拓海さん、最近部下が『在庫の決め方を変えれば注文キャンセルが減る』と言ってましてね。論文を一つ読んだらいいと勧められたのですが、正直何を着眼すればいいのか分かりません。要するに我々の在庫投資が減らせそうかどうかが知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！今回の論文はOTPTO（Optimize-then-Predict-then-Optimize）という方法で、従来の『まず売上を予測してから在庫を決める』やり方と違い、顧客満足の指標である受注完全充足率を直接改善しようとしているんですよ。
受注完全充足率、ですか。聞き慣れない指標ですが、それって要は『お客様の注文が全部届く割合』ということでしょうか。もしそれが上がるならクレームや交換コストは下がりそうです。
その通りです！要点を三つにまとめますね。まず本研究は、フロントエンド倉庫という小スペースで何をどれだけ置くかの『商品選定と在庫量』を同時に最適化している点。次にその最適解を過去データから求め、学習用のラベルとして使う点。最後に予測結果を実務上の制約に合わせて後処理する点です。
ちょっと待ってください。これって要するに『最初に最適な在庫の答えを探してから、それを真似する予測モデルを作り、現場で使える形にする』ということ？我々が現場で使うときの安心感が増す気がします。
まさにその理解で合っていますよ。補足すると、伝統的なPTO（Predict-then-Optimize、予測してから最適化）は、予測と最適化目標がズレることがあるのです。OTPTOはまず最適化（0-1 mixed integer programming、0-1混合整数計画）で理想解を出し、それを学習目標にすることで実運用での目標達成度を高めています。
数式や最適化モデルは私には難しそうですが、現場のキャパシティやSKUの種類制約もちゃんと考慮していると聞けば安心です。では投資対効果の観点ではどのくらい改善するのですか。
実データでは、OTPTOは従来のPTOに比べて受注完全充足率を絶対で4.34%改善し、相対で7.05%向上させています。さらに理想解とのギャップを5.27%縮めたという報告です。これは顧客満足や機会損失削減を考えれば無視できない効果です。
なるほど。最後に一つだけ確認させてください。現場に落とし込む際の障害は何でしょうか。現場操作が増えるなら嫌がりますから。
良い質問ですね。現場の懸念は主に三点です。モデルが提示するSKUの組み合わせが現実的か、補充頻度と作業負担が増えないか、そして在庫切れや廃棄が逆に増えないかです。論文では後処理アルゴリズムで現場制約を満たしつつ調整する工夫をしていますから、運用時にはこの部分を重視すると良いです。
分かりました。では私の言葉で整理します。つまり『現場の倉庫スペースや種類制約を考え、まず最適な在庫プランを数理的に算出してそれを学習目標にすることで、実際のお客様への充足率を高める手法』ということで間違いないですね。
1.概要と位置づけ
結論から述べる。本研究はOTPTO (Optimize-then-Predict-then-Optimize、最適化→予測→最適化) を提案し、フロントエンド倉庫における商品選定と在庫量を同時に取り扱うことで、顧客の受注完全充足率を現実的に高める手法を示した点で従来を大きく変えた。従来のPTO (Predict-then-Optimize、予測してから最適化) が予測と最適化目標の不一致に悩んだのに対し、OTPTOは最適化解を教師ラベルとして学習させることで運用上の目標とモデルの出力を整合させる。特に小規模なフロントエンド倉庫においてSKUの選定や倉庫容量という現場の制約が最適性に与える影響を直接扱う点が実務的価値を持つ。実データでの改善率は受注完全充足率で絶対値4.34%の向上を示し、現場運用で意味のある効果が確認された。
背景として、鮮度を重視するEC(電子商取引)におけるフロントエンド倉庫は配達時間短縮のため住宅近傍に配置されるが、面積が小さく在庫多様性を確保しにくい。ここでの意思決定は単なる売上予測に基づく在庫配分では十分でない。顧客が発注した複数SKUの『一括充足』を達成する観点で設計する必要がある。本研究はそのニーズに応え、フロントエンド倉庫特有の制約を組み込んだ最適化と学習の融合を実装した点で位置づけられる。産業応用の観点から、在庫コストと顧客満足のトレードオフを直接扱うユースケースとして示された。
本手法の意義は三つある。第一に、最適化で得た答えを学習目標にすることで、モデルが長期的な運用目標を学べる点。第二に、SKUの選定（どの商品を置くか）と数量決定（何個置くか）を同時に扱い、現場制約を満たす実行可能解を生成する点。第三に、後処理アルゴリズムで実運用での微調整を行い、理論解と現場の乖離を小さくする点である。これによって単なる予測精度向上だけでは得られない実効的な改善が期待できる。
研究の方法論は、まず0-1混合整数計画（0-1 mixed integer programming、MIP）を用いて過去データから各日・各倉庫の最適な在庫選定と数量を算出し、その結果を教師ラベルとして機械学習モデルを訓練する点にある。さらに複数の予測タスク（商品選定と数量予測）を同時学習するマルチタスク学習の枠組みで処理し、最後に制約を満たすための後処理を施して最終的な在庫決定を出す。この流れがOTPTOの骨子である。
実践上の位置づけとしては、小規模倉庫の運営改善、顧客満足度向上施策、物流コストの最適化など複数の経営指標に直結する点で有用だ。特に、在庫の過不足が直接売上や顧客離脱に繋がる鮮度物流では、受注完全充足率の改善がそのまま事業価値の向上に結び付く。したがって現場導入の優先順位は高い。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究の多くはPTO（Predict-then-Optimize、予測してから最適化）の枠組みを採用し、需要予測の精度を高めることを主眼にしてきた。しかし実務では予測精度が高くとも最終的な意思決定目標とずれることがある。PTOは予測誤差が最適化結果に与える影響を直接的に考慮していない場合が多く、それが受注完全充足率の低下につながることが報告されている。本研究はそのズレを根本から解消することを狙いとしている。
差別化の第一点は、商品選定（どのSKUを置くか）と数量決定（何個置くか）を共同で最適化対象にしていることだ。従来は個別に扱うか、数量だけ最適化するケースが多かったが、鮮度ECではSKUの組み合わせが受注充足に大きく影響するため、同時最適化が合理的である。また倉庫容量や商品タイプ制約を明示的に組み込むことで、現場実行可能性を高めている点も重要である。
差別化の第二点は、最適化解を『学習ラベル』として用いる設計だ。最適化で得られた実行可能な最良解を教師とし、それを再現する予測モデルを学習させることで、モデル出力が運用目標に沿うように設計される。この方式は単に予測を改善するのではなく、意思決定目標に直接コミットするため、実務上の有効性が高い。
差別化の第三点は、後処理（post-processing）による現場適用性の担保である。最適化や予測結果がそのまま現場で使えない場合があるため、制約を満たすように調整する工程を設けている。これにより理論解と現場運用のズレを小さくし、導入時の抵抗を軽減する設計になっている。
総じて、先行研究が個々の技術要素を独立に改善してきたのに対し、本研究は最適化、学習、後処理を一貫して設計することで実務適用性を高めた点で差別化される。これが実データでの受注完全充足率改善という形で表れているのが本研究の強みである。
3.中核となる技術的要素
本研究の技術は三つのレイヤーで構成される。第一に0-1混合整数計画（0-1 mixed integer programming、MIP）を用いた最適化モデルであり、各注文の構成や倉庫容量、SKUごとの在庫制約を考慮して最適な商品選定と数量を求める。これは厳密解に近い実行可能解を生成するための基礎である。第二に生成した最適解を教師ラベルとして用いる学習フェーズであり、商品選定モデルPM1と補充数量モデルPM2の二つの予測タスクを同時に学習するマルチタスク設計である。
第三に後処理アルゴリズムOM2があり、学習出力を実運用に適合させる。後処理は現場の容量や商品タイプ制約を満たすために必要で、理想解を無理に押し付けるのではなく実行可能な解へと整える働きをする。これにより導入時の現場負担を抑えつつ、最適化目標に近づけることが可能となる。技術スタックとしては最適化ソルバー、特徴量設計、マルチタスク学習が中心である。
特徴量設計も重要である。取引履歴から得られる注文の同時性（複数SKUが同一注文に含まれる頻度）やSKUごとの季節性、発注間隔といった情報を在庫決定に結び付ける特徴を作ることで、学習モデルが受注完全充足率に寄与するパターンを捉えやすくしている。さらに、サンプル不整合問題（最適化の制約により観測ラベルが一部欠落する問題）に対するラベル戦略を導入し、学習の安定性を向上させている点が技術的特徴である。
運用面ではスケーラビリティと計算コストも考慮されている。最適化フェーズは個別日・個別倉庫ごとに0-1MIPを解くためコストがかかるが、これをオフラインで実施してラベル生成に使うことでオンライン運用の負担を軽減している。またモデル更新の頻度や更新用のデータパイプライン設計を工夫することで、現場運用に適した実装を可能にしている。
4.有効性の検証方法と成果
検証はJD.comの7Freshプラットフォームの実データを用いて行われた。具体的には複数のフロントエンド倉庫の過去取引データを用い、まず0-1MIPで日次の最適在庫配分を算出し、それを教師ラベルとして学習モデルを訓練した。ベースラインとして従来のPTO手法を用い、受注完全充足率などの主要指標で比較評価を行っている。検証はアブレーション実験も含めて手法の各要素の寄与を評価する形式で進められた。
成果として、OTPTOは受注完全充足率で絶対4.34%の改善、相対で7.05%の向上を示した。さらに最適解との差（ギャップ）を5.27%縮小した点が報告されている。これらの数値は、顧客の一括注文満足度向上に直接つながるため、売上機会の維持やクレーム減少といった経済的効果を期待できる水準である。加えて、他の五つの倉庫での頑健性評価でも有利な結果が得られている。
アブレーション実験ではラベル戦略や特徴量の選定が性能に与える影響を確認しており、特に最適解をラベルに用いる点が性能向上に大きく寄与していることがわかった。これはサンプル不整合の問題を緩和し、学習が最終目標により直結するためである。また後処理の有無で現場適合性が大きく変わることも示され、実装時の設計要素として後処理の重要性が立証された。
総じて、検証方法と成果は理論と実務の橋渡しとして説得力がある。数値改善が実際に現場の顧客満足度指標に寄与することを示した点で、本研究は学術的な新規性と産業上の有効性を兼ね備えている。
5.研究を巡る議論と課題
本研究には議論の余地と実装上の課題が残る。第一に、0-1MIPによる最適化は計算コストが高く、ラベル生成を大規模に行う際のコストと時間がボトルネックとなる可能性がある。オフラインでのラベル生成とオンラインでの軽量化のバランス設計が運用上の鍵となる。第二に、データの品質や過去の注文パターンの変化に対するロバスト性が課題であり、需要の急変や新商品導入時の適応性をどう担保するかが重要である。
第三に、実装時の組織的な課題がある。SKUの入れ替え頻度や現場作業手順の変更が現場抵抗を生む可能性があるため、後処理や運用ルールで現場負荷を抑える設計と現場教育が不可欠である。第四に、受注完全充足率以外の指標、例えば廃棄率やピッキングコストなどとのトレードオフをどうバランスさせるかは経営判断の領域であり、単一指標最適化の限界を意識する必要がある。
また学習モデルの透明性や説明性も実運用での信頼獲得に影響を与える。経営層や現場が『なぜそのSKUを置くのか』を理解できる仕組みが求められるため、モデル出力に対する説明ツールやルールベースの補助が有効である。さらに長期的には需要予測・最適化・仕入れ戦略を統合することで全社最適を図る視点が必要だ。
最後にコスト効果の見積もりが不可欠だ。受注完全充足率の改善が利益にどの程度結び付くかを定量的に評価する投資対効果の算出が導入判断の鍵となる。実データでの改善は有望であるが、自社のSKU構成や物流コスト構造に合わせたカスタマイズと評価が必要である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の研究・実装で有望なのは計算コスト削減とオンライン適応性の強化である。具体的には近似最適化やヒューリスティックな初期解生成を用いて0-1MIPのコストを下げ、より頻繁にラベルを更新できる体制を作ることが重要だ。さらにメタ学習やオンライン学習の導入により需要環境の変化に迅速に対応できるようにすることが望ましい。
現場適合性を高めるためには後処理アルゴリズムの改良と現場向けの可視化ツールが鍵である。運用担当者がモデル出力を直感的に理解し、調整できるUI/UXの整備が導入成功率を左右する。加えて廃棄率や人件費など複数の現場指標を同時に考慮する多目的最適化への拡張も検討に値する。
学術的には、サンプル不整合問題やラベル生成の理論的性質をさらに解析することが期待される。どの程度最適解を模倣すれば実運用の目標が達成されるか、ラベルノイズに対するモデルのロバスト性はどう設計すべきかといった理論的問いが残る。これらは実務での安定導入に直結する重要な研究課題である。
最後に実務への橋渡しとして、パイロット導入とKPI設計の重要性を強調する。まず限定的な倉庫で試験導入し、受注完全充足率の変化とコストへの影響を定量化することで、経営判断に必要なエビデンスを獲得するのが現実的な第一歩である。これが成功すれば段階的にスケールアウトしていく戦略が現実的である。
会議で使えるフレーズ集
「本研究はOTPTOという枠組みで、最適化結果を学習ラベルとして用いることで、現場目標である受注完全充足率を直接改善しています。」
「まず小規模倉庫でパイロットを行い、受注完全充足率の改善と在庫コストのトレードオフを定量的に評価しましょう。」
「導入時は後処理による現場適合性を優先し、作業負担が増えないことを担保する運用ルールを先に設計します。」
引用元
Z. Zhang et al., “OTPTO: Joint Product Selection and Inventory Optimization in Fresh E-commerce Front-End Warehouses,” arXiv preprint arXiv:2505.23421v1, 2025.
