーの場合
年300万円/店舗 削減

15.2%削減※A社の導入店舗平均©
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sinopsの特徴

プロダクト・サービス

食品ロスが出やすいカテゴリで需要予測・自動発注が可能。
sinopsは、賞味期限が短いため自動発注が困難といわれていた日配食品・パン・惣菜でも自動発注が可能です。今後は、生鮮三品も需要予測することを目指します（簡易な自動発注は現状も可能）。

賞味期限が短い＝食品ロスが出やすいカテゴリの需要予測ができる
日配食品

パン

惣菜

自動発注の精度向上によるロス削減
AI値引きによる廃棄・値引ロス削減
一般食品

アパレル

雑貨
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sinopsの導入効果

プロダクト・サービス

惣菜向け需要予測・自動発注サービスの導入効果• 惣菜向け需要予測・自動発注サービスは、売上アップに貢献することが特徴となります。
• 店舗の需要情報をプロセスセンターと連携することで、生産ロス削減にも貢献します。

惣菜

売上:10.2％増
ロス:5.4％減

利益:17.4％増●●●※複数社導入事例の平均

アウトパック・インストア惣菜対応
適正な値引率・タイミングの指示
惣菜の生産計画支援©
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sinopsプラットフォーム

プロダクト・サービス

需要予測とリアルタイム在庫を核として、小売業全体のDXを推進sinopsは、需要予測・リアルタイム在庫をコア機能として、小売業の需要予測・在庫情報データを活用することで小売業全体の最適化を目指しています。
これまでは自社サービスを中心に展開してきましたが、今後は様々なサービスとも連携することで小売業全体のDXを進めていきます。

現在のシノプスの事業領域
値引シール
発行機連携

自動発注

電子棚札
連携
発注端末

AI値引

需要予測
在庫計算
販促連携

賞味期限チェック

本部送込
物流改善
品出支援
ワークスケジューラー©
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値引・廃棄ロスの削減

プロダクト・サービス「sinops-CLOUD AI値引」による適正値引で食ロス削減をサポート「sinops-CLOUD AI値引」は最適なタイミング・最適な値引率をAIが算出するサービスです。サトーホールディングスと協業し、同サービスと値引きシールのプリンター「FLEQV」®*を連携。商品バーコードを読み取るだけで、値引きタイミング・率の算出からシール印字までを自動化でき、値引き業務を効率化しました。

ロス:12.0％減

利益:3.8％増※複数社導入事例の平均*「FLEQV®（フレキューブ®）」はサトーホールディングス株式会社の商標登録です© 2023 sinops Inc.

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食品ロス削減が環境に与える影響

プロダクト・サービス

2022年の食品ロス削減効果によるGHG総排出量はsinops導入前と比べ3割減
3月9日開催の「第18回日本LCA学会 研究発表会」にて、東京都市大学との共同研究「自動発注システムを活用した食品ロス削減の効果分析」を発表しました。
sinops導入後の事業系食品ロスによる環境負荷を月単位で定量化、sinops導入による環境負荷低減効果について分析したところ、東急ストア ３店舗において2022年は2017年（導入前）と比べ、GHG総排出量*1が 32％減少していることがわかりました。

東急ストア ３店舗においてGHG総排出量32％減少*1： Greenhouse Gasの略。温室効果ガスのことを指す© 2023 sinops Inc.

需要予測データを活用したサプライチェーンの最適化

シノプスが目指すサプライチェーンの最適化「DCMプラットフォーム」

サプライチェーンの最適化

DCMプラットフォームによるバリューチェーンの最適化
流通三層である小売、卸売、メーカーにおいて、何が、いつ、どのくらい必要とされるのか。お互いの「需要」の情報が分断されており、必要のないものが無駄につくられて、無駄に運ばれています。シノプスが考えるDCM（デマンド・チェーン・マネジメント）*1は、「需要」を生み出す消費者が必要なものだけをつくるということ。求めているものが求めている数だけ流れて、無駄がなくなることを目指すかたちです。

精度の高い需要予測・在庫情報データ

小売業

卸売業

製造業

小売業

需要予測サービスの高度化
AI値引など、その他サービスの深化

卸売業の在庫・物流を最適化©
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製造業の生産計画を最適化

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sinopsの需要予測データを活用した物流改善

日本経済新聞朝刊地域経済（関西）面

サプライチェーンの最適化

2023/2/3 掲載© 2023 sinops Inc.

sinopsの需要予測データを活用した物流改善

サプライチェーンの最適化

店舗から物流センターへの発注を1日早め、配送トラック2割減を実現「sinops-CLOUD」で需要予測をした高精度な発注データを活用した物流改善に取り組んでいます。スーパーマーケットの店舗から物流センターへの発注を1日早めることで積載効率が向上し、配送トラックを2割（週35台から27台）削減した事例があります。

当日に発注

従来
配送量が不確定のためトラックを多めに用意のデータを活用し、前日に発注

現在
積載効率が向上し、配送トラック2割減© 2023 sinops Inc.

sinopsの需要予測データを活用した物流改善

サプライチェーンの最適化

7日前に需要予測データ連携することで、物流センターの在庫日数を最大4.5日削減
上流である製造業・卸売業では、川下である小売業の発注の予測が困難なため、安全在庫を相当数確保しているのが現状です。予測が外れて欠品になると、イレギュラートラックなどを手配しなければなりません。さらに時間的な猶予もないため、積載効率の考慮・配送ルートの最適化なども難しいといいます。そこで、店舗の需要予測を物流センターに納品の7日前に連携する実証実験を実施しました。メーカーA社の商品において4. 5日ほど、物流センターの在庫日数を削減できました。

■物流センターの在庫状況

3日分

必要分

1日分

特売残2日分

ロット差分

3日分

安全在庫
発注の予測が困難なため安全在庫を相当数確保■メーカーA社の在庫日数比較

47％圧縮

9.6日
5.1日

連携前

連携後
シミュレーション実施期間：2022年7月26～9月28日©
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22小売店舗での改善例

サプライチェーンの最適化

店別・単品別の適正ロット丸め【現状】
1). 基幹システムの発注単位は全店舗共通
2). 小型店に合わせた発注単位だと、大型店ではパラパラ発注に。
3). チューハイなど、24入りの商品で、18本の発注などはケース入り数で丸めたいが、6本で発注したい店なども存在する。
【対応】
基幹システム側の発注単位は変更しない。
sinopsにて、 店毎・商品ごとに棚割り・賞味期限・陳列時の在庫数・ボール/ケース入数を考慮し、 自動的に適正なロット数丸めを行う。

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小売店舗での改善例

サプライチェーンの最適化【日配事例①】店別・単品別の適正ロット丸め【商品情報】
0275XXX G社 プリン６７ｇ×３
賞味期限日数 ： 18日
発注単位 ： 6 → 12
棚キャパ ： 21
期間内の最大在庫数 ： 15©
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【考察】
平均6.9個→12個発注することで、1ヶ月あたりの入荷回数を10回→6回に改善

小売店舗での改善例

サプライチェーンの最適化

適正ロット丸めの導入効果導入効果

平均

約

３，６００

行／

月・店の入荷回数削減

15時間／月・店 の陳列時間削減
全店舗 で ６１５時間／月の陳列時間削減
物流センターでのピッキング時間の削減©
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小売店舗での改善例

サプライチェーンの最適化

適正ロット丸め語の売り場比較

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小売店舗での改善例

サプライチェーンの最適化

適正ロット丸め後の売り場比較

AfterBefore©
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発注タイミングの前倒し

サプライチェーンの最適化

特売品の発注を3週間前に確定
sinopsによる精度の高い需要予測データを活用し、特売品の発注を3週間前に確定させる取り組みを実施しました。

１．sinopsに蓄積された売価別PIを特売発注数起案に活用
２．存在しない売価については、価格弾性値曲線を自動適用３．3週間前には特売用発注数を適用©
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発注タイミングの前倒し

サプライチェーンの最適化

小売業が発注数の確定のタイミングを今よりも前倒しすると物流改善・食ロス削減の効果が大きい

特売の発注総数 を 3週間前に確定

定番の発注総数 を 2週間前

トラック積載効率向上
食ロス削減に期待できる©
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各所のメリット

サプライチェーンの最適化

小売店舗の需要予測データを活用したサプライチェーンの最適化
改善内容

小売業メリット

卸売業メリット製造業メリット

店別・単品別の適正ロット丸め（低温・常温）

陳列業務の効率化

庫内ピッキング作業の効率化

ー

特売の事前確定

店舗での発注の手間削減

在庫日数の大幅削減

トラック手配台数削減
トラック緊急手配台数の削減

LTを0日➡1日へ

リアルタイム在庫で発注直前まで追加発注可

積載効率の改善ー

卸・メーカーで発生した改善効果の一部を還元

積載効率の改善
配送回数削減トラック待機時間削減
中間在庫の圧縮緊急便のゼロ化

ー

LTを1日➡7日へ（擬似的に延長）LTをもっと延長できればサプライチェーンのさらなる最適化が実現© 2023 sinops Inc.

協業の状況

サプライチェーンの最適化

食品サプライチェーンの最適化に向け、伊藤忠商事と業務提携
2020年1月に食品ロス削減・物流の効率化を実現する食品デマンド・チェーン・マネジメント※1構築に向けた業務提携契約書を締結致しました。両社での協業を加速させ、食品バリューチェーンの最適化をともに推進しています。

■伊藤忠商事の役割●●

物流DXプラットフォームの共同開発
物流DXサービス導入によりメーカーに生じた成果（物流コスト）の“見える化・回収”と“効果の還元”©
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DCMプラットフォーム

サプライチェーンの最適化

シノプスと伊藤忠が目指す理想的なバリューチェーン

小売

卸

1. 物流センター運営費・配送物流費の削減
2. PBの在庫最適化

1. 需要予測や発注量調整などの発注業
務を完全自動化
2. 欠品対応が不要に
3. センター在庫の極小化
メーカー3PL
1. 事前に把握できる物量に応じた人員手配が可能
2. 店舗へのトラック積載効率100％
3. 配送頻度や配送ルートなどの最適化

1. トラック積載効率100％
2. 長期需要予測に基づいた生産計画の立案が可能
3. 流通在庫の最適配置が可能© 2023 sinops Inc.

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免責条項
本資料に掲載されている業績予想、計画、戦略、目標などのうち歴史的事実でないものは、作成時点で入手可能な情報からの判断に基づき作成したものであり、リスクや不確実性を含んでいます。そのため、その達成を当社として約束する趣旨のものではありません。また、今後の当社を取り巻く経済環境・事業環境などの変化により、実際の業績が掲載されている業績予想、計画、戦略、目標などと大きく異なる可能性があります。

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