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近年のAI（人工知能）の成長と発展に伴い、AIによって在庫管理をおこなう企業が急増しています。本記事では、従来の在庫管理手法における課題点や、在庫管理にAIを活用するメリットについて解説します。国内外での在庫管理におけるAI活用事例もご紹介していますので、ご参考にしてください。
在庫問題の原因を明らかにし、
課題の解消にAIを活用する良い理由を解説
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従来の在庫管理には、余剰在庫あるいは在庫不足に陥りやすいという課題があります。
在庫の適正な管理のためには、商品の入出荷の管理や在庫数の記録に加え、適正な数の発注など多くの煩雑な業務が伴います。そのため、これらの業務のうちに少しでもミスやズレが発生するだけで、正確な在庫数が把握できなくなるのです。
正確な在庫数がわからなくなると、発注数にも過不足が生じるようになり、余剰在庫や在庫不足へとつながります。余剰在庫は商品の破棄を、在庫不足は販売の機会損失を引き起こします。どちらも企業にとっては大きなロスとなり、利益の損失につながるでしょう。
もうひとつの課題が、在庫管理業務の属人化です。
在庫管理は、こまかな情報の記録が求められる業務です。在庫の増減や移動は逐一記録・管理しなければならず、作業が非常に煩雑であり、人の手に依存しやすい業務です。そのため「担当者でなければわからない」といった状況になりやすいという問題が常につきまといます。
手作業で管理をしていれば当然のこと、在庫管理のためのシステムを導入していても、やはり「システムの担当者でないので詳しくはわからない」といった状態に陥り、業務の中身やノウハウがブラックボックス化します。
業務が担当者に依存すると、いざというときに「わからない」ことで業務が非効率化するばかりか、担当者のリソース逼迫にもつながります。リソースが逼迫すれば、自ずと人的ミスも起こりやすくなります。ミスが起こると、今度は在庫の正確な管理ができなくなり…と負の連鎖に陥るのです。
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AI需要予測による在庫問題を解決
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近年では、人の手による在庫管理ではなく、AIによる在庫管理の手法が増えています。AIによる在庫管理をおこなうことで得られるメリットは多くあります。
AIを活用した在庫管理については、ぜひこちらの記事も参考にしてください。
https://aicross.co.jp/deep-predictor/blog/blog-155/
在庫管理に需要予測AIを活用することで、余剰在庫・在庫不足の防止につながります。
需要予測AIでは季節要因をはじめとしたトレンド性の高い外部情報を加味できるものもあるため、鮮度の高いリアルタイムの外部要因の変化などを加味した需要予測が可能です。
その需要予測をもとに、適正な在庫の数を判断することで、需要やタイミングに応じた適切な発注管理・在庫管理が可能に。余剰在庫・在庫不足のリスクを軽減し、在庫の廃棄や販売の機会損失を防げます。
先述のとおり、人の手でおこなう在庫管理は非常に煩雑なため、属人化が起きやすく、担当者の負担も大きくなり、ミスも誘発されるというデメリットがありました。
生成AIを活用した在庫管理であれば、データの入力や管理といった記録業務の一部の半自動化が進むため属人性の排除に繋がります。
さらに、さまざまな業務プロセスが自動化されることで、担当者の負担を大幅に軽減し業務効率化がはかれるだけでなく、人的ミスも防ぎ正確性が担保されます。
在庫の適正数を保つには、商品の需要数をはかる「需要予測」の精度が重要です。
従来であれば需要予測は、担当者の経験・勘・知識によっておこなわれていました。しかし、在庫管理にAIを活用することで、需要予測もAIに任せることが可能となります。担当者の経験頼りの予測ではなく、AIが精密なデータ分析をおこなったうえでの予測となるため、その精度は飛躍的に向上します。
需要予測の精度向上は、在庫管理だけに留まらず売上の予測や人材管理など、あらゆる場面での円滑な企業活動を手助けしてくれます。
各企業では、AIを活用した在庫管理手法を導入しさまざまな効果を得ています。
国内の大手石油販売会社では、2020年から、石油製品の在庫管理にAIを導入しています。
同社では、全国の各ガソリンスタンドでの需要量を、各所の売上実績などからAIシステムによって予測。需要ごとに適切な量を出荷するという手法でAIを活用しています。
予測には過去の出荷実績だけでなく、原油価格や気象条件などの条件を加え、複雑かつ高精度な予測を実施することで在庫管理を最適化しています。
AIの導入に伴いおこなわれた実証実験では、AIによって割り出された2週間先の予測出荷量と、実際の出荷量の誤差は5%程度に留まっており、非常に高い精度で予測できていることが確認されています。
国内の作業服販売会社では、2021年を皮切りに、AIによる需要予測と自動発注が可能なシステムを導入しました。これまで同社では、約10万品目にものぼる商品の発注業務を、すべて店舗にいる担当者の経験則によってまかなっていました。
システム導入後は、これらの需要予測・発注の作業をすべてAIで自動化。過去の販売実績・天候・イベント情報などのデータの分析によって、予測精度が大幅に向上しました。同時に、商品別の発注計画の作成や在庫管理も自動化されたことで、従業員のリソース確保もできるようになりました。
世界各地に店舗を展開する海外大手アパレルブランドでは、購入された商品や返品の傾向などをAIによって分析するシステムを導入しています。これにより、商品の発注や在庫管理をおこなう人間の、意思決定をサポートできるようになりました。
そのほかにも、SNSや顧客データなどをAI分析し、トレンドの予測もおこなっています。これらのAI予測を活用し、より精密な商品管理や生産をおこなうといった、企業活動に役立てています。
国内大手スーパーマーケットでは、2020年に全国100か所以上の店舗へと、AIを活用した需要予測システムを一斉に導入しました。
同システムは、AIが過去の販売データに加え、商品価格や店舗での棚の陳列数、天候情報や顧客情報といったさまざまなデータを掛け合わせて分析することで、高精度な需要予測を実施。予測結果をもとに、最適な発注数をAIが提案するシステムとなっています。
システムの導入によって、営業時間中に商品の在庫不足発生が減ったことに加え、発注担当者の発注業務にかかる時間が3割減となったなどの効果がみられました。
在庫管理を効率化したい、在庫数の適正化をはかりたいとお考えの方には、AI需要予測ツール導入をおすすめします。
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も参考にしてください。
https://aicross.co.jp/deep-predictor/blog/blog-132/
AIがさまざまなデータを分析することで、過去の販売実績だけでなく、市場変動や季節性などの要因も考慮した正確な需要予測が叶います。また、「最適化アルゴリズム」と呼ばれる、余剰在庫や在庫不足といったリスクを最小化した最適数の予測も可能です。
商品廃棄や販売機会の損失を最小限に抑えることで、売上を最大化しつつ、大幅なコスト削減が目指せます。
人の手で在庫管理をおこなうと、業務内容やノウハウのブラックボックス化が起きがちです。AIによる在庫管理であれば、なぜ・どのようにしてその予測結果に至ったかの過程や理由、妥当性などが見える化されるため、在庫管理のノウハウがホワイトボックス化されます。
また、「要因Aと要因Bがそれぞれ結果に対してどのような影響を及ぼしたか」といった、変数と結果の因果関係も視覚化され、より高度なノウハウを蓄積できるようになります。
在庫管理や発注管理が必要となる業種・業態の企業では、在庫適正化のために、AIを取り入れた管理手法を採用する企業が増加しています。
AIによる在庫管理であれば、従来の手法での課題であった余剰在庫・在庫不足の発生や管理の属人化を排除し、効率的な在庫管理が可能です。また、適切な在庫管理には必須となる、高精度な需要予測も実現できます。
在庫の適正化に悩みを持つ方や、在庫管理業務の効率化を求める方には、AIを活用した在庫管理をおすすめします。
そんな在庫管理の業務だけでなく在庫量を決定するための需要予測にAIを活用することも可能です。
AI CROSSでは、専門知識がなくても使えるノーコード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、高精度な需要予測により最適な発注数や在庫の適正数などを予測・分析し、在庫適正化を手助けするツールとなっています。
加えて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すことができる」という特徴があります。データに基づいたあらゆる意思決定ができるようにサポートするツールとなっているため、「在庫を適正数で管理したい」「在庫管理のヒューマンエラーをなくし、属人化を防ぎたい」「予測分析の結果から最善の打ち手を導き出し、業務に活用したい」などのお悩みをお持ちのかたは、ぜひ資料請求にお申し込みください。
