医師 求人の楽しみ方

頭2ケタで発注情報の交通整理ができ（処理速度が速くなる）、仕入ベースで売り上げがわかるので便利だということで、このＰＭＡ用コードが発注に連動する。 これまで説明してきたように、在庫を削減するのに最初はS社が使っていた仕入伝票から作成されたＰＭＡ（商品動向分析）を利用していた。
それが他の発注用情報システムにリからである。 同社は82年にＰＯＳを導入した。
そのきっかけは81年と82年になって、一店当たりの在販売時点・単品ベースでの商品管理Sが単品管理を実際に導入するきっかけとなったのはＰＯＳ（販売時点情報管の導入である。 ＰＯＳの導入で、商品の販売動向を単品単位で把握することが可能になった庫高の減少傾向と一日平均売上および荒利益の増加傾向が鈍化を見せたことであった。
その事情について社史では次のように説明している。 在庫をさらに減らし、売上をより伸ばすには、商品の売れ筋と死に筋が見えていなければならない。
単品ごとに、発注量の増減を考えないといけない。 しかし、そのための販売実態を表すデータが不足していたのである。
それが経営技術的な停滞の原因であったという。 Sの店舗は小さな店であり、バックヤード「店舗経営の伸びが低迷しはじめた原因として、まず心理的原因が指摘された。
在庫を減らすのもこの辺が限度ではないかという見方が、社内に芽生えていたのではないか。 売上についてもここまでよく伸びた、よくやったという気持ちがあるのではないか。

つまり、創業期の緊張と情熱が緩み、マンネリズムに陥っていないかと反省された」に在庫をほとんど持っていないから、欠品がない限り、仕入れデータがそのまま販売動向を示していると同社では考えてきた。 そこに問題があった。
売り切れた商品については、売り切れた後にどれだけ需要があったのかつかめていなかったのである。 例えば、戦略商品である米飯・調理パンの廃棄が出る場合には、次の発注では廃棄を減らすため発注量を抑えようとする。
その結果、発注量はどんどん減っていってしまう。 しかし、思い切って発注量を増やせば、廃棄分を差し引いても利益を伸ばせることがある。
そのようなチャンスを逃しているのではないか。 そのことを知るためには単品ごとに何個売れたか、どの時間帯に売れたのか、いつ売り切れたのか、何個廃棄したのか、どのようなお客が買ったのかという販売データが必要になってくる。
単品ごとの販売データがあれば、店舗ごとの顧客属性や売れ筋の差、時間帯別などの詳細な販売状況を把握できる。 それを活用すればまだまだ経営数字を向上させることは可能だ。
以上のような問題を克服するためにＰＯＳが導入されることになったのである。 このＰＯＳ導入は、単品管理のために利用される情報が仕入時点ベースのものから販売時点ベースのものへ移行したという点で画期的であった。
そして、単品管理という視点から見ると、ＰＯＳ導入はＰＭＡを使った市場分析に加えて、単品というより細かい単位でのデータ分析を可能にしたという点でも画期的であった。 ＰＯＳ情報が取れ出した時、現会長のS氏が次のような話をしたという。

Iのバイヤーに、カレーのルーの売上には季節変動があるかどうか聞くＰＯＳ導入がすべてではないただ、Sの単品管理といった場合、ＰＯＳレジの導入をもってそれを表現していると考えるのは正しくない。 実はＰＯＳを導入するにあたって、同社は重要な意思決定を行っている。
それは発注方法に関するもので、同社ではそれ以降、世界でも類を見ない発注方法を発展させていくのである。 その発注方法をここでは仮説検証型発注と呼んでおこう。
単品管理といっても、単品ごとに販売情報をとるだけでは意味がない。 そこで得た単品情報を発注に活かして初めて単品管理が達成される。
実は、コンビニ業界では発注履歴や販売情報をデジタル化し、それを発注に活かす方法が2つある。 一つが自動発注と呼ばれるもの、そしてもう一つが仮説検証型発注と呼ばれるものである。
自動発注では、デジタル販売情報を本部が事前に決定したある計算式を使ってコンピュータで計算し、その結果を店舗に供給する。 店に提供されるのは、店が発注すべき発注量である。
例えと「ない」と答えたという。 カレーのルーというカテゴリーレベルでいうと年間で売れる量は変動しないのである。
しかし実際は夏には辛口が売れて、冬には甘口が売れる。 このレベルが実際の発注のレベルだとS氏は当時、指摘したという。

ば、翌日の弁当の発注について「おにぎりのシーチキン巻きを十個発注しなさい」という内容が店の発注担当者に提案される。 過去の発注履歴や販売実績をデジタル情報として記録しておき、そのデータをある計算式に基づいてコンピュータで算出するのである。
そして店の担当者はその数字を参考にして発注を行う。 この自動発注のメリットは発注担当者に発注に関するスキルがあまり要求されないという点である。
発注量に過去の発注履歴や販売実績が活かざれ、かつ誰が発注しても一定以上の成果をおさめることができるという点である。 パートやアルバイトを主な労働力とするコンビニにおいてこのメリットは大きい。
しかしSは自動発注を採用しなかった。 Sは次のように考えたという。
自動発注では発注量は基本的には本部が推奨することになる。 つまり実質的には店頭の発注量を本部が決定していることになる。
このようなやり方をすると、店舗の発注担当者は店舗の商品需要について何も考えなくなるのではないか。 発注して商品が売れ残ったら、その責任を自分の発注ミスだとは思わず、本部やコンピュータの責任にするのではないか。
また、店員達は、どの商品が売れているかについて関心がなくなり、その結果、市場の変化に鈍感になってしまうのではないか。 そのような状態を避け、「発注する人間が責任を持って発注できるシステムにしたい」とSは考えたのである。
そこで考え出されたのが仮説検証型発注であった。 仮説検証型の店舗発注は発注履歴や販売実績をデジタル情報として保存し、その情報を発注に活かすという点では自動発注と同じである。
しかし、本部（コンピュータ）ではなく、店舗の発注担当者がそのデータを分析し、発注量を決定するという点で自動発注とは決定的に異なる。 本部（コンピュータ）が行うのは、店舗の担当者ができるだけ精度の高い発注を行えるようにそれをサポートする情報を供給することである。
仮説検証型の発注の場合、発注担当者は自ら立てた仮説を基に発注量を決定する。 発注に際し店舗の発注担当者は「夏が近づいてきたからウーロン茶が売れ出すかもしれない」といった将来の商品の需要動向について仮説を立てる。

あるいは「最近、Pというキャラクター・グッズが流行っているから、そのキャラクターが入ったポケット菓子が売れるだろう」といった仮説を立てるかもしれない。 このような仮説を立てるには、過去数週間の自店でのウーロン茶の販売実績や、同じコンビニ・チェーンと契約している近くの加盟店のウーロン茶の販売実績が必要である。
あるいはキャラクターのついたポケット菓子については、同じキャラクターの入った他の商品カテゴリーの商品の販売実績が参考になるだろう。

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