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現在、在庫管理の課題を解決するために、多くの企業がAI技術を活用した在庫最適化に注目しています。
本記事では、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を具体的な事例と共に紹介します。
AIを用いることで、需要予測の精度向上や在庫管理業務の効率化が実現し、結果として過剰在庫や欠品の回避が可能になります。もし在庫管理に悩んでいるなら、AIによる在庫最適化の可能性を探ってみませんか？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。
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在庫最適化と一口に言っても、取り扱う製品の種類や企業の規模によって最適化の手法は異なります。ここでは、在庫量を効率よく管理するための3つの方法を紹介します。
1つ目のアプローチは、在庫数の適正化を図る方法です。各製品に対して最適な在庫量を設定し、その基準に基づいて発注と在庫管理を行います。この手法は一般に、定量発注方式や発注点方式と呼ばれます。減少した在庫を既定の量まで補充するイメージです。この方法の利点は、発注のタイミングや量を決定する手間が省けることです。設定した基準を下回った場合には自動的に発注を行うため、売れ行きが安定している商品や、価格が低いもの、重要度がそれほど高くない製品の発注に適しています。
もう1つの方法は、需要予測を活用するアプローチです。最初に紹介した定量発注方式では、季節の変化や特別なイベントに対応しきれません。そのため、店舗周辺のイベントやキャンペーンなどの外部要因を考慮して、適切な在庫量を決定するのがこの方法です。しかし、この方法には製品ごとに発注数量やタイミングを毎回考慮する必要があり、発注プロセスが煩雑になるというデメリットがあります。さらに、担当者の判断に依存するため、誤りが発生しやすく、経験のあるスタッフでなければ対応が難しいことも課題です。
3つ目の方法は、過剰在庫や滞留在庫をチェックして在庫を効率的に管理する方法です。定期的な棚卸しの際に在庫状況を確認し、異常を発見して対策を講じる手法です。特に商品数が多い企業では、全ての在庫を頻繁にチェックするのは困難です。そのため、定期的な在庫チェックの際に異常を検知して、迅速に修正することが求められます。適切な在庫数を維持できなかった理由を分析し、対策を講じることで、将来の在庫異常を防ぐことができるのがこの方法の利点です。
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。
在庫最適化の概要や手法などがわかりやすい内容になっています。
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!
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
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、具体的な導入手順などがわかりやすい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
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。
在庫数を効果的に管理するためには、発注方法の見直しや在庫異常の早期発見と修正が必要です。しかし、これらの方法は柔軟性に欠けたり、発注の手間が増えるなどの課題があります。こうした問題を解決する手段として、AIの活用が注目されています。ここでは、AIを在庫管理に導入することの主な利点を4つご紹介します。
企業規模が拡大するにつれて、在庫管理にかかる業務は増大します。しかし、AIを導入することで在庫管理や発注業務の効率化が図れます。現在の在庫状況や出庫情報、在庫不足などをAIが管理するため、人の手をほとんど必要としません。店舗数が増えても同じAIシステムを使用できるため、企業全体の業務効率化が可能です。
AIを導入することで、高精度な需要予測が可能になります。在庫を適切に保つには、過去の売上データに加え、将来的な需要を予測することが重要です。競合商品の販売スケジュールや市場全体の動向など、過去データからは得られない情報も考慮する必要があります。
AIは、これらのデータを学習することで、未来の需要変動を考慮した在庫数を計算できます。これにより、発注担当者の経験に依存せずに在庫を最適化できるという利点があります。
需要予測の精度を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。
精度の高い需要予測を行うために必要なデータの種類や役割、AIを使った予測手法の利点がよくわかる内容になっています。
需要予測の精度を向上させるには？必要なデータや精度が上がらない原因を解説
AIを活用することで、過剰在庫や欠品のリスクを低減できます。販売数の減少に応じて最適な在庫数を調整したり、売れ行きの良い商品は欠品が発生する前に発注することが可能です。人が商品ごとに発注数を決定するのは時間がかかりますが、AIを使えば効果的に発注を行えます。また、欠品を防ぐことで機会損失を避け、収益の向上が期待できます。過剰在庫が減少すれば、他の商品への投資も可能となり、保管コストも削減できます。
在庫管理には、誤発注や発注漏れといった人為的なミスがつきものです。目視確認で在庫数を誤ったり、データ入力時に発注量を間違えるなど、様々なミスが考えられます。マニュアルやチェックリストの作成も一つの対策ですが、人間の関与がある限りミスは避けられません。AIを活用することで、このような人為的ミスを大幅に減らすことができます。
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。
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。
AIを活用した需要予測の導入イメージや導入ステップがよくわかる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
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。
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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。
