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製造業における在庫削減は、単なるコストカットではなく、回転率の改善や欠品率の低減、キャッシュフローの健全化に直結する経営課題です。特にサプライチェーンの不確実性が高まる近年では、「どれだけ在庫を持つか」よりも「いつ・どれだけ発注するか」を正確に管理することが重要になっています。
本記事では、製造業で在庫削減を進めるための基本ステップから、安全在庫の設定方法や発注点の設計、発注量の最適化といった具体的な手法を解説します。さらに、DXやAIを活用した需要予測の自動化事例も紹介し、実務にすぐ活かせるポイントをまとめました。
在庫削減を通じて、過剰在庫を抑えつつ欠品を防ぎ、効率的な生産・調達体制を構築したい方は、ぜひ最後までご覧ください。
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製造業における在庫管理は、経営の安定性と効率性を大きく左右する重要な要素です。特に近年では、グローバルなサプライチェーンの混乱や資材価格の高騰により、在庫の持ち方が企業収益に直結するようになっています。そこで注目されているのが「在庫削減」です。
在庫を最適な水準まで減らすことで、企業は無駄なコストの削減やキャッシュフローの改善といった明確なメリットを得られます。さらに、経営判断の迅速化や生産リソースの柔軟な活用にもつながり、全体の業務効率が向上するのです。
ただし、単に在庫を減らすだけでは逆効果になる場合もあります。在庫削減の目的は「コストカット」だけでなく、「最適化」にあります。適正在庫を維持することで、必要なときに必要なものを提供できる体制を整えることが、本質的な在庫削減の成功につながるのです。
在庫を過剰に保有している状態は、企業にとってさまざまな無駄なコストを生み出します。代表的なものとしては、保管費用、管理人件費、劣化・陳腐化リスクによる損失などが挙げられます。
たとえば、倉庫に長期間滞留している製品や部品は、スペースを占有するだけでなく、温度・湿度管理や棚卸しといった維持管理にコストが発生します。また、製品のトレンド変化が激しい分野では、在庫の価値が急速に下がることも珍しくありません。
このような「目に見えにくいコスト」は、積み重なることで経費全体を大きく圧迫します。在庫削減を実施することで、これらの隠れたコストを見直し、経費構造のスリム化を図ることが可能になります。
さらに、無駄な在庫が減れば、生産や仕入れのサイクルを見直す機会にもつながります。結果として、ジャストインタイム（JIT）のような需要に応じた柔軟な体制構築が進み、より合理的な運営が実現できるのです。
在庫管理にかかるコスト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。
在庫管理コストの概要や削減方法、コストの削減において重要となる需要予測などがわかりやすい内容になっています。
在庫管理にかかるコストとは？内訳や削減方法について徹底解説
製造業において在庫は「資産」として扱われますが、実際には現金を固定化する存在でもあります。仕入れや製造にかかったコストが製品という形で倉庫に留まっている限り、それはまだ利益を生まない「未回収の投資」です。
このため、在庫を多く抱えるほどキャッシュフローは悪化し、運転資金の余裕が失われていきます。とくに中小企業では、資金繰りの余裕が少ないため、在庫の滞留が資金繰りのボトルネックになりやすいのが実情です。
在庫削減を通じて不要な在庫を排除し、在庫回転率を高めることで、資金の流動性を改善することができます。これは、企業が次の投資や設備導入、販促活動などに素早く資金を振り向けられる体制を整えることに直結します。
また、資金効率が向上すれば、金融機関からの信用にもプラスに働き、財務体質の強化にもつながります。単なる倉庫スペースの節約にとどまらず、在庫管理の見直しは企業経営全体に波及する効果を持っているのです。
在庫が適正に管理されていない場合、現場の情報と経営層の判断にギャップが生じやすくなります。たとえば、倉庫に過剰在庫があっても「不足している」と誤認して発注してしまったり、逆に「まだある」と思い込み欠品を起こしたりといった事態が起こり得ます。
これは、在庫情報がリアルタイムに把握できていない、あるいは部門間で情報が連携されていないことが原因です。結果として、経営判断の根拠となるデータが不正確になり、売上機会の損失や余剰コストの発生につながってしまいます。
在庫削減に取り組む過程では、現状の在庫を「見える化」し、どの商品・部品がどれだけ、どこにあるのかを明確にする必要があります。このプロセスにより、在庫管理の精度が向上し、同時に経営層が迅速かつ正確な意思決定を行える体制が整います。
さらに、ITツールやクラウド在庫管理システムを活用することで、現場と経営がデータを共有し、リアルタイムな意思決定が可能になります。これにより、戦略的な調達や生産計画、資金運用まで一貫して効率化できるのです。
製造業における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。
製造業における需要予測の必要性やメリット、AIの導入ステップ、事例などがわかりやすい内容になっています。
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
在庫を多く抱えることによって見過ごされがちな課題の一つに、「保管環境の管理」があります。製品や部品、原材料には、それぞれ適切な保管条件が必要です。たとえば、湿度や温度の管理が求められる精密機器や食品系の材料、腐食に弱い金属パーツなどは、環境の影響を受けやすく、劣化や変質のリスクが高まります。
在庫が過剰になると、保管スペースが逼迫し、本来の保管基準が守られなくなることがあります。例えば、棚に入りきらない在庫を通路や倉庫外に一時的に置くような事態は、安全面でも問題があります。また、整理が行き届かないことで在庫の所在が不明になり、「死蔵在庫」が発生する要因にもなります。
適切な保管状態を維持するためには、まずは在庫量の適正化が前提条件です。その上で、在庫ごとに必要な保管条件を明文化し、温湿度管理や定期的な点検体制を整えることが重要です。さらに、在庫管理システムを導入すれば、保管場所と在庫状態のデジタル管理が可能となり、劣化リスクの早期発見にもつながります。
このように、在庫削減は単なるコスト削減ではなく、品質維持と安全管理の観点からも大きなメリットをもたらすのです。
在庫削減を成功させるためには、やみくもに在庫数を減らすのではなく、戦略的なステップに基づいた取り組みが必要です。現場の実態を正確に把握し、過去データの活用や適正在庫の見極めを行いながら、組織全体で段階的に最適化を進めていくことが重要です。
ここでは、在庫削減の実行に欠かせない基本的なステップについて解説します。
在庫削減の第一歩は、現在の在庫状況を正確に把握することです。どの製品や部品が、どの場所に、どれだけの量で保管されているか、最新の情報を網羅的に確認することが求められます。
この段階では、在庫一覧の可視化だけでなく、在庫回転率や滞留在庫の割合、入出庫の頻度などもチェックし、ボトルネックとなっている在庫を特定する必要があります。棚卸しを通じた実地確認や、現場担当者からのヒアリングも有効です。
特に属人化された情報や紙ベースの記録が残っている場合は、デジタル化の第一歩として、Excelや在庫管理システムへの情報集約を行いましょう。現状を正しく把握することは、次のステップである「適正在庫の見極め」に直結する非常に重要な工程です。
次に行うべきは、企業や部門ごとに「適正在庫」の基準を設定することです。これは単なる数量ではなく、「金額ベース」で考えることで、経営インパクトを明確に意識できます。
適正在庫金額の算出には、以下のような要素を考慮します。
例えば、月商1,000万円の企業で在庫回転率を12回にしたい場合、適正在庫金額は約83万円（月商÷ 回転率）となります。このように定量的に目標を設定することで、「どこまで減らせるのか」が明確になり、改善の方向性が定まります。
また、製品ごとに在庫価値が異なる場合は、ABC分析などを活用して重要度に応じた管理レベルの設定を行うのも効果的です。
製造業における適正在庫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。
適正在庫を維持するための計算方法や、適正在庫を目指すための具体的な方法などがわかりやすい内容になっています。
製造業における適正在庫とは？計算方法や活用方法について解説！
在庫は将来の需要に備えて保有されるものですが、その根拠となるのが「過去の売上実績」です。過去データを分析することで、需要の変動パターンや季節変動、トレンドの移り変わりが見えてきます。
特に重要なのは、次のような分析です。
これらのデータに基づいて発注点や発注量を調整することで、必要な時に、必要なだけの在庫を保つことが可能になります。さらに、需要予測を自動化できるような在庫管理システムを導入すれば、属人的な判断から脱却し、精度の高い予測管理が実現します。
データドリブンな在庫管理は、在庫削減だけでなく、欠品防止や顧客満足度の向上にもつながるため、製造業にとって極めて重要な取り組みといえます。
次章では、適正在庫を運用で守るための安全在庫と発注点の具体計算を解説します。
在庫削減に取り組む際、最も難しいのが「欠品を防ぎながら在庫を減らす」ことです。その鍵となるのが安全在庫（セーフティストック）です。安全在庫は、需要やリードタイムの変動に備えて確保しておく余裕の在庫量を指します。
製造業では、サプライチェーンの混乱や需要の急増によって欠品が発生すると、納期遅延や顧客離れといった大きな損失につながります。一方で、安全在庫を持ちすぎると過剰在庫となり、保管コストや劣化リスクが増大します。そのため、適切に安全在庫を計算・維持することが在庫削減の成否を分けるのです。
安全在庫は「保険のような在庫」であり、過剰でも不足でも問題になります。最適な水準を算出することが重要です。
安全在庫の一般的な計算式は以下の通りです。
安全在庫 = z × σ_d × √LT
つまり、需要のばらつきが大きいほど、安全在庫も大きくなる仕組みです。
例えば、以下の条件を想定します。
この場合の安全在庫は：
安全在庫 = 1.65 × 20 × √5 ≒ 74個
→ 欠品を95％の確率で防ぐためには、74個を余分に持つ必要がある、という意味になります。
製造業では、以下のような点を考慮する必要があります。
これらを踏まえて、単一のルールではなく品目特性に合わせた安全在庫設計が求められます。
安全在庫の計算では「需要の標準偏差」が重要ですが、過去データだけでは十分に把握できないケースもあります。
ここで効果を発揮するのがAIによる需要予測です。
安全在庫を設定することで、欠品リスクを最小限に抑えつつ在庫削減を実現できるようになります。
しかし、安全在庫だけでは「いつ発注すべきか」という判断まではできません。
次に重要となるのが、発注点（Reorder Point）の設計です。発注点を正しく設定することで、必要なタイミングで必要な在庫を補充し、過剰在庫を防ぎながら安定した供給体制を維持できます。
安全在庫を確保した上で、在庫削減を成功させるためには、「いつ発注するか」を正しく決める必要があります。その判断基準となるのが発注点（Reorder Point：ROP）です。
発注点を正確に設計できれば、欠品のリスクを防ぎつつ、不要な在庫を抱えることなく効率的な在庫運用が可能になります。
発注点は以下の式で表されます。
発注点（ROP）=平均需要×リードタイム+安全在庫
この式により、「在庫が発注点を下回ったら次の発注を行う」というルールを作ることができます。
例えば以下の条件を想定します。
この場合、発注点は：
ROP = 100 × 5 + 74 = 574個
つまり、在庫が574個を下回った時点で新たに発注をかければ、欠品を避けながら在庫削減を実現できる、ということです。
現実の製造業では、需要やリードタイムが一定でないケースが多々あります。特に輸入部材や外注製品は納期が変動しやすいため、発注点を設定する際にリードタイムのばらつきも考慮する必要があります。
この場合、リードタイム中の需要標準偏差（σ_LT）を組み込んだ拡張的な発注点設計が有効です。
ROP = 平均需要 × 平均LT + z × σ_LT
こうした拡張モデルを用いることで、不確実性の高い環境でも安定した供給を維持できます。
理論式だけでなく、現場での運用をスムーズにするための工夫も重要です。
このように、発注点は一度設定すれば終わりではなく、定期的な改善サイクルに組み込む必要があります。
発注点を最適化するためには、需要予測の精度がカギとなります。AIを活用すれば、以下のような高度な運用が可能です。
AIによ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。
AIを活用した需要予測の基本知識や、注目を集める社会的背景、活用のメリット・デメリット、具体的な導入手順、活用事例がよくわかる内容になっています。
AIによる需要予測とは？導入事例や活用手法、メリットも詳しく紹介
在庫管理の効率化は、生産の最終段階だけでなく「上流工程」からの見直しが不可欠です。上流工程とは、調達・設計・開発など製造プロセスの初期段階を指し、この段階での工夫が後工程の在庫量に大きな影響を与えます。
たとえば、製品設計時に「部品点数を減らす」「汎用部品を活用する」といった工夫を取り入れることで、調達部品の種類や量を抑えることができ、結果として在庫保有コストも削減できます。また、調達先との事前連携によりリードタイムの短縮や発注頻度の調整ができれば、必要以上のまとめ買いを避けられます。
つまり、上流工程での判断がそのまま在庫量や回転率に影響するため、在庫削減は製品開発段階からの全体最適として考える必要があるのです。
製品ごとに異なる部品や中間製品（仕掛品）を使用していると、その分だけ在庫の種類が増え、管理も煩雑になります。そこで有効なのが部品や仕掛品の共通化です。
共通部品の活用により、複数製品の生産に同一部品を使えるようになると、仕入れや保管、発注のプロセスを集約できます。たとえば、ネジやパッキンなどの標準部品を統一したり、モジュール設計によって一部工程を共通化することが挙げられます。
これにより、個別在庫のばらつきが減り、調達単価の引き下げや在庫回転率の向上が見込めます。さらに、生産計画の柔軟性も高まり、需要の変動に対する対応力も強化されるという利点があります。
製造業、とくに食品・化学・医薬品業界などでは、「鮮度」や「品質の劣化」を防ぐ在庫管理が極めて重要です。完成品の在庫を長期間保管すると、賞味期限や使用期限が切れるリスクが高まるほか、顧客への品質保証にも悪影響を及ぼします。
そこで有効な手段が、原料の状態で在庫を保管し、必要に応じて生産を行う方式です。これにより、完成品としての滞留期間を最小限に抑えられ、常にフレッシュな製品を供給することが可能になります。
原料在庫は、加工・包装前であれば汎用性が高く、製品ラインの変更にも柔軟に対応できます。たとえば、共通原料から複数製品を製造することで、無駄のない生産が実現できます。
ただし、原料自体も保管環境によっては劣化するリスクがあるため、在庫保管条件（温湿度、遮光、期限管理など）の明確化が不可欠です。また、加工スケジュールを事前に調整し、過剰に原料が滞留しないよう、適切な需要予測と発注管理の連携も求められます。
在庫を多く抱える要因のひとつに、「生産や発注のロットが大きすぎる」ことがあります。まとめて作る・まとめて仕入れることで単価を抑える効果はありますが、その分、在庫が長期滞留しやすくなるリスクも高まります。これが過剰在庫や陳腐化につながってしまうのです。
そこで重要になるのが、ロット数の最適化です。需要予測に基づいて生産・仕入れの頻度を高め、小ロット・多頻度の方針に切り替えることで、常に必要最小限の在庫を保つことが可能になります。とくに需要が不安定な製品では、柔軟なロット調整が在庫最適化に直結します。
また、もう一つのポイントが発注点の明確化です。いつ、どのくらいの在庫水準になったら発注すべきかという基準を設定することで、欠品を防ぎながら過剰な仕入れも避けられます。これには、リードタイム、消費速度、安全在庫量といった要素を考慮して、発注点を定量的に管理することが求められます。
これらの施策は、在庫管理システムの導入によって自動化することも可能です。定期的に在庫データを確認し、発注ルールを見直していくことで、持続的な在庫最適化体制を構築できます。
在庫削減を図るうえで大きなカギとなるのが「リードタイム（調達・製造・納品までの所要時間）」の短縮です。リードタイムが長ければ長いほど、万が一の欠品に備えて多めの在庫を抱える必要があり、それが過剰在庫の原因となってしまいます。
一方で、リードタイムを短縮できれば、必要な時に必要な量を調達・生産できるようになり、在庫に頼らない柔軟な供給体制を実現できます。これは、ジャストインタイム（JIT）の思想にも通じる考え方です。
リードタイム短縮の具体策としては、次のような取り組みが挙げられます。
また、工程間のリアルタイムな情報共有や進捗管理の可視化を行うことで、ボトルネックを早期に発見し、継続的な改善につなげることが可能になります。
このように、リードタイムを短縮することは単なるスピードアップにとどまらず、在庫に依存しないスマートな生産体制の構築にも直結します。
在庫が過剰に発生する背景には、複雑化した製造工程が潜んでいるケースも少なくありません。工程が多岐にわたると、その分だけ中間在庫（仕掛品）や待機時間が増え、余分な在庫を抱える原因となります。
そこで重要になるのが、製造工程のシンプル化です。業務プロセスの見直しを行い、不要な工程や重複している作業を削減することで、在庫の滞留ポイントを減らすことができます。たとえば以下のような取り組みが効果的です。
これにより、仕掛在庫の発生を抑えるだけでなく、リードタイム全体の短縮や人員の最適配置にもつながります。さらに、シンプルな工程はトラブル対応や教育の効率も向上させ、現場全体の生産性を高める効果も期待できます。
つまり、工程の簡素化は単なる作業効率の問題ではなく、在庫圧縮と経営資源の最適化に直結する戦略的な施策なのです。
在庫削減を成功させるには、「いつ発注するか（発注点）」と同じくらい、「どれだけ発注するか（発注量）」の設計も重要です。発注量が多すぎれば在庫が滞留し、少なすぎれば発注コストや欠品リスクが増えてしまいます。
発注量を決める代表的な指標が 経済的発注量（EOQ） です。
EOQ = √(2DS / H)
この式により、発注コストと在庫コストの合計が最小化される最適な発注量を算出できます。
需要が不安定な製品では、大ロット発注は過剰在庫を招きやすいです。
小ロット・多頻度の発注に切り替えることで、在庫水準を低く保ち、需要変動にも柔軟に対応できます。
発注量の精度は需要予測に左右されます。
AIを使えば、季節性や販促要因も考慮した予測が可能になり、過剰在庫や欠品を最小化した発注量設計が実現できます。
在庫削減を実現するうえで、日々の使用計画（生産・出庫スケジュール）の精度を高めることは極めて重要です。どれだけ在庫管理ルールを整えても、現場の使用計画が不明確だったり、実態と乖離していれば、在庫の過不足が生じ、最適化は難しくなります。
とくに製造業では、使用計画の見直しによって需給バランスの調整を行うことが可能です。たとえば、以下のような取り組みが効果的です。
これにより、実際の需要と供給のバランスが取れ、在庫の過剰・欠品を回避しながら、安定した生産・納品体制を維持することができます。
さらに、部門間の連携を強化することで、営業側の見込みや顧客の需要動向を生産部門と共有し、使用計画の精度向上を図ることも可能です。システムを活用してスケジューリングを自動化すれば、人的ミスの削減にもつながります。
このように、使用計画の見直しは単なるスケジュール調整ではなく、在庫の流れそのものを最適化する中核的なアプローチといえます。
在庫の肥大化を招く大きな要因のひとつが、製品ラインナップの過剰な多様化です。顧客ニーズに応えるために製品バリエーションを増やすこと自体は重要ですが、あまりにも種類が多すぎると、1アイテムあたりの回転率が下がり、多品種・少量在庫という非効率な構造に陥りやすくなります。
このような状況を改善するには、製品ラインナップの棚卸しと最適化が必要です。具体的には次のようなアプローチが効果的です。
これにより、生産・在庫・管理すべきアイテム数が削減され、調達や保管の負担も軽減されます。さらに、使用部材の共通化や生産の平準化が可能となり、全体的な業務効率の向上にもつながります。
加えて、ラインナップの見直しはマーケティングや営業部門との連携も必要です。「売れる商品」に集中する体制を全社的に共有することで、在庫管理はより戦略的なものへと進化します。
在庫の最適化を全社的に実現するためには、個別の部門や拠点ごとに在庫を管理するのではなく、全体を俯瞰できる「一元管理体制」を構築することが不可欠です。
複数の拠点が独自に在庫を持ち、それぞれで発注・補充を行っていると、同じ商品が一方では不足し、もう一方では余剰になるといったアンバランスが発生します。これは企業全体としての在庫コストを増大させ、調達効率や生産計画の整合性を阻害する原因となります。
この課題を解決するには、以下のような施策が効果的です。
これにより、必要な在庫を適所に配置し、余剰在庫の移動・再利用などを通じて、全社最適の在庫コントロールが可能になります。
また、経営層が全体の在庫状況をリアルタイムで把握できるようになることで、戦略的な意思決定や需給バランス調整のスピードアップにもつながります。
一元管理は、単なるIT導入にとどまらず、組織横断の連携と運用ルールの統一によって、在庫管理のレベルを一段階引き上げる重要な取り組みといえるでしょう。
在庫削減を持続的かつ戦略的に実現するためには、ITツールやDX（デジタルトランスフォーメーション）の導入が欠かせません。従来の紙やExcelを用いた管理では、情報の更新や共有に限界があり、属人化・ミス・タイムラグといったリスクを完全には排除できません。
クラウド型の在庫管理システムやERP、AIによる需要予測ツールなどを活用することで、業務効率を高めるだけでなく、データに基づく経営判断と現場連携が可能になります。ここでは、IT・DXがもたらす在庫管理改善の具体的効果について、4つの観点から解説します。
手作業による在庫管理では、入力ミス・転記漏れ・棚卸しの数え間違いなど、ヒューマンエラーがつきものです。これにより、実際の在庫と帳簿上の在庫に差異が生じ、発注ミスや欠品・過剰在庫を招く恐れがあります。
また、在庫情報の更新が遅れることで、現場と管理側との間にタイムラグが発生し、正しい判断が下せない状況に陥ることもあります。
こうした問題は、在庫管理のIT化によって大きく改善されます。たとえば、
これにより、正確かつスピーディな在庫管理が可能となり、ミスによる余剰在庫や欠品リスクも大幅に低減されます。
多くの製造業が抱える課題のひとつが、在庫管理の属人化です。特定の担当者しか在庫の実態や発注タイミングを把握していないと、その担当者が不在の際に業務が滞るだけでなく、発注ミスや機会損失が起こりやすくなります。
DXの推進により、在庫に関する情報と手順を誰でも見える・わかる状態に標準化できます。具体的には、
これにより、業務の平準化と安定化が図れ、現場に依存しすぎない持続可能な体制が築けます。また、新人や異動者でもスムーズに業務を遂行できるようになるため、教育コストの削減にも寄与します。
在庫管理のIT化において、特に注目すべきなのが「一元管理の実現」です。クラウド型の在庫システムを導入することで、複数の部門・拠点に分散した在庫情報をリアルタイムで集約し、組織全体で在庫を見える化することができます。
このような一元管理がもたらす主な効果は以下の通りです。
特に、経営指標に連動した在庫KPIを可視化することで、在庫回転率や滞留在庫比率などを定量的に評価でき、改善施策を迅速に講じることができます。
過去の販売実績や季節変動、顧客の行動パターンなどをもとに、AIや機械学習を活用した需要予測を行うことで、在庫の精度を飛躍的に高めることが可能になります。
需要予測が正確であれば、次のような在庫戦略が実現できます。
特に予測精度が向上することで、従来は感覚や経験に頼っていた在庫判断がデータドリブンに変わり、属人性が排除されます。これにより、在庫管理は企業の競争力を支える戦略的機能へと進化します。
AI需要予測による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AIの関係性に焦点を当て、AIを利用した需要予測によってどのように効率化が図れるかがわかりやすい内容になっています。
AIを活用した需要予測による在庫最適化とは？成功事例も紹介
在庫削減を実現するうえで、需要予測の精度を高めることは極めて重要です。しかし、従来の需要予測には専門的な統計知識や分析スキルが求められ、担当者の負担が大きくなる傾向にありました。さらに、業務の煩雑さやヒューマンエラー、リソース不足といった課題を抱える企業も少なくありません。
そうした中で注目を集めているのが、ノーコード型の需要予測AIツールです。特に、AI CROSSが提供する「Deep Predictor」は、在庫管理に悩む企業にとって非常に頼もしい存在です。
Deep Predictorの最大の特長は、季節変動や市場動向などを加味した高精度な予測機能です。単純な過去実績の延長ではなく、AIが変動要素を学習し、過剰在庫や欠品のリスクを最小限に抑えることができます。これにより、販売機会を逃すことなく、ムダな在庫の削減が可能となります。
需要予測業務をAIに任せることで、属人的な予測作業を排除し、人的ミスを防止できます。また、複雑な予測計算に時間をかける必要がなくなり、人的リソースの節約と業務全体の効率化が実現します。現場の負担を大幅に軽減できるため、他の付加価値業務にリソースを集中することも可能です。
Deep Predictorは、企業が持つ販売データ（内部データ）に加え、天候、祝日、流行などの外部データも活用して学習・予測を行います。AIがデータの特徴を自動で捉え、各企業に最適なオリジナル予測モデルを構築するため、業種・業態を問わず柔軟に対応できます。
さらに特筆すべきは、ノーコードで誰でも簡単に使えるユーザビリティです。専門的なAIやプログラミングの知識がなくても操作できる設計になっており、初めてAIツールを導入する企業でも安心して使い始めることができます。
在庫管理の高度化を目指す企業にとって、Deep Predictorは「予測の精度向上」と「業務の簡素化」を同時に実現できる革新的なツールです。在庫削減に本気で取り組みたい企業には、ぜひ導入を検討していただきたいAIソリューションです。
在庫管理にお悩みの方は、ぜひ「Deep Predictor」の導入をご検討ください。資料請求や導入相談も受け付けておりますので、お気軽にお問い合わせください。
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在庫削減は製造業において重要な課題です。無駄な在庫を持つことは、コストの増加や資金効率の悪化を招き、経営の足かせになります。そこで、在庫を適切に管理し、削減することが求められます。そのためには、現状を正確に把握し、適正在庫を算出し、データを活用して管理を最適化することが必要です。さらに、ITやDXを活用することで、ヒューマンエラーを減らし、業務を効率化することが可能です。
これから在庫削減に取り組む方は、まずは自社の在庫の現状分析から始め、紹介した方法を一つずつ試してみてください。特に、ノーコード型の需要予測AIツールなどを活用することで、より精度の高い在庫管理が実現できます。これにより、コスト削減やキャッシュフローの改善といった成果を得ることができるでしょう。
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