オンザリンクス、物流の利益改善効果を2週間で可視化する「YUKAI(TM)」利益シミュレーションサービス」を提供開始
株式会社オンザリンクス
過去3年分の実績データから、在庫・欠品・保管コストなどの改善余地を定量化。
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物流コストの上昇や人手不足、物流効率化法への対応などを背景に、物流改善への投資判断は企業経営における重要な課題となっています。一方で、多くの企業では「導入すれば本当に利益につながるのか」を事前に定量的に判断できず、DXやAI導入に踏み切れないケースも少なくありません。
株式会社オンザリンクス（本社：広島県広島市中区大手町、代表取締役：東 聖也）は、この課題を解決する導入前診断サービス「YUKAI(TM)利益シミュレーションサービス」の提供を開始しました。
本サービスでは、企業の過去3年分の売上・仕入・在庫実績データをもとに、現状の発注・在庫運用を日次レベルで再現。その上で、自律型AI物流OS「YUKAI」の需要予測・在庫最適化エンジンを適用した場合の改善効果をシミュレーションし、在庫削減・欠品抑制・機会損失低減・保管コスト削減による利益改善余地を定量的に可視化します。分析結果は最短2週間でレポートとして提供し、AI物流導入の意思決定を支援します。
物流費や人件費の上昇、金利上昇による在庫保有コストの増加など、企業を取り巻く経営環境は大きく変化しています。これまで「欠品を防ぐためには在庫を厚く持つことが安心」という考え方が一般的でしたが、在庫は今や資本を滞留させる経営課題でもあります。
多くの企業では、安全在庫を厚めに設定し、「売れた分だけ発注する」といった固定的な補充ルールで運用されています。しかし、その結果として過剰在庫や保管コスト、機会損失などが発生していても、その影響を利益という視点で定量的に把握できていないケースが少なくありません。
さらに、物流現場ではベテラン発注担当者の経験や勘に依存した運用が依然として多く、人材不足や世代交代に伴い、その属人化が新たな経営リスクとなっています。
一方で、AIや物流システムによる最適化への期待は高まっています。しかし、「自社ではどれだけ利益が改善するのか」を導入前に定量的に判断できる手段は限られており、投資対効果が見えないことがDX推進の大きな壁となっています。
本来、物流にはまだ見えていない利益が眠っています。
欠品、在庫、保管コスト、発注精度など、日々の物流活動の中に存在する利益改善の余地を可視化し、経営判断につなげることが、これからの物流DXには求められています。
本サービスは、業界平均や他社事例を当てはめる診断ではありません。企業ごとの売上・仕入・在庫実績データをもとに、日次レベルで物流をシミュレーションし、「物流に眠る利益」を定量的に可視化します。
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物流の隠れた損失を数値で見える化したレポートのサンプル
レポートでは、以下の内容をご提供します。
■物流に眠る利益を金額で可視化
欠品率、滞留在庫率、在庫資本、保管コスト、機会損失を統合的に分析し、利益改善余地を定量化します。
■利益を生みにくい発注パターンを特定
「売れた分だけ発注」「過剰な安全在庫」「高頻度発注」など、利益を圧迫する運用上の課題をデータから抽出します。
■利益と欠品リスクの最適なバランスを比較
サービスレベルごとの複数シナリオを比較し、自社に最適な在庫戦略を提示します。
■利益改善効果を定量的に試算
スループット・在庫・業務費用（TOC：制約理論）の3指標から、利益へのインパクトをシミュレーションします。
■改善の優先順位まで具体化
商品単位で改善効果を分析し、どの商品から着手すべきか、段階的な導入ロードマップをご提案します。
実証実績
実施した日用雑貨メーカーF社（約3万SKU・8倉庫・売上約70億円）の実績データを用いたシミュレーションでは、欠品を15.2％削減しながら、在庫資本を57.5％（月平均約4.7億円）圧縮できる余地が確認されました。さらに、欠品・機会損失・在庫資本・保管コストという4つの指標を同時に改善できるシナリオも実データ上で確認されています。
物流は、コストを削減するためのものではありません。利益を生み出すための経営資源です。しかし、多くの企業では、その利益改善余地が見えないまま投資判断が行われています。
私たちは『まず数字を見てから判断してください』という考えで、このサービスを開発しました。業界平均でも、他社事例でもなく、お客様自身の実績データから利益改善余地を定量的に示します。
ゴールドラット博士のTOC（制約理論）は、企業の目的を『入ってくるお金を増やし、滞留するお金を減らし、出ていくお金を抑えること』と表現しています。YUKAI利益シミュレーションサービスは、その考え方をお客様の実データで見える化するサービスです。
導入するかどうかは、数字をご覧になってから判断してください。それが私たちの自信です。
従来、このような物流診断は、個別コンサルティングを中心に数か月を要し、100万円を超える費用となるケースも少なくありません。
YUKAI利益シミュレーションサービスが、**2週間・一律30万円（税別）**で提供できる理由は、品質を維持したまま分析プロセスを標準化・自動化しているためです。
その背景には、次の3つがあります。
１．分析プロセスの標準化
実証を通じて、データ分析からレポート作成までの一連のプロセスを標準化し、再現性の高い分析基盤を構築しています。
２．生成AIによる業務自動化
データ検証、分析、レポート作成の各工程にAIを活用することで、高品質な分析を短期間で提供します。
３．実案件で培った運用ノウハウ
データ受領時の確認事項や前処理など、実案件で蓄積したノウハウを仕組みに反映し、導入時の手戻りを最小限にしています。
この価格とスピードは、品質を妥協した結果ではありません。実証と実案件で磨き上げた分析基盤とオペレーションの成果です。
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利益改善効果を分析する手法とステップ
１．物流領域の利益改善余地を定量化
２．自社の実績データだけで分析
３．2週間・一律30万円
４．6か月以内の導入で診断費用を全額充当
YUKAI(TM)利益シミュレーションサービスは、物流改善の提案やシステム販売を目的とした診断ではありません。導入前に、自社データを用いて利益改善余地を定量的に可視化し、投資判断を支援するサービスです。
１. 業界平均ではなく、貴社の実データで分析
他社事例やベンチマークによる概算ではなく、企業ごとの売上・在庫・仕入実績を日次レベルでシミュレーションし、「自社ではどれだけ利益改善できるか」を算出します。
２. 「予測精度」ではなく「利益改善」で評価
AIの予測精度だけでは経営成果は測れません。YUKAI(TM)は、TOC（制約理論）の考え方に基づき、スループット・在庫・業務費用の3指標から利益へのインパクトを評価します。
３. 診断で終わらず、そのまま運用につながる
診断で算出したサービスレベル、安全在庫、発注点（ROP）は、YUKAI(TM)導入時の初期設定として活用できます。導入後も同じKPIで継続的に効果をモニタリングできるため、診断が一度きりのレポートで終わりません。
４. 最短2週間・一律30万円で提供
分析プロセスの標準化と生成AIの活用により、高品質な分析を短期間・低コストで提供します。実案件で培った分析基盤により、スピードと品質を両立しています。
Q. このレポートでは、具体的に何が分かりますか？
貴社の物流に眠る利益を、実データに基づいて定量的に可視化します。欠品率、在庫資本、保管コスト、機会損失などの現状分析に加え、利益改善余地、最適なサービスレベル、優先的に改善すべき商品グループまでレポートとしてご提供します。
Q. レポートを受け取ったら、YUKAI(TM)を導入しなければなりませんか？
いいえ。導入義務は一切ありません。レポートは単体で完結する診断サービスです。診断結果をご確認いただいたうえで、ご判断ください。なお、レポート納品後6か月以内にYUKAIをご導入いただいた場合は、診断費用30万円（税別）を導入初期費用へ全額充当します。
Q. どのような企業が対象ですか？
商品ごとの販売・在庫・仕入データを保有している企業であれば、業種を問わずご利用いただけます。卸売業、小売業、製造業、EC事業など、多品種の在庫を管理する企業に適しています。
Q. YUKAI(TM)とは何ですか？
物流システムAI開発プラットフォーム（自律型AI物流OS）です。ゴールドラット博士のTOC（制約理論）を物流領域に適用し、１.配送指示最適化（最適な倉庫・配送キャリアの自動選定）、２.最適な在庫配置、３.最適な発注量の3つの最適化により、統合物流コストを最小化して「利益」を生み出します。
社名：株式会社オンザリンクス
代表者：代表取締役 東 聖也
所在地：広島県広島市中区大手町2-8-2フージャース広島大手町ビル8F
設立：1999年
資本金：1,000万円
従業員数：22名
事業内容：物流をあたらしく変える物流DXソリューションの企画・開発・販売
製品URL:
https://www.onzalinx.co.jp/yukaitukai/index.html
会社URL：
https://www.onzalinx.co.jp/
本リリースに関するお問い合わせ先
報道関係者様
株式会社オンザリンクス 広報担当：小西（こにし）
TEL：082-569-8135
Email：info@onzalinx.co.jp
製品に関するお問い合わせ
株式会社オンザリンクス 営業部：小林（こばやし）
TEL： 03-6870-6646
Email：info@onzalinx.co.jp
プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
