中小アパレル企業の在庫自動発注システム導入事例｜開発会社選び方と予算立てのコツ

プロジェクト起案の背景

東京・渋谷でカジュアルウェア店を3店舗運営するアパレルブランド「Hanahana（ハナハナ）」。代表の木村花子さんは、人気アイテムの在庫切れと不人気商品の余剰在庫が同時に発生し、機会損失とコスト増に頭を悩ませていました。Excel管理では属人化が進み、月末の棚卸し後にしか発注量が確定しないため、タイムラグが大きく、売上機会を逃しがちです。そこで木村さんは、システム開発会社選び方や予算の目安、費用相場を把握した上で、現場業務を自動化する在庫自動発注システムを発注することを決意しました。

システム開発会社の選定ポイント

開発会社を比較する際、以下の観点を重視しました。

• 業界経験：アパレル業務フローやPOS連携の知見があるか

• 技術スタック：クラウド（AWS/GCP）を活用したスケーラブル設計か

• コミュニケーション体制：週次報告＋チャット対応で現場と密に連携できるか

• 見積りの透明性：機能ごとの工数・単価・オプション別に明確に提示しているか

• 保守運用プラン：リリース後のサポート契約内容が充実しているか
  結果として、業界特化型SIer「A社」と、スピード提案を得意とするWeb系ベンダー「B社」が候補に。B社は初期構築費用を抑え、フェーズ分割で段階的に開発できる提案が評価され、最終的にB社に発注しました。

予算・費用相場の立て方

木村さんはまず、システム全体の概算費用を以下のように試算しました。

1. 要件定義・設計：2人月×単価80万円＝160万円

2. 実装・テスト：5人月×単価80万円＝400万円

3. データ移行・インフラ構築：1人月×単価80万円＝80万円

4. QA・UATサポート：1人月×単価80万円＝80万円

5. 保守運用：月額10万円×12ヶ月＝120万円
   合計で約840万円の予算を想定し、見積りに対して10％のリスクバッファを追加して約920万円を確保しました。アパレル業界の中小企業での費用相場としては500万〜1,000万円程度が多いことをリサーチし、適正価格感であると判断しています。

要件定義とMVP設計

最小実用化（MVP）に絞り、以下の機能に優先順位を設定しました。

• リアルタイム在庫可視化：POSシステムとの連携で店舗在庫を即時反映

• 発注候補自動生成：売上データと在庫データを元に再注文点を自動計算

• 発注書出力：複数店舗分をまとめてExcel/CSV出力

• 承認フロー：発注リストを店長承認後、本部発注者に通知

• ダッシュボード：グラフ表示で売れ筋・滞留在庫を把握
  要件定義ワークショップを2週間で集中的に実施し、業務フロー図と画面モックを完成。追加機能はフェーズ2で順次検討する方針で調整しました。

開発フェーズの課題と対策

B社と協働する中で直面した主な課題とその対策は以下です。

1. POS連携のデータ形式違い

   • 課題：各店舗で使うPOSが異なり、CSVフォーマットが微妙に異なる

   • 対策：ETLスクリプトを標準化し、マッピング設定を管理画面で変更可能に

2. リアルタイム性の担保

   • 課題：クラウドへ大量の在庫更新APIリクエストが集中し、レスポンスタイムが低下

   • 対策：バッチ更新とリアルタイム更新を組み合わせ、ピーク時はバッチにフォールバック

3. 店舗担当者の操作教育

   • 課題：システム操作に不慣れで仮の発注書スルーが発生

   • 対策：画面上にステップガイド機能を組み込み、操作手順をポップアップで案内

4. 承認フローの遅延

   • 課題：店長の確認時間が業務後になり、発注が翌営業日にずれ込むケースあり

   • 対策：Slack連携のプッシュ通知とスマホブラウザ対応で、承認リードタイムを短縮

テスト・リリースの工夫

品質を確保しつつスケジュールを守るため、以下を徹底しました。

• 自動テスト：ユニットテストとE2EテストをCIパイプラインに統合

• ステージング検証：実データの20％を使った性能テストを事前実施

• パイロット導入：本番リリース前に1店舗で2週間トライアル運用を実施

• フィードバックループ：トライアル結果は毎日Slackで集約し、即日修正
  これにより、本番リリース後の障害を最小化し、初月から稼働率99％を達成しました。

運用・保守フェーズの進め方

リリース後の最大の課題は、システム稼働率を維持しつつ、現場からの改善要望に迅速対応することです。Hanahanaでは以下の運用フローを構築しました。

• 24/7監視体制：クラウド監視ツールで在庫APIのエラーをリアルタイム検知

• SLA契約：平日9時～18時の障害対応を翌2時間以内に実施と定義

• 定期メンテナンス：月次アップデート・セキュリティパッチを深夜帯に自動適用

• ユーザー窓口：店長と本部担当者向けに専用チャットチャンネルを開設
  これにより、初期のバグ率は1か月以内に95％削減し、現場業務の混乱を最小限に抑えられました。

コスト回収とROIの計算方法

プロジェクト開始前にシミュレーションしたROI（投資対効果）は、以下のように算出しています。

1. 初期投資：MVP構築費＋保守契約＝約920万円

2. 年間コスト削減効果：在庫過不足による値下げコスト・機会損失の合計で年間約600万円

3. 人件費削減効果：Excel手動処理からの解放で月間約50時間、年間約600万円相当

4. 追加売上効果：欠品減少による月商増加分で年間約400万円
   合計で年間約1,600万円の効果を見込み、初期投資を約7ヶ月で回収可能と試算しました。このROIモデルをシステム開発会社選び方の判断材料として共有し、経営層の承認を得る上で大きな説得力になりました。

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成功要因とベンダー選定の総括

プロジェクト成功の鍵は、以下の要因に集約されます。

• フェーズ分割によるリスク低減：MVP→拡張機能の順で段階的にリリース

• 現場巻き込みのアジャイル開発：店長・本部担当が毎週スプリントレビューに参加

• データドリブンな要件改善：実運用データを元に発注ロジックを随時チューニング

• 運用基盤の自動化：監視・通知・定期処理を自動化し、人的工数を抑制
  これらを適切に評価した上で、B社を発注先に選定したことが最大の判断ミス回避につながりました。

今後の拡張機能とフェーズ2計画

Hanahanaではフェーズ2として、下記の機能拡充を計画中です。

1. AI予測発注：過去販売データを機械学習モデルで分析し、需要予測を自動生成

2. モバイルアプリ連携：店舗スタッフ向けスマホアプリでバーコードスキャン発注

3. サプライヤーAPI連携：主要卸業者とEC連携し、発注から納品までオンライン完結

4. 多店舗展開支援：出店拡大時の店舗マスタ反映や在庫統合機能
   これらを追加することで、さらなる業務効率化と売上拡大を見込んでいます。まずは

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   で現状の費用感を確認し、拡張予算の検討を進めましょう。
   

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まとめと次のステップ

今回の在庫自動発注システム導入事例から学べるポイントは、

• 要件を段階的に切り分けるフェーズ戦略

• 現場と開発会社の密なコミュニケーション

• 運用自動化によるランニングコスト抑制

• ROIシミュレーションを経営判断に活用
  です。まずは本記事を参考に、御社のシステム開発会社選び方と予算立てにお役立てください。次に

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  で費用感を把握し、最適な費用相場と発注タイミングを検討しましょう。