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近年、勢いを増しているAIの進化。このAIが、在庫管理にも活用されていることをご存知でしょうか。
本記事では、AIを活用した在庫管理手法によって、従来の管理手法からどのように変わるのかを解説します。AI活用のメリット・デメリットのほかにも、実際にAIを在庫管理に活用している事例や、AIツールの種類についても解説しています。現在の在庫管理に課題を感じている方はぜひご覧ください。
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AI需要予測による在庫問題を解決
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従来の在庫管理は、人的なリソースを頼りにおこなわれることがほとんどでした。しかし、従来の在庫管理手法には、大まかに3つの課題が存在します。
在庫管理をおこなう際に直面する課題として、真っ先に挙げられるのが「過剰在庫」と「在庫不足」です。
過剰在庫は、需要を超えた量の在庫を抱えてしまうことをいいます。発注ミスによって多すぎる量を発注してしまった、需要の読みが外れて在庫が売れ残ってしまった、などの原因によって起こります。
その逆の現象が在庫不足で、在庫の量を上回る需要が発生し、在庫が品切れになってしまっている状態です。
過剰在庫と在庫不足は、どちらも人為的ミスによって起こる場合もありますが、多くの原因は、需要を正しく予測できなかったことにより発生します。
過剰在庫と在庫不足の発生には、それぞれに複数のリスクが伴います。
過剰在庫が起こると、在庫の保管コストや管理コストといった、余分なコストが増加してしまいます。また、在庫を長期保管することで、商品の劣化が起こり、廃棄せざるを得なくなるというリスクもあります。
さらに、在庫は企業の資金とみなされますが、在庫が売れない限り資金は現金化されません。資金が在庫に固定されることで、企業の財務状況が悪化するおそれもあるでしょう。
一方で、在庫不足の最大のリスクは、販売機会の損失です。商品の欠品によって、得られるはずだった利益を得られないばかりか、顧客の「買いたい」という需要に応えられず、顧客満足度が低下するおそれもあります。
また、製造業で在庫不足が起こる場合は、上記に加えて生産ラインの停止という大きなリスクも存在します。製造に必要な部品や製品の在庫が欠品すると、生産ラインが滞り、生産の遅延や余分なコスト増加が起こるため、大きな問題となるのです。
過剰在庫については、以下の記事でも詳しく解説しています。併せてご覧ください。
在庫過多とは？余剰在庫・滞留在庫との違いなどを徹底解説！
在庫管理は、正確性が求められるうえに、非常に手間のかかる業務です。そもそも在庫管理自体が多くのリソースが必要な業務であるのに加え、非正確で非効率的な在庫管理業務がおこなわれると、その分を補完するための手動での在庫チェックや棚卸し作業が頻発します。それにより、さらなる時間と人手が取られてしまうという悪循環に陥ることも少なくありません。
また、ひとたび在庫のミスが起こると、追加の発注やお客さまへの対応が必要となり、物流部門や配送部門が通常業務以外の対応を強いられます。顧客からの問い合わせやクレームも増加し、カスタマーサポート部門の負担が増すでしょう。企業としても余分な経費の増加が発生するため、在庫管理は総じて慎重で正確な対応が求められる業務といえます。
在庫管理業務で無視できないのが、ヒューマンエラーのリスクです。
先述のとおり在庫管理は、慎重かつ正確な対応によるミスの回避が求められる業務です。しかし、人間が対応する以上は、ヒューマンエラーのミスをゼロにすることはできません。
在庫の入出庫数を誤って記録することで、在庫データが実際の在庫数と一致しなくなる。倉庫内の在庫配置を誤り、必要な在庫が見つからなくなる。在庫を誤配送してしまう。
このようなヒューマンエラーはどれだけ気をつけていたとしても、決して起こり得ないことではありません。そして、これらのミスが発生してしまうと、リカバリーに多大なリソースが割かれてしまうのです。
さらに、誤った在庫情報を参照して発注や生産計画が立てられてしまうと、過剰在庫や在庫不足が起こるという負の連鎖も起こります。在庫不足によって欠品が起こると、顧客の不満が引き起こされ…と問題が拡大していき、ひいては企業全体にマイナスの影響を及ぼすでしょう。
在庫最適化を目的としてAIを活用してみませんか？
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今、多くの課題を抱える人的な在庫管理手法から、AI（人工知能）を活用した在庫管理手法へと移行する企業が増えています。AIを活用することでどのようなメリットが得られるのかを解説します。
AIを活用した在庫最適化については、以下の記事でも解説しています。
在庫最適化とAI活用の関係性は？需要予測AIを用いた在庫最適化の事例も紹介！
先述のとおり、従来の在庫管理手法で過剰在庫・在庫不足が起こるのは、「需要を正しく予測できないから」という理由が大きいと説明しました。この点を解決できるのが、AI活用の最大のメリットといえます。
AIを使えば、過去の販売データや季節による市場の変動、トレンドなどを分析して、需要を正確に予測できます。正確な需要を把握することで、必要な在庫量を正確にとらえ、過不足のない在庫確保が可能となります。
また、適切なタイミングでの発注も可能となるため、過剰在庫や在庫不足を未然に防止できます。
AIを活用して在庫管理をおこなうことで、在庫管理業務の効率化がはかれます。
人間の手動による在庫管理では、在庫チェックやデータ入力の作業に手間と時間がかかっていましたが、AIを導入することで、AIがこれらの作業を自動でおこなってくれるようになります。
さらにAIは、在庫状況をリアルタイムで監視し、最適な発注量とタイミングで知らせてくれます。これにより、在庫のデータ管理作業がAIに置き換えられることから、空いた人間のリソースをほかの業務に振り分けられるようになります。
その結果、全体の業務プロセスが効率化され、コスト削減や生産性の向上が実現します。
従来の在庫管理の課題の項目でも触れたとおり、人間が手動で作業をする以上は、ヒューマンエラーを避けて通れません。
しかし、AIで作業を自動化することで、正確な在庫データが管理できるようになります。必然的にヒューマンエラーがなくなるため、人間による「うっかりミス」を予防するには、AIの導入がもっとも手っ取り早い方法といえます。
AIによる在庫管理には、メリットだけでなくデメリットも存在します。
AIシステムやツールを新たに導入するには、当然ながら費用がかかります。
導入の際に必要な初期費用だけでなく、AIを使い続け運用していくためのメンテナンスやアップデートといった、維持費用もかかる点にも留意しておく必要があります。
また、AIを効果的に運用するには、高性能なハードウェアやソフトウェアも求められます。もしこれらを一切持ち得ない状態の場合は、ハードウェア・ソフトウェアの調達から始める必要があり、その費用もかかるため注意しましょう。
AIを活用するには、専門的知識やITスキルが求められます。AIアルゴリズムの理解やデータ分析、システムの設定・調整といった高度な技術が求められるため、在庫管理にAIを活用するためには、AIの専門知識を持つ担当者を抱えることが必須です。
AI知識を持つ担当者が社内にあらかじめいれば問題ありません。しかし、専門知識のある担当者がいない場合は、新たに人材の採用をおこなうか、既存の担当者にAI知識の教育をおこなう必要があります。人材の採用・育成には時間もコストもかかるため、AI導入計画は長期戦になるかもしれません。
また、AIの技術や情報は日々アップデートされていきます。そのため、AI知識の既学者であっても、日々の継続的な学習はほぼ必須といえます。
情報のアップデート以外にも、自社で扱うシステムのトラブルシューティングや、AIと在庫管理業務をフィットさせるためのシステム最適化などのためにも、継続的な知識の更新が求められます。技術者の継続的な教育が、企業にとっては負担になることもあるでしょう。
実際にAIを活用して在庫管理をおこなっている事例をご紹介します。
AIを用いた在庫管理については以下の記事でもご紹介しているため、こちらも参考にしてください。
AIを用いた在庫管理の事例5選！在庫問題を解決するAI活用のメリットを徹底解説！
全国の調剤薬局では、在庫管理へのAI導入が進んでいます。
とある薬局チェーンでは、過剰在庫の発生が多発するという課題がありました。同時に、発注業務に手間がかかっているという課題もあったため、発注業務の煩雑さから過剰在庫が発生しているのではと仮説が立てられました。
そこで、AIによる在庫管理システムを導入し、全国の店舗の調剤データをAIで蓄積・分析しました。さらに、分析データをもとに、使われる薬剤の種類・データ・タイミングなどをパターン化。このパターンに応じた適切な発注点（在庫が一定量を下回ったときに発注をかける方式で、発注のタイミングとなる在庫水準）を算出することで、在庫を適正化し、過剰在庫を減らすことに成功しました。これにより、月間の在庫金額を20%も減少させられたのに加え、欠品の発生も防げるようになりました。
製造業は、各業界のなかでもいち早くAI在庫管理を取り入れた業界といえます。製造業における過剰在庫や欠品は、生産ラインの稼働に多大な影響を及ぼすため、AIによる在庫管理の恩恵が大きいという理由からです。
とある国内製造業者では、商品の入出荷時に、目視による在庫残数チェックと不足分の補充をおこなっていました。しかし、この作業は多くの人手と時間が必要で、入出荷のたびに作業員が残業を余儀なくされる、労働時間が伸びるといった課題を抱えていました。
この目視確認による在庫管理の負担を軽減させるために、同社はドローンとAIによる画像認識を融合した技術を導入。従来の目視確認から、カメラ付きドローンを倉庫内に飛ばし、自動操縦のドローンのカメラとAIによって在庫確認をするシステムへと移行しました。
このシステムによって、在庫確認作業の無人化がなされ、作業員の労働時間削減に成功しました。
加えて、ドローンが自動操縦であることから、人がいない深夜帯や休日でも作業ができるようになり、サプライチェーン全体の効率化も実現されています。
国内大手小売チェーンでは、全国のスーパーマーケットにおける需要予測と在庫管理にAIを導入しています。
従来の需要予測は、ベテランの担当者がこれまでの勘と経験を頼りにおこなっていました。
しかし、人間のおこなう需要予測では精度に限界があることから、一定の過剰在庫・在庫不足は常に発生している状態でした。
また、少子高齢化の波によって働き手が減少している現在、慢性的な人材不足の問題も抱えています。ベテラン担当者のスキルを引き継ぐ人材が少なくなってきたことで、従来どおりの手法ではいずれ限界が訪れることも予想されていました。
これらの課題を総合的に解決するために導入されたのが、AIによる需要予測と在庫管理です。AIによる高精度な需要予測と、予測結果に基づく在庫管理をおこなう方式に切り替えました。
AIの導入によって、発注業務にかかっていた時間は平均で35％短縮、冷凍食品に限ると42％もの短縮が実現されました。欠品率も27％減少しており、在庫管理での課題も改善されています。
最後に、在庫管理におすすめのAIツールを3つご紹介します。自社の抱えるお悩みや業務の実情に合わせて、最適なツールを選んでください。
AIカメラは、AI機能を搭載したカメラで、AIによる画像認識や画像の解析が可能です。リアルタイムでの物体検出や動作分析、データ収集が可能が可能なことから、倉庫管理業務に活用されることが多いです。
「製造業での事例」で活用されていたのも、このAIカメラです。倉庫内の在庫状況をリアルタイムで把握し、商品の位置や数量を自動で把握できるため、倉庫作業における人的ミスの防止や人件費の削減に役立ちます。
ChatGPTや生成AIは、昨今ではニュースなどでもよく取り上げられることが多いAI技術であり、ご存知の方も多いのではないでしょうか。
生成AIとは、テキスト・画像・音声などの新しいコンテンツを生成する人工知能技術です。ChatGPTは生成AIのうちの一種で、OpenAI社が開発した対話型AIサービスを指します。
人間とテキストベースで対話し、文脈を理解したうえで質問に答えたり文章を生成したりと、さまざまな情報提供や問題解決を支援するのが特徴となっています。
このChatGPTの機能であるGPT’sを活用した在庫管理も可能です。
例えば、GPT’sに在庫データを入力して記憶させておくことで、リアルタイムの在庫状況や過去の在庫履歴を質問形式で取得できます。
より単純な例では、Excel（エクセル）やGoogleスプレッドシートで在庫管理をしたい場合に「商品ごとの入出庫数の増減を計算するための関数がわからない」と質問すると、エクセルやスプレッドシートで使用できる関数を提案してくれます。
そのほかにも、在庫管理に関するアドバイス、発注タイミングや適正在庫量の推奨なども、ChatGPTに支援してもらうことが可能です。
注意点として、通常のChatGPTでは在庫データなど提供した自社データが再学習に活用される恐れがあるためChatGPTのチームプランに加入するなど自社の機密データが再学習に活用されないセキュリティ対策を視野に入れると良いでしょう。
ノーコード型需要予測AIツールとは、需要予測ツールにAIが搭載されたツールです。AIが搭載されたことで、従来の需要予測システムよりも高精度な予測が可能となっています。
複雑なデータ分析による精密な需要予測が、専門知識が不要で誰でも簡単におこなえることから、在庫管理や需要予測の業務が発生する多くの企業で導入されています。
また、導入費用が比較的安価であるため、在庫管理にAIを導入する際のネックであったコスト面もクリアしています。
さらに、ノーコード型需要予測AIツールなら、商品の過去の販売データはもちろん、トレンドや時季による市場変動、経済状況なども加味した複雑なデータ分析が可能です。
そのため、非常に高い精度での需要予測をもとに、在庫の需要や適切な発注量、補充タイミングなどを算出できます。これにより、過剰在庫・在庫不足を防ぎ、適正な在庫管理が実現されます。
各種AIツールのなかでも、「在庫管理の業務が煩雑でリソースが圧迫されている」「在庫管理業務でのヒューマンエラーが多発している」「過剰在庫や在庫不足に悩まされている」といった悩みをお持ちの企業には、特にノーコード型需要予測AIツールの導入がおすすめです。
なかでもAICROSSが提供する「Deep Predictor」は、在庫の適正化に最適なツールです。季節変動や市場変動を加味した需要予測が可能なため、過剰在庫や在庫不足の欠品のリスクを最小限に抑えられます。また、予測業務をAIに任せることで在庫管理のヒューマンエラーや人的リソースが最小限に抑えられ、業務全体の効率化が叶います。
Deep Predictorは、企業の販売データ（内部データ）や、天候情報、祝日、トレンドといったデータ（外部データ）を収集し、特徴に合わせて学習・分析します。そのうえで、データごとの特徴をつかんで最適化し、企業に適したオリジナルのAIモデルを構築できます。
さらに、Deep Predictorは、需要予測やコード知識などの専門知識がなくても使えるツールです。数あるAIツールのなかでも格段に扱いやすいツールとなっているため、在庫管理でお悩みの場合には非常におすすめのツールです。
従来の在庫管理手法には、「過剰在庫・在庫不足」「業務リソースの圧迫」「ヒューマンエラー」といった課題がありました。これらの課題を解決するために注目されているのが、AIを活用した在庫管理手法です。
ひと口にAIツールといえども、AIカメラや生成AI、ノーコード型需要予測AIツールなどさまざまなツールが存在するため、自社の実情や業務フローに合ったツールを選択することが重要です。
なかでもノーコード型需要予測AIツールであれば、在庫管理のあらゆるお悩みを解決できます。導入費用が安価であり、専門知識不要で誰でも使えるツールとなっていることから、在庫管理にお悩みの企業には特におすすめです。この機会にぜひ資料請求からお問い合わせください。
