ベストリー
株式会社ハイクリ株式会社ハイクリは、「アパレル・EC業界の総合インフラを作る」ことをミッションに掲げています。次世代アパレル在庫管理AIエージェント「ベストリー」を通じて、在庫管理の負担や属人的な運用を減らし、アパレル運営をより自由で効率的にすることを目指しています。AIを活用して在庫最適化を支援することで、欠品や過剰在庫のリスク低減、業務効率化、意思決定の高度化に価値を提供するサービスです。
B2B
立ち上げ期〜初期グロース期
アパレル向けAI・在庫管理SaaS
ペルソナ
主なターゲットは、アパレル・EC事業における在庫管理や売れ筋予測、業務効率化を担う事業責任者やEC運営担当です。特に、属人的な運用を減らし、欠品・過剰在庫を抑えながら、意思決定の精度を上げたい人に適しています。
EC運営責任者
(アパレルECの運営・売上管理担当)
ニーズ
在庫精度の向上
売れ筋と不良在庫のバランスを取りながら、欠品機会損失を減らしたいと考えています。日々の在庫調整や発注判断をより早く、より再現性高く行える状態を実現したいです。その結果、売上の取りこぼしを減らしつつ、キャッシュを在庫に寝かせすぎない運営を目指します。
悩み
予測が外れる不安
季節要因やトレンド変化が激しいため、需要予測が少し外れるだけで欠品や値下げ損失が発生します。経験則に頼った判断が多いほど、当たった時は良くても外れた時の責任が重くなり、意思決定に慎重になりがちです。
在庫の偏りをコントロールできない
店舗・EC・倉庫の間で在庫の偏りが起きやすく、全体最適が難しい状況に悩みます。結果として、売れる商品が足りない一方で動かない商品が積み上がり、経営指標にも悪影響が出ます。
説明責任のプレッシャー
なぜその発注量・補充量にしたのかを、上長や経営層に説明する必要があります。判断根拠が曖昧だと、結果が悪かったときに評価が下がる不安が常につきまといます。
MD（マーチャンダイザー）
(商品企画・仕入れ・在庫計画担当)
ニーズ
仕入れ判断の高度化
商品ごとの需要を読み、適切なタイミングで適切な量を仕入れられるようになりたいと考えています。感覚だけでなくデータを踏まえて判断できる状態になることで、過剰在庫や機会損失を減らしたいです。結果として、商品戦略の精度を上げ、利益率の高いラインナップを作りたいというニーズがあります。
悩み
正解のない意思決定
MD業務は、常に不確実性の高い中で判断を迫られます。後から振り返ると別の選択肢もあり得たため、成果が出ても再現性に自信を持ちにくいのが悩みです。
トレンド変化への追従遅れ
アパレルは流行の変化が速く、判断が少し遅れるだけで機会を逃しやすい業界です。変化を先読みしきれないことが続くと、企画や仕入れの自信を失いやすくなります。
部門間調整の負荷
営業、EC、物流、経営など複数部門の期待を同時に調整する必要があります。各部門のKPIが異なるため、最適解が分かっていても社内合意形成に時間がかかり、心理的負担が大きくなります。
経営者
(アパレル・EC事業の事業責任者)
ニーズ
収益性と成長の両立
売上拡大だけでなく、在庫回転率や粗利率も含めて事業全体を健全に伸ばしたいと考えています。属人的な運営ではなく、再現性のある仕組みを作ることで、少人数でも拡張可能な事業基盤を整えたいです。その結果、成長投資と利益確保を両立できる状態を目指します。
悩み
在庫が資金を圧迫する
売れていない在庫が積み上がると、キャッシュフローが悪化し、新規投資の余地が狭まります。経営としては売上よりも在庫効率が重要になる場面があり、そのバランスに常に頭を悩ませます。
現場依存から抜け出せない
特定の担当者の経験や勘に依存している組織では、退職や異動が大きなリスクになります。仕組み化が進まないと、事業が拡大するほど管理難易度が上がり、経営の不安定さが増します。
投資対効果を見極めづらい
新しい仕組みやツールに投資する際、その効果が本当に出るのか判断しづらいのが悩みです。短期的なコスト負担に対して成果が見えにくいと、導入判断が先送りになりがちです。
価値
このサービスの価値は、アパレル・EC業界における在庫最適化と業務の仕組み化をAIで支える点にあります。特に、欠品防止・過剰在庫削減・判断の再現性向上といった、現場と経営の両方に効く運営基盤として整理できます。
主要機能
課題
主な障壁は、現場データの整備不足、運用定着の難しさ、そして例外対応の設計負荷です。特にアパレル・ECのように変動が大きい業態では、AIの精度だけでなく、日々の運用にどう組み込むかが導入成果を左右します。
データ整備不足で精度が出ない
在庫や販売実績、商品属性などのデータが揃っていないと、AIによる予測や最適化の精度が出にくくなります。初期段階でデータの欠損や粒度のばらつきがあると、期待した効果が見えず導入判断が鈍ります。
現場運用に落とし込めず定着しない
便利な機能があっても、日々の業務フローに組み込めなければ継続利用されません。担当者ごとのやり方が残ると、結局は従来の属人的な運用に戻りやすくなります。
例外対応の多さで自動化が難しい
アパレル・ECはセール、季節性、限定企画、取引条件など例外が多く、標準ルールだけでは回しきれません。自動化の範囲が広がるほど、例外処理の設計と保守が重くなります。
アクション
このサービスはアパレル・ECの在庫最適化を軸にしているため、AARRRでは獲得よりも導入後の定着と活用深化が成長の中心になります。データ整備と現場運用の設計を先に固め、そのうえで業界特化の事例訴求と、継続利用を促す体験設計を強化するのが重要です。
獲得
アパレル・ECの在庫最適化やAI活用に関心はあるものの、導入前にはデータ整備負荷や効果の不確実性が障壁になっています。小規模導入での検証余地はある一方、現場課題が明確な企業ほど比較検討が長くなりやすい状況です。
推奨アクション
業界課題起点の検索流入強化
在庫過多や欠品、発注精度の改善をテーマにした情報を整備するため、検索意図に合うコンテンツを増やす。比較検討の初期段階で接点を作ることで、顕在課題を持つ企業の流入を増やす。
導入効果の可視化事例を訴求
導入後の改善幅を具体的に示すため、在庫回転率や工数削減の実績を分かりやすく提示する。効果のイメージが持てると、検討の心理的ハードルを下げやすい。
アパレルEC向け課題解決セミナー
担当者が自社課題を言語化しやすくするため、在庫最適化や発注業務の改善をテーマにしたウェビナーを実施する。顧客接点の少ない初期段階でも、比較検討の入口を作りやすい。
活性化
導入初期はデータ接続や初期設定の負荷が高く、価値実感までの時間が長くなりやすい状態です。最初に現場が成果を体感できないと、利用が定着せず、活用が限定的なまま終わるリスクがあります。
推奨アクション
初期設定を段階分割する
初回の負荷を下げるため、必要最小限のデータ接続から始め、段階的に利用範囲を広げる。早期に成功体験を作ることで、導入直後の離脱を防ぎやすい。
役割別の初回導線を設計
現場担当・MD・経営層で見るべき情報が異なるため、役割ごとに最初の確認ポイントを分ける。誰が何を見ればよいか明確にすることで、初回利用の迷いを減らせる。
運用シナリオで価値を体験
抽象的な機能説明だけでなく、自社の在庫課題に即したシナリオで価値を確認できるようにする。利用後の姿を具体化することで、初回の納得感を高めやすい。
定着
在庫最適化の価値は継続利用によって初めて大きくなる一方、現場では忙しさによる利用の後回しが起きやすいです。継続的に見返す理由と業務フローへの組み込みが弱いと、定着率が伸びにくい状態です。
推奨アクション
日次確認を業務ルーティン化
継続利用を支えるため、日次・週次の確認タイミングを業務フローに組み込む。見る習慣を固定することで、利用の抜け漏れを減らせる。
運用中の疑問を即時解消
現場のつまずきを減らすため、運用中にすぐ相談できる問い合わせ導線を整える。小さな疑問を放置しないことで、利用停止のリスクを下げやすい。
改善成果の定点観測を仕組み化
継続利用の動機を維持するため、在庫回転率や欠品率などの改善指標を定期的に可視化する。成果を見える化することで、継続利用の納得感を高められる。
収益
収益化は、導入件数の増加だけでなく、一社あたりの利用深度をどこまで高められるかに左右されます。在庫管理の周辺業務まで広がるほど価値は高まりますが、価格設計と利用範囲の拡張を両立させる必要があります。
推奨アクション
利用範囲に応じた段階課金
導入障壁を下げつつARPUを伸ばすため、基本機能と拡張機能を分けた料金設計にする。利用が深まるほど支払いも増える構造にすると、価値と売上を連動させやすい。
周辺業務への拡張提案
収益機会を広げるため、在庫管理に加えて発注支援やレポート自動化など関連業務への展開を提案する。業務範囲を広げることで、継続率と単価を同時に高めやすい。
高頻度利用企業を重点育成
収益性を高めるため、活用深度の高い企業を抽出して重点的に支援する。解約予兆を減らしながら、上位顧客の単価拡大につなげやすい。
紹介
紹介や口コミは、導入効果が見える企業ほど自然発生しやすい一方、B2B寄りの業務サービスでは可視化しないと広がりにくいです。成果事例を社外発信できる状態を作ることが、信頼獲得と紹介の両面で重要です。
推奨アクション
成果共有テンプレートを整備
紹介を生みやすくするため、導入効果を簡潔に共有できるテンプレートを用意する。事例化しやすくなると、営業紹介や社内推薦が起こりやすい。
業界担当者の交流機会を作る
口コミの質を高めるため、同業担当者が課題や運用知見を共有できる場を設ける。横のつながりが生まれると、自然な紹介の流れを作りやすい。
推薦しやすい相談窓口を用意
紹介のハードルを下げるため、第三者に説明しやすい資料や問い合わせ導線を整える。紹介先が理解しやすいほど、口コミ経由の商談化が進みやすい。
アパレル・ECのようにデータ接点が多く、継続利用で価値が増すサービスでは、導入後の定着と活用深化を強く後押しできます。特に、行動データの可視化や個別最適なコミュニケーション設計を通じて、AARRR全体の土台を強化する役割が大きいです。
グロースモデル
このサービスの成長は、導入データの蓄積と予測精度の改善が相互に強化されるdata_network型で回ると考えられます。業務で使われるほど在庫・販売データが増え、モデルの精度と実用性が上がり、その結果さらに利用が広がる構造です。
アパレル・ECの在庫管理は、販売実績や商品属性、季節性などのデータが増えるほど予測と最適化の精度が上がります。精度向上によって現場の信頼が高まり、継続利用と対象範囲の拡大が進むため、データがデータを呼ぶ自己強化ループが成立します。
導入データの蓄積
利用企業ごとの在庫・販売・商品データが継続的に集まり、学習可能な母数が増えていきます。
予測モデルの精度向上
蓄積データをもとに、需要予測や在庫最適化の精度が高まります。
現場の信頼獲得
提案結果の当たりやすさが上がることで、現場がシステムの判断を採用しやすくなります。
利用範囲の拡大
信頼の高まりにより、補充・発注・在庫調整などの利用範囲が広がります。
業務継続率の上昇
日常業務に組み込まれ、継続利用される企業が増えます。
再学習データの増加
継続利用によって実運用データとフィードバックが増え、さらに学習材料が豊富になります。
予測モデルの精度向上→利用範囲の拡大
予測精度が上がるほど、発注や補充以外の在庫判断にも使えるようになり、活用範囲が広がります。
現場の信頼獲得→再学習データの増加
現場の信頼が高いほど利用頻度が増え、フィードバックと実運用データの蓄積が加速します。
導入データの蓄積
利用企業ごとの在庫・販売・商品データが継続的に集まり、学習可能な母数が増えていきます。
予測モデルの精度向上
蓄積データをもとに、需要予測や在庫最適化の精度が高まります。
現場の信頼獲得
提案結果の当たりやすさが上がることで、現場がシステムの判断を採用しやすくなります。
利用範囲の拡大
信頼の高まりにより、補充・発注・在庫調整などの利用範囲が広がります。
業務継続率の上昇
日常業務に組み込まれ、継続利用される企業が増えます。
再学習データの増加
継続利用によって実運用データとフィードバックが増え、さらに学習材料が豊富になります。
予測モデルの精度向上→利用範囲の拡大
予測精度が上がるほど、発注や補充以外の在庫判断にも使えるようになり、活用範囲が広がります。
現場の信頼獲得→再学習データの増加
現場の信頼が高いほど利用頻度が増え、フィードバックと実運用データの蓄積が加速します。
競合
ベストリーは、アパレル・EC業界に特化した在庫管理AIエージェントで、欠品と滞留在庫という相反する課題を同時に解決することを狙っています。競合は、アパレル特化の基幹システム、EC一元管理、汎用在庫管理、POS連携型の在庫管理に大きく分かれます。
市場ポジショニング
自社の立ち位置
- アパレル・EC業界特化で、SKUが多く季節変動の激しい在庫運用に寄せたポジション
- AIによる在庫最適化を前面に出し、単なる在庫台帳ではなく機会損失と滞留在庫の両方を抑える立ち位置
- 汎用在庫管理SaaSよりも、ファッション業界の商習慣・運用課題への適合を重視
- 大規模エンタープライズ向け横断CXではなく、アパレル事業者の業務改善にフォーカス
他社との差別化ポイント
- 在庫管理を単なる可視化で終わらせず、AIで最適化提案まで踏み込む点
- アパレル特有のSKU構造や季節性、滞留在庫リスクを前提に設計されている点
- 受注・販売・倉庫まで広く扱う基幹系と比べ、在庫最適化に特化して導入しやすい点
- 汎用ツールよりも、アパレル/EC現場の意思決定スピード向上に寄与しやすい点
アラジンオフィス for fashion
https://aladdin-office.com/fashion/ライフスタイル・ファッション業界向けの販売・在庫・店舗管理システム。
ベストリーが在庫最適化のAIレイヤーであるのに対し、アラジンオフィスは販売・在庫・店舗管理を広く網羅する基幹システムです。業務全体の一元管理では強い一方、在庫の予測・最適化を前面に出すプロダクトではありません。
強み
アパレル・ファッション業界に特化し、色・サイズ別在庫や店舗・EC・卸の一元管理など、業界特有の業務を広くカバーしています。5000社以上の導入実績を掲げており、業務標準化や外部システム連携、サポート体制まで含めた総合力が強みです。
弱み
基幹系としては非常に強い一方で、導入・運用の設計が重くなりやすく、スモールスタートしづらい可能性があります。AIによる需要予測や在庫最適化を主目的とする場合は、ベストリーのほうが課題に直結しやすいです。
自社の優位性
在庫最適化に特化したAIエージェントとして、より軽量に導入しやすく、欠品防止と滞留圧縮にフォーカスできます。
OMSとWMSが一体化したEC一元管理システム。
LOGILESSはEC事業者向けの受注・倉庫・在庫の自動化に強く、ベストリーよりもECオペレーション全体を広く扱います。一方で、アパレルにおける在庫の売り方最適化や商品単位の意思決定支援は、ベストリーのほうが寄り添いやすい領域です。
強み
OMSとWMSが一体化しており、複数モールの在庫・受注をリアルタイム連携しながら、出荷までの自動化を進められる点が強みです。ECオペレーションの効率化に加え、売り越し防止や庫内作業の標準化にも強いです。
弱み
強みがECの受注・出荷・倉庫効率化にあるため、アパレル特有の販売戦略や在庫消化の高度な最適化には別レイヤーの支援が必要になりやすいです。業務範囲が広いぶん、在庫最適化だけを目的にすると過剰装備になりやすいです。
自社の優位性
アパレルの在庫最適化に特化しているため、EC基幹の全面刷新よりも導入目的が明確で、課題に対して直接的です。
導入社数の多いクラウド在庫管理システム。
zaicoは汎用在庫管理として幅広い業種に使えるのに対し、ベストリーはアパレルに絞って最適化を狙う点が異なります。汎用性は高い一方、ファッション特有の判断ロジックまでは持ち込みにくいです。
強み
導入実績が多く、スマホアプリや複数拠点での共有など、現場で使いやすい設計が強みです。無料から始めやすく、在庫管理の基本機能を素早く導入したい企業には適しています。
弱み
汎用ツールであるため、アパレルのSKU運用や季節要因、売れ筋偏在への対応は業務側で補完が必要になりがちです。高度な最適化よりも、まずは在庫の可視化と共有を進めたい企業向けです。
自社の優位性
アパレル業務に絞ったAI最適化により、汎用在庫管理よりも業界適合度が高いです。
その他の競合（10社）
| 企業名 | 特徴と違い |
|---|---|
| 小売・リユース向けのオールインワン基幹で、POS・EC・CRMまで一体管理できる点が強いです。 | |
| 店舗POSを中心に在庫・売上・複数店舗管理までつなげられるため、実店舗比重が高い事業者に向きます。 | |
| ネットショップ連携を含む小規模店舗向けの導入しやすさが強みです。 | |
| 多様な決済・店舗運営に対応するPOS色の強いサービスで、店舗起点の在庫管理に向きます。 | |
| 複数ECモールの受注・在庫を一元化するEC運営向けツールです。 | |
| EC受注・在庫・発注の自動化に強く、モール運営の効率化に定評があります。 | |
| EC受注管理を中心に、少人数運営の効率化に向いた実務寄りの設計です。 | |
| 複数店舗・複数モールの在庫連携と受注管理に強いEC基幹です。 | |
| 卸売や受発注業務のデジタル化に強く、アパレルのBtoB流通にも関係します。 | |
| マーケティングやEC支援を含めた広義のデジタル支援で、在庫より上流の成長支援が中心です。 |
Wicleでベストリーの在庫最適化導入時に離脱しやすい操作やつまずき箇所を特定してみませんか？
例えば、