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在庫管理業務が発生する企業では、必要な在庫数を正確に把握して在庫を確保することが求められます。しかし、適正な在庫数の予測は非常に困難な作業であり、過剰在庫や在庫不足に悩まされることも少なくありません。また、予測業務に対応する担当者の負担の大きさも問題となります。
本記事では、在庫予測業務の課題点を解説するとともに、課題を解決するための手法として需要予測AIの導入についても解説いたします。
需要予測AIの効果的な運用方法についても解説していますので、ぜひ参考にしてください。
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在庫数の予測をおこなう際、「過剰在庫」「在庫不足」「担当者の業務負担」などが
過剰在庫とは、商品の需要量を上回る在庫を抱えている状態を指します。過剰在庫は、商品の出荷予測数を見誤る、欠品を避けるあまり多く発注しすぎるなどが原因で発生します。
在庫管理の手法として、在庫に一定の余裕を持たせておき、欠品による販売機会損失の防止に努めること自体は問題ありません。
しかし、あまりにも多すぎる在庫を抱えてしまうと、在庫を長期間保管したゆえの商品劣化や、市場の需要変化による商品価値の低下、在庫の保管コストの増加が起こります。
さらに、キャッシュフローが悪化するといったデメリットもあることから、企業の財務状況の悪化にもつながります。さらに、過剰在庫と破棄を繰り返すことによるブランドイメージの毀損も発生します。
これらの理由から、在庫管理の際には、できる限り過剰在庫が発生しないよう在庫数を見極めなければなりません。しかし、適切な在庫数の予測は難易度が高いため「欠品が起こるよりは…」と在庫を多めに発注し、結果として過剰在庫が発生するということが往々にしてあります。
在庫不足は、需要量が在庫を上回り在庫が追いついていない状態であり、いわば過剰在庫と対となる現象です。
在庫が不足することで欠品が発生し、販売機会の損失につながるのみならず、顧客側からは「買いたいのに売っていない」というフラストレーションが起こるため、顧客満足度が低下するリスクもあります。また、競合他社に顧客を奪われるリスクもあるため、企業としては一番避けたい状況となります。
しかし、欠品をおそれるあまり在庫を多く確保しすぎることが過剰在庫を引き起こす原因ともなるため、在庫のバランス調整が非常に難しいといえます。
過剰在庫・在庫不足を引き起こさないためには、適切な在庫の量を予測して必要数を見極めることが重要です。
しかし、適切な在庫数の予測は、社内外のさまざまなデータを分析する必要があり、担当者に大きな負担がかかります。また、専門性や知識が求められ業務の難易度も高いことから、担当者のリソースが逼迫することは間違いありません。
担当者が他業務に割くリソースがなくなるのはもちろん、業務負荷の大きさによる集中力の低下や判断力の鈍化も引き起こされることから、在庫予測の精度が次第に低下していくおそれもあります。
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在庫を過不足なく確保するためには、予測を実施する担当者の負荷が少ない、かつ精度の高い需要予測の実施が求められます。
そこでおすすめなのが、需要予測AIの活用です。
需要予測AIとは、AI（人工知能）を活用して商品の需要予測するシステムやツールのことです。過去の販売データ、季節変動、プロモーションの影響など、さまざまなデータをAIが解析し、高精度な需要予測をおこないます。
予測業務に需要予測AIを導入することで、精度の高い予測が実現し、過剰在庫・在庫不足の発生を防げます。また、需要予測AIは人間が手動でおこなう予測に比べ、手間と時間がかかりません。担当者の業務負荷が軽減できることから、在庫数の予測をおこなう際の3つの課題をクリアしつつ、高精度な予測を叶えます。
需要予測AIについては、以下の記事でも解説していますので併せてご覧ください。
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！
在庫数の予測に需要予測AIを活用するのがなぜおすすめなのか、メリットについてさらに詳しく解説します。
在庫管理へのAI活用についてはこちらの記事もぜひ参考にしてください。
在庫管理にAIを活用するメリットとは？活用事例やおすすめAIツールについて徹底解説！
需要予測AIを活用する最大のメリットはやはり、適正在庫が維持できるという点です。適正在庫とは、余剰や欠品が発生しない、適正な数を保った状態の在庫を指します。
AIによる需要予測なら、過去の販売実績だけでなく、市場トレンドや季節変動など流動性のある要因も考慮した予測が可能です。さらに需要予測AIは、AIがデータを収集・分析して自動学習をおこない、継続的に予測精度を向上させるという特徴もあります。
これらの理由により、需要予測AIであれば、複雑な市場の変動にも対応した予測が可能となります。
市場の変化も加味した多すぎず少なすぎずのちょうどいい在庫が保たれるため、過剰在庫による在庫劣化や破棄、あるいは在庫不足による欠品や販売機会損失の発生のリスクが低減します。
適正在庫の考え方や計算方法については、以下の記事で詳しく解説しています。
適正在庫の基本の考え方とは？計算方法や注意点について徹底解説！
需要予測AIを使うメリットに、需要予測の業務における属人性の脱却が挙げられます。
従来の需要予測は、担当者が経験や勘を多分に用いて実施していたことから、予測の精度が安定しないという課題がありました。
その点需要予測AIであれば、経験や勘ではなくデータを基にするため、属人性を排除した
予測・分析が可能です。膨大なデータを客観的かつ迅速に分析でき、担当者の個人的な判断による誤りや偏りのない予測が実現できます。
需要予測AIに予測業務を任せることで、分析業務の大幅な時間短縮と効率化が叶います。
予測手法に関わらず、予測の精度を上げるためにはさまざまなデータの分析が重要です。しかし、人間が分析できるデータの量や種類には限界があり、データが増えるほどに分析の手間と時間もかかります。
需要予測AIなら、膨大なデータが分析できるのに加え、分析作業もAIが実施します。
そのため、担当者の業務量を削減しつつ高精度な予測ができることから、在庫予測業務全体を効率化できるため、担当者の負担も大幅に削減できます。
需要予測AIを用いた予測を実施する際に、ポイントとして押さえておくべき3点を解説します。
需要予測AIを使った予測手法を取り入れるのであれば、まずは需要予測AIを使う目的を明確にする必要があります。
何を課題としていて、何を目的に需要予測AIを使い、何を成果とするのか。これらの点を明確に決めておくことで、目標の設定がしやすくなります。また、目標に向けた一貫性のあるシステム運用をおこなうことにより、期待する成果も達成しやすくなります。
加えて、目的を明確化しておけば、効果測定もしやすくなり導入後の改善が容易になります。PDCAサイクルを効果的に回せるようになるため、継続的なブラッシュアップを図るためにも、目的は早い段階で決定しておくのがおすすめです。
需要予測に用いられるデータには、「内部データ」と「外部データ」の二種類があります。
内部データは、販売過去実績やキャンペーンの実施効果など、自社で抱えているデータのことです。対して、外部データは、天候データ、経済指標、トレンド、競合他社の動向などの、社外で計測されたデータをいいます。
人間が手動でおこなう従来の需要予測では、主に内部データが用いられ、複雑性が高く予測業務の難易度も飛躍的に上昇する外部データは加味しないことが多いです。
しかし、需要とは本来、社会全体の動きや市場の変化などによって流動するものです。そのため、より精度の高い需要予測をおこなうためには、外部データを駆使した予測・分析が必須です。
需要予測AIであれば、人間がおこなう予測では困難であった、膨大な外部データの予測・分析も可能です。需要予測AIを活用するからには、さまざまな外部データを用いた予測をおこない、高い予測精度を実現させましょう。
内部データと外部データについては、以下の記事でより詳しく解説していますので参考にしてください。
需要予測に必要なデータとは？精度を高めるためのデータを徹底解説！
需要予測AIの運用で肝となるのが、予測の検証と改善です。
AIは、機械学習によって「使えば使うほど賢くなる」という特徴を持ちます。需要予測AIも、予測を実施するほどにAIが学習し、精度が向上していきます。
そのため、需要予測AIは導入して終わりではなく、継続的に精度を向上させていくことが非常に大切なのです。
需要予測AIを導入したあとは、予測の結果と実際の需要を比較し、定期的に予測精度の検証をおこないます。もし誤差が出た場合は、その原因を分析し、修正していきましょう。
こうした検証と改善を繰り返すことで、適正在庫を保つための在庫予測の精度がさらに向上します。過剰在庫や在庫不足のリスクを最小限に抑えられるだけでなく、発注業務の効率化にも寄与するでしょう。
最後に、在庫管理に需要予測AIを導入した事例をご紹介します。
国内で小売事業をおこなう大手企業では、自社が運営する全国のスーパーマーケット店舗に、2019年よりAIを活用した需要予測手法を導入しました。
AIは主に商品の発注に利用されており、従来の発注システムでは取り入れることが難しかった、過去の販売データ、天候、チラシ掲載の有無などの複合的なデータの分析に活用されています。
AIの導入により、同社では発注作業の時間を平均で35%短縮することに成功しています。なかでも冷凍食品の発注については42％もの大幅な時間短縮ができるようになり、商品の欠品率も27％減少しました。
また、時間短縮によって担当者のリソースも再配分できるようになったため、その分を接客や売り場づくりなどの業務に振り分けています。
とある出版社では、AIとICタグの機能を組み合わせることで、在庫改善に成功しました。
これまでも同社では、返品による損失の軽減や万引き防止のために、それぞれの本にICタグを取り付けるという仕組みを導入していました。これは、書店に出荷した本の3割以上が返品され、年間2,000億円もの損失が出ているという出版業界特有の課題があるためです。
この状況を改善すべく、本ごとにICタグを付けることで、どの本がどの書店にあるのかといったデータを一元で把握できるようにしました。
その結果、各書店の需要や在庫状況に合わせた本の供給が可能となり、在庫管理が改善されました。加えて、店舗の防犯ゲートとICタグを連動させることによる、万引き被害の防止にも役立っています。
国内大手アパレルECでは、アパレル販売だけでなく古着の買取もおこなっており、買取の値付けシステムにAIを導入しました。
これまで古着の値付けは、買取側の経験や勘に基づいておこなわれていました。そのため、所持している服にいくらの価値があるのかを顧客側でイメージしにくく、古着買取の概念が浸透しないという課題がありました。
そこで、古着部門にAIを活用した値付けのシステムを導入したところ、これまでブラックボックスであった値付けの見える化がされ、顧客のなかの買取イメージが改善されました。
また、古着買取だけでなく販売についても改善がされています。AI値付けの精度の高さによって、買い取った古着が販売される確率はAI導入前の約1.5倍となったのです。さらに、倉庫内の在庫回転率が向上することで、保管在庫も減少しました。
古着の買取価格も200円から300円ほどアップしており、AI導入の効果がユーザーにも還元される好循環が実現されています。
従来の需要予測は、人間が経験と勘を頼りに実施していることが多く、予測精度に難があるケースが多々ありました。これにより、適正な在庫数が維持できず過剰在庫や在庫不足のリスクが発生するのに加え、担当者の負担が大きいという課題も存在しました。
需要予測AIを活用することで、高精度な予測が実現し、適正在庫を保つことができます。適正在庫数を維持することで、企業のキャッシュフローの改善やあらゆるコストの削減にもつながるため、在庫管理業務が発生する企業は積極的に活用していくことをおすすめします。
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在庫数や発注数の予測・分析をサポートするツールとなっています。
また、 Deep PredictorのAIはデータをただ学習するのではなく、データの特徴に合わせた学習・分析をおこないます。データごとの特徴をつかんで読み解き、最適化することで、企業に適したオリジナルのAIモデルを構築することが可能です。これにより、企業の経営実情に合わせた予測だけでなく、トレンド性の高い商品や季節性の高い商品に対しての販売量や売上の予測も高精度におこないます。
過剰在庫や在庫の欠品といった在庫の適正化にお悩みを感じている方は、ぜひ資料請求にお申し込みください。
