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在庫の管理が発生する業種・業態の企業では、どうすれば適正在庫を維持できるか、いかにして属人化を防いで発注をおこなうかが常態的な課題となっています。
在庫最適化のためには、各企業に合ったソリューションを導入する必要があります。
本記事では、在庫最適化のためのおすすめのソリューションを、課題別に提案しています。適正在庫の維持や、在庫管理の方法についてお悩みの方は、ぜひご覧ください。
在庫を適正化するなら需要予測AIの活用がお勧め。
需要を高度に予測することで、適正な在庫状態を実現。
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在庫を最適化するためのソリューションは、主に4種類あります。それぞれの特性やメリット・デメリットを知り、自社に合った解決手法を取り入れましょう。
参考記事：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！
在庫管理システムとは、その名のとおり在庫情報を管理するためのシステムです。
在庫の数量や入出庫の履歴はもちろん、在庫ごとの製造日や消費期限など、在庫管理業務におけるさまざまなデータの管理が可能です。
在庫管理システムで正確に在庫数を把握することで、余剰在庫や欠品を防げます。
ただし、在庫管理システムはあくまで数字を管理するためのシステムです。
在庫の適正値を保つための判断を下したり、市場の変化を読み取って在庫数を調整したりといった作業は、人がおこなう必要がある点に注意が必要です。
自動発注システムとは、在庫数が基準値を下回った際に自動で発注をおこなってくれるシステムです。基準値となる在庫数は、現時点の在庫数やこれまでの販売数などのデータを分析して決まります。
発注業務が自動化されるため、発注業務における人為的ミスを防げるのに加え、工数や人件費の削減も可能です。
また、発注が自動化されることで「発注忘れ/漏れ」がなくなることから、在庫の欠品と販売機会損失を防げるというメリットもあります。
一方で、発注のロジックは、過去データとあらかじめ設定されたルールに基づいたものとなります。そのため、急激な需要変動が起きても柔軟な対応はできないというデメリットがあります。
需要予測システムとは、データ分析をもとに商品の需要を予測するシステムです。商品ごとの市場需要を正確に把握し、適正な在庫数を維持するために用いられます。
需要予測のための専用システムであることから、人間がおこなうよりも高い精度での予測が可能な点が最大の強みです。
また、システムを企業のニーズに合わせてカスタマイズすることもできます。
デメリットとしては、システムの導入費用や運用費用がかかる点が挙げられます。コスト面での負担が発生するため、在庫管理にしっかりと予算がかけられる場合にのみ導入できる手法といえるでしょう。
加えて、システムの運用やメンテナンスなどに対応できる、専門知識を持った担当者も必要となります。
また、需要予測システムは、新しいトレンドや急な市場変動への迅速な対応が困難です。市場変化が起こった際は予測精度が低下するという特性があることから、市場での需要変動が少なく、ニーズが一定した商品やサービスの需要予測に適しています。
参考記事：【初めてでもわかる】需要予測とは？手法から活用事例まで解説
需要予測AIツールとは、前述の需要予測システムにAI（人工知能）を搭載したツールを指します。
AIを搭載することで、一般的な需要予測システムの弱点とされていた、市場変動や新しいトレンド参入などの市場変化にも対応可能であり、変動の激しい商品の適正在庫数も正確に割り出せるというメリットがあります。
また、導入にかかる費用が比較的安価、かつノーコード型のツールも多く、専門知識不要で誰でも簡単に扱えることから、前述の各システムと比較しても、導入・運用のハードルが低いという点もメリットです。
ただし、需要予測AIツールはSaaSモデルでの提供が多いことから、カスタマイズ性には限界があります。SaaSは一般的なニーズに合わせた機能を提供するモデルのため、特定の企業の要望に合わせたカスタマイズは難しいことがほとんどです。
特殊な手法で在庫管理をおこなっている企業の場合は、柔軟性に不足を感じる場合もあるため注意が必要です。
参考記事：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！
在庫の最適化には需要予測の改善が効果的
まずは自社に合った需要予測の手法の選び方を確認
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従来の在庫管理の方法における課題は、主に「発注量の決定プロセスが属人的」「発注作業で人為的なミスが生じやすい」「複雑な外部要因を加味した在庫管理ができない」「在庫管理にリソースが圧迫されてしまう」「データと実際の在庫状況が一致しない」の5つです。
在庫の発注業務をおこなうには、まず発注量を決めなければなりません。
そのためには、商品ごとの過去の販売データに加え、顧客の購買パターンや市場の需要状況など、さまざまな要素を加味して考慮する必要があります。
しかし、これらの要素を人力で紐解き、適正な発注量を割り出すのは非常に困難です。結果として発注量は、担当者の経験や勘頼りの属人的な決定をせざるを得ないという状況に陥るのです。
発注作業でよくあるミスが、ヒューマンエラーです。
数を誤って発注してしまう、製品コードを打ち間違えて別の商品を発注してしまうなどのミスは、在庫管理業務では「あるある」といえます。これらのミスは、人が作業する以上は完全にゼロにすることは難しいでしょう。
在庫最適化を目指すにあたって重要なのが、商品の正確な需要予測です。
商品の需要に応じて、適切な在庫数は絶えず変動します。しかし、商品の需要は、季節やトレンド、経済情勢、国内外の状況など、複雑な要素が絡み合って変化するものです。
これらのこまかな外部要因を加味できないまま発注をおこなうことで、在庫の適正化は遠ざかり、余剰在庫や在庫の欠品のリスクを発生させてしまいます。
在庫管理は、非常に複雑で時間のかかる業務です。大量のデータを分析して商品の品目ごとに需要を予測し、数や発注タイミングを考えたうえで発注をおこなう必要があります。
これらの作業を、人為的ミスを抑え細心の注意を払いつつ完璧にこなすには、大きな労力が必要とされます。
そのため在庫管理業務は、必然的に時間も手間もかかる作業になるのです。担当者のリソースが逼迫されることで、担当者の負担が大きくなるばかりか、業務効率も下がります。ひいては、企業全体のリソースにも影響を与えるでしょう。
在庫管理の現場でもっとも身近かつよくあるのが、データと在庫が一致しないという問題です。在庫の数え間違いやカウント漏れ、データの転記ミスなどが原因で、データ上の数字と実際の在庫の数が合わないという状態が起きがちです。
ひとつでも在庫の数が合わないと、売上データや会社の資産データなど、さまざまな場所に影響を及ぼしてしまいます。そのため、在庫数の不一致が発生すると、在庫の再確認や棚卸のやり直しが発生し、膨大な時間をロスすることになります。
参考記事：在庫管理の改善事例3選！在庫管理が必要な理由や改善方法を徹底解説 – 企業が在庫管理で抱える2つの課題
在庫管理の現場で抱える各課題に対して、どのようなソリューションで解決すべきか。課題別に、おすすめの在庫最適化ソリューションを解説します。
参考：在庫管理の改善事例3選！在庫管理が必要な理由や改善方法を徹底解説 – 在庫管理の改善方法
発注プロセスの属人化を防止するのに効果的な方法として、自動発注システムの導入が考えられます。
自動発注システムは、システムが発注量やタイミングを計算してくれるのに加え、発注も自動でおこなわれます。つまり、これまで人が経験と勘頼りでおこなっていた発注プロセスをシステムによって自動化でき、属人性から脱却できるのです。
また、人の作業で起きがちなケアレスミスやヒューマンエラーが防げるため「在庫が少ないのをうっかり見逃していた」「発注が漏れていた」といったミスもなくなり、余剰在庫や欠品の発生も防げるようになります。
取り扱い商品のニーズが一定しているのであれば、需要予測システムの導入も視野に入れられます。
システムによる高い予測精度を活用することで、人の経験と勘を必要としない、データドリブンで正確な発注が可能となります。
また、取り扱い商品が複数ある場合も、ニーズが一定している一部商品だけでも需要予測システムの予測を取り入れることで、業務の軽減が図れます。
需要予測AIツールであれば、自動発注システムや需要予測システムでは対応が難しい、複雑な外部要因も加味して需要予測ができます。商品ニーズの変動の有無に関わらず正確な予測ができるため、発注精度を根本から底上げし、倉庫内のあらゆる在庫の適正化が叶います。
加えて、誰でも簡単に扱えるツールも多く登場しています。そのため、業務の担当者依存を排除し、属人化の解消に直結します。
「外部要因を加味して発注量を決定したい」「需要の変動が激しい商品を取り扱っている」などの場合は、需要予測AIツールの導入が最善です。
先述のとおり、需要予測AIツールなら、季節やトレンドや経済情勢などのさまざまな外部要因を加味した予測が可能です。発注量の予測精度が大幅に向上することで、適切な発注量を把握し、在庫の最適化を図れます。
また、複雑な要因を加味して発注量を計算できるだけでなく、なぜその結果になったのかも透明化できます。誰でも簡単に使えるツールであることも含め、業務の属人化防止に寄与するでしょう。
参考記事：発注数を決定するための需要予測とは？おすすめのツールについても徹底解説！
在庫管理にリソースが圧迫されている場合、その要因として「在庫データの管理にリソースがかかっている場合」と「発注作業にリソースがかかっている場合」の2パターンが考えられます。
前者であれば在庫管理システムを、後者であれば自動発注システムを導入するのがおすすめです。
在庫データの管理にリソースが割かれている場合は、在庫管理システムを導入し、在庫に関するすべての情報を一つのシステムで管理することが推奨されます。
理由として、大量のデータをシステムで一元管理することで、データのズレをなくし整合性が保てるからです。また、一つのシステムからすべてのデータを確認できることによって、作業の簡易化も図れます。これらの理由から、在庫管理業務の負荷の軽減が期待できます。
また、在庫管理システムには、在庫状態の自動通知機能が備わっているものもあります。これは、「在庫が多すぎる」「在庫が減りすぎている」などで、在庫レベルが臨海値に達した際に通知を送ってくれる機能です。余剰在庫や欠品の予防が容易となり、在庫管理がしやすくなるため、業務リソースの軽減につながるでしょう。
在庫管理作業のなかでも、発注作業にリソースが多く割かれている場合は、自動発注システムの導入を検討してみてください。
自動発注システムを使えば、在庫量が一定まで減ると自動で発注がおこなわれるようになるため、発注作業にリソースを割くことなく、常に適正な在庫レベルを維持できるようになります。
在庫最適化のためのソリューションには、在庫管理システム、自動発注システム、需要予測システム、需要予測AIツールの導入が考えられます。
それぞれにメリット・デメリットや向き不向きがあるため、それぞれの特徴を把握し、自社に合ったソリューションを選択することが大切です。
また、闇雲にソリューションだけを導入しても費用対効果は上がらないどころか、コストばかりがかかりかねません。そうならないためには、自社の状況を把握して解決したい課題を洗い出し、その課題にもっとも適したソリューションを導入するようにしましょう。
現状あるツールのなかで、在庫最適化を目指すにあたって総合的に汎用性の高いツールは、需要予測AIツールといえます。需要予測AIツールであれば、人間では処理できない複雑なデータの分析・計算が可能です。業務の属人性を排除しつつ、正確かつ最適な在庫管理ができるようになります。
加えて、発注量の予測を正確に行いつつ業務の属人性も解消したい企業の方には、当社が提供するノーコード型需要予測AIツール「Deep Predictor」がおすすめです。
在庫最適化のためのソリューションを導入したい、需要予測をあらゆる業務に活用したいといったご要望がありましたら、まずは資料請求でお問い合わせください。
