小売各社は長年にわたり、迅速な配送、柔軟な返品対応、当日配送など、利便性を競争力として磨いてきました。そして、その取り組みは成果を上げ、顧客はこれまで以上に多くの選択肢を持つようになり、それに伴って期待もかつてないほど高まっています。
McKinseyの調査によると、消費者が不便さを許容する度合いは今後も低下し続ける一方で、スピードやサービスへの期待はますます高まると予測されています。
しかし、こうした利便性を提供するにはコストがかかります。あらゆるフルフィルメントの約束には、それに見合った代償が伴います。それにもかかわらず、多くの小売企業はそのコストを正確に把握できていません。
売上高の数字だけでは全体像は見えてこない
フルフィルメントチャネルごとにコスト構造は異なります。宅配は「クリック＆コレクト」とは異なり、当日配送の注文も定期配送とはまったく異なるコスト構造になります。輸送費、人件費、在庫管理費、配送距離、返品データなどが別々のシステムで管理されていると、注文ごとの真のサービス提供コストは見えなくなってしまいます。
さらに問題を複雑にしているのは、それらのコストを配分・解釈するためのビジネスロジックがレガシーシステムや手作業のプロセス、さらには特定の業務担当者の知識の中に分散していることです。輸送コストの配分方法、返品コストの帰属方法、顧客収益性の測定方法を定めるルールが複数の場所に存在しているため、組織全体で一貫したサービス提供コストの把握が難しくなっています。
その結果はどうなるでしょうか。意思決定は不完全な情報に基づいて行われることになります。
売上レポートでは高い収益性を示している顧客セグメントでも、実際にはコストのかかるラストマイル配送を発生させ、利益率を静かに圧迫している可能性があります。好調に見える商品カテゴリーでも、実際には過剰な返品を生み出している可能性があります。
Gartnerは、多くの企業が顧客や製品の収益性を歪める要因を見落としていると警鐘を鳴らしています。
こうした課題は自動化とAIが力を発揮できる領域です。ただし、その前提となるデータが信頼できるものでなければなりません。
緊急性は現実のものとなり、さらに高まっている
小売業界におけるコスト圧力は新しい問題ではありません。しかし、その重要性はこれまで以上に高まっています。
Deloitteの調査によると、小売業界の経営幹部のほぼ全員がコスト上昇を見込んでいる一方で、82％は2026年の利益率改善を予測しています。コスト圧力が高まる中、収益性を維持するためにはサービス提供コストをより深く理解することが不可欠です。
さらにKPMGは、サービス提供コストをサプライチェーン責任者にとって最優先の課題と位置付け、顧客、商品、チャネルごとのサービス提供コストを「極めて詳細に」把握するよう企業に求めています。
メッセージは一貫しています。大まかな収益性分析ではもはや十分ではなく、利益率を左右するのは細部なのです。
ある小売企業が不採算SKUを特定して5,000万ドルを削減した方法
コンサルティング会社のKearneyは、各商品が利益に与える実際の影響を十分に把握できていなかった大手小売企業に対し、このアプローチを実践しました。Alteryxを活用して、Kearneyはこの小売企業が取り扱う10万点以上のSKUを対象に、サプライチェーン全体の各工程におけるコストを可視化するサービス提供コストモデルを構築しました。その結果、従来のExcelベースの手法と比べて、データ処理時間を70％以上短縮しました。
その成果は非常に大きなものでした。分析の結果、不採算SKU13,000点が特定され、5,000万ドルの運転資本削減に加え年間1,000万ドルの輸送コスト削減を実現しました。
KearneyのMatt Feeley氏は次のように述べています。「サービス提供コストは、サプライチェーンのパフォーマンスを理解するための基盤です。そして、それは数多くの分析の土台となります。」
可視性は成長戦略である
成功している小売企業は、サービス提供コストの可視化が単なるコスト削減のためではないことを理解しています。
すべての注文における実際の採算性を把握できれば、どのフルフィルメントオプションに投資すべきか、チャネルごとの価格設定をどうするか、どの顧客セグメントを成長させるか、そしてどこで条件を見直すべきかを自信を持って判断できるようになります。
成果を上げている企業は、サービス提供コスト分析を一度きりの取り組みとして実施しているわけではありません。むしろ、収益性に関するインサイトをあらゆる計画サイクル、あらゆるフルフィルメントの意思決定、あらゆる価格設定の議論に組み込んでいます。そのためには自動化、信頼できるデータ、そしてビジネスロジックを一貫して適用できる仕組みが必要です。
AIの性能はその基盤となるデータの品質によって決まる
小売企業がこうした課題の解決にAIを活用する中で、新たな問題が浮上しています。それは、AIモデルに入力されるデータが、そもそも可視性のギャップを生み出したのと同様に断片的で不完全であるケースが少なくないという点です。
その準備状況のギャップは深刻です。Alteryxの「2026年データアナリストの現状レポート」は、この課題を明確に示しています。現在ではアナリストのほぼ全員（96％）がAIツールを利用しており、85％がAIはビジネス上の重要な意思決定に影響を与えていると回答しています。しかし、AIおよび分析プロジェクトの失敗の47％は依然としてデータ品質やガバナンスの問題に起因しています。
AI活用への期待はデータ整備の進展を上回っています。小売業務では、サービス提供コストを把握するために分断されたシステムに存在するフルフィルメント、輸送、在庫、財務データを連携させる必要があります。そして、このギャップこそが利益率を損なう要因となっています。
さらに、データ品質だけでなくサービス提供コストの基盤となるビジネスルール、コスト配分モデル、業務ノウハウも整理・標準化し、一貫して適用できるようにする必要があります。そうでなければ、企業は大規模に信頼性の高い収益性の全体像を把握することができません。
そのため、サービス提供コストを正確に把握したい小売企業は、高品質なデータと標準化されたビジネスロジックを組み合わせた信頼性が高く再現可能なフレームワークを構築し、顧客、商品、チャネルを横断した一貫性のある収益性分析を実現する必要があります。