Powered by
Powered by
BLOG
最終更新日：
目次 ➖
在庫最適化を実現するうえでは、AIを活用することが効果的です。需要予測AIやAIカメラ、Chat GPTなどの生成AIを活用することで、在庫管理の精度向上や効率化に大きく役立つでしょう。本記事では、AIを活用した在庫最適化の仕組みや事例、メリット、デメリットなどについて解説します。
AIを活用した在庫最適化の内容や事例などを理解できる記事になっていますので、ぜひ最後までご覧ください。
在庫最適化について詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。
在庫最適化とは?過剰在庫や欠品のリスクを軽減する方法を徹底解説!
在庫最適化を目的としてAIを活用してみませんか？
AI需要予測による在庫問題を解決
→資料を見てみる
はじめに、AIを活用した在庫最適化の仕組みについて、3つの項目に分けて解説していきます。
1. 需要予測AIを活用した在庫最適化
2, AIカメラを活用した在庫最適化
3. ChatGPT（生成AI）を活用した在庫最適化
なお、在庫最適化の説明に関しては、以下の関連記事も併せてご確認ください。
https://aicross.co.jp/deep-predictor/blog/blog-158/
AIを活用した在庫最適化においては、需要予測AIを用いるのが最も主流な方法です。需要予測AIとは、AIを活用した需要予測システムであり、人間では処理しきれない膨大なデータをAIが解析することで高精度な需要予測を実現できます。
需要予測AIによって過去の販売実績や経済データ、市場トレンド、天候データなどを総合的に解析することにより、「いつ」「どの商品が」「どれくらい」購入されるかについて予測を立てられます。それにより、たとえば卸売業・小売業においては、店舗内や倉庫内の在庫数を適正に保つことができるでしょう。
また、製造業においても、自社商品の在庫量の適正化が可能です。加えて、需要予測から逆算することで必要な原材料の数量も把握できるため、仕入れ計画の最適化にもつながります。
需要予測AIを活用することで、商品や原材料の在庫数を常に適正に保つことができ、在庫切れや過剰在庫を防止することが可能です。その結果、販売機会損失の回避による売上拡大や、在庫コストの削減による利益率向上が期待できるでしょう。
AIを活用した需要予測について詳しく知りたい方はこちらの記事をご覧ください。
AIを活用した需要予測とは?手法に加えて必要データや運用などを紹介!
在庫問題の改善にAI需要予測サービスを活用してみませんか？
お客様の業界に精通した専任担当が導入前後で手厚く支援いたします
→資料を見てみる
AIを活用した在庫最適化は、前述のとおり需要予測AIがメインではありますが、AIカメラを活用した方法もあります。AIカメラとは、店舗内のカメラを通じて映像データをクラウドサービス上に保管し、AIによって解析を行うサービスのことです。
AIカメラを活用することで、実際の店舗内の来客状況や商品の売れ行きを把握したうえでデータ解析を行えるため、より高精度な在庫管理が可能です。それにより、小売業などにおいて在庫の最適化やフードロスの削減を実現できるでしょう。
需要予測AIやAIカメラの他に、Chat GPTなどの生成AIを活用した在庫最適化も挙げられます。近年ではChat GPTをはじめ、さまざまな生成AIが提供されており、生成AIに対してプロンプト（指示文）を入力することで情報収集や計算業務の効率化が可能です。
たとえば、エクセルやスプレッドシートを使って在庫管理を行う場合、「商品ごとに入出庫数の増減を計算するための関数がわからない」という担当者もいるでしょう。その場合、Chat GPTに質問をすることで、適切な関数の提案などをしてもらえます。
ただし、ChatGPTなどの生成AIでは、誤った回答や計算が行われる場合もあるため、出力結果を人間の目でしっかりと確認する必要があります。
ここでは、AI活用による在庫管理の改善事例として、以下3つの事例を紹介します。
あるメーカー企業では、担当者の勘や経験に頼った在庫管理を行っており、在庫管理の精度不足により在庫切れや過剰在庫が生じることを課題としていました。そこで、AIを活用した在庫管理システムを導入することを決断しました。
AIを活用した在庫管理システムでは、市場変動や季節性の要因なども考慮しながらさまざまなデータに基づく分析が可能です。それにより、在庫不足と過剰在庫のリスクを最小化するための発注量を特定し、在庫最適化を実現しています。
その結果、年間数千万円規模のコストを削減し、企業の利益率を改善したのです。
製造業における需要予測について詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。
製造業におけるAIを活用した需要予測 導入ステップや事例などの基礎を解説
ノーコードAIで手軽に需要予測を初めてみませんか？
専門知識がなくてもデータの分析から在庫の最適化に繋げることが可能です！
→まずは資料で確認
コンビニエンスストアは、天気や市場トレンド、立地などによって需要が大きく変動する業界です。そのため、適切な在庫管理を行うことは容易ではありません。あるコンビニチェーンにおいても、在庫管理をうまく行えず、商品の在庫切れや過剰在庫を頻発してしまう課題を抱えていました。
そこで、課題解決を図るためにAIを活用した在庫管理システムを導入しました。AIを活用した在庫管理システムであれば、過去の販売動向や天候データ、季節性の要因、地理的情報などを多面的に解析し、商品の需要予測を高精度に行えます。
その結果、的確なタイミングで適切な数量の商品を発注できるようになり、商品の在庫切れや過剰在庫を防止できるようになりました。在庫管理が難しいコンビニ業界において、在庫最適化を実現した好事例であるといえるでしょう。
2500品目以上の薬剤を取り揃えるある薬局は、地域密着型の面薬局として、総合病院や大学病院、クリニックなどのさまざまな医療機関から処方箋を受け付けています。当薬局では、薬剤のメーカーの違いや数え方の違いにより、薬剤を箱から出した後に発注を行わなければならず、発注業務の効率化を課題としていました。
そこで、発注業務を効率化するために、AIを活用した在庫管理システムを導入したのです。システムの使いやすさや在庫と患者の来局予定を紐づけられる便利さなどから、発注業務が効率化し、1日2時間かかっていた発注業務を1時間に短縮することに成功しました。
発注業務にかかる時間を短縮できたことで、薬剤師ならではの患者とのコミュニケーション業務に多くの時間を使えるようになった好事例です。
AIを活用した在庫管理のメリットとしては、主に以下の3点が挙げられます。
AIを活用することで、在庫管理の精度を向上できます。販売実績や顧客データ、天候データなどを総合的に分析することで、担当者の勘や経験による分析よりも高精度な在庫予測を行えるでしょう。
需要予測の精度の上げるコツについて詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。
需要予測の精度を上げる方法とは?精度が上がらない原因から解決方法まで解説!
AIの活用により、人為的なミスも防げます。たとえば、大量の現物商品の個数を人手でカウントしている場合、計算ミスが生じるケースも少なくありません。一方で、バーコードで商品を読み取り、AIによってカウント作業を行うことで、人為的なミスの発生を抑制することが可能です。
AIを活用することで、在庫管理を効率化できる点もメリットです。これまで担当者が手作業で行っていた入出庫記録などをAIによって自動化することで、担当者の作業効率化を実現できるでしょう。
ノーコードAIで手軽に需要予測を初めてみませんか？
専門知識がなくてもデータの分析から打ち手の提案まで行うことが可能です！
→まずは資料で確認
AIを活用した在庫管理には前述のメリットがある一方で、以下のようなデメリットも存在します。
AIを導入する際は、初期コストや導入後の運用コストがかかります。また、導入直後はスムーズに運用できないケースもあり、業務現場の担当者がAIの活用に習熟するための時間も必要です。AIの活用にあたっては、予算やスケジュールの確保が求められるでしょう。
AIを使って在庫管理を効率化していくためには、AIシステムを十分に運用するためのスキルも必要です。運用マニュアルを作成したり、定期的に操作説明会を開催したりして、担当者がスキルアップするための機会を提供していくようにしましょう。
在庫最適化を実現するためには、経済データや天候データなどさまざまな要因を踏まえて需要予測を行うことが必要であり、そのためにはAIの活用が効果的です。AIを活用した在庫最適化としては、需要予測AIを活用した方法が最も一般的であり、他にはAIカメラを活用した方法やChatGPTなどの生成AIを活用した方法もあります。
AIを活用した在庫管理は、製造業や小売業、卸売業などさまざまな業界で実施されており、コスト削減や在庫数予測の精度向上、発注業務の効率化などを実現している企業も多く存在します。このようにAIを活用した在庫管理を行うことで、在庫管理の精緻化や業務効率化、作業ミスの低減などを図れる点がメリットです。
一方で、AIを活用した在庫管理では、導入コスト・運用コストがかかる点やAIシステムの運用スキルが必要となる点には注意しましょう。あらかじめ予算やスケジュールを確保したうえで、自社に適したAIシステムを導入できれば、AIは在庫最適化に大きく貢献してくれるでしょう。
AI CROSSでは、専門知識不要で使えるノーコードAI予測分析・意思決定支援サービス「Deep Predictor」を提供しています。Deep Predictorは予測分析をするだけでなく、「予測分析の結果から最善の打ち手を導き出せる」ことが最大の特徴です。データに基づいた意思決定を、専門知識がなくてもできるようにサポートするツールとなっていますので、ご興味がございましたらぜひお問い合わせください。
