Powered by
Powered by
BLOG
最終更新日：
目次 ➖
近年、AI技術の進化により、複雑な需給予測やリアルタイムの在庫状況把握が可能になり、従来の在庫管理の方法では対処しきれなかった問題を解決する道が開かれています。しかし、AIの導入にはメリットだけでなく、いくつかの課題も存在します。
本記事では、AIを活用した在庫管理のメリットと課題を詳しく探り、実際の事例や導入時のポイントについても解説します。そして、AIを効果的に活用するための具体的なツールについても紹介し、最適な在庫管理を実現するためのヒントを提供します。
AIを活用した在庫管理は、企業が競争力を高めるための重要な手段となるでしょう。これからの時代における在庫管理のあり方を考える上で、AIの役割とその可能性をしっかりと理解することが求められています。
在庫最適化を目的としてAIを活用してみませんか？
AI需要予測による在庫問題を解決
→資料を見てみる
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。
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。
仕組みや事例、メリット、デメリットなどがわかりやすい内容になっています。
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！
AIを活用した在庫管理には多くのメリットがありますが、その導入と運用にはいくつかの重要な課題も存在します。これらの課題は技術面だけでなく、人的リソースやコスト面にも関わる問題です。
AIによる在庫管理において最も重要なのは、適切なデータを収集することです。しかし、データ収集には時間と労力がかかり、特に売れ筋ではない商品のデータが不足している場合、予測精度が低下します。AIは膨大なデータをもとに分析を行うため、十分なデータ量がない場合、正確な予測が難しくなり、在庫管理の効果が薄れてしまいます。
AIを導入しても、必ずしも成功するわけではありません。特に、中小企業や特定の商材においては、予測精度を向上させるために担当者のスキルが求められます。AIを効果的に運用するためには、担当者がAIの仕組みを理解し、適切に活用できるスキルを身につけることが必要です。
在庫数の予測に需要予測AIを用いるメリットついて詳しく知りたい方は下記の記事もご覧ください。
在庫予測業務の課題点、その課題を解決するための手法として需要予測AIの導入することについて等が良くわかる内容となっています。
必要な在庫数を予測する際に需要予測AIを用いるメリットとは？ポイントや事例について徹底解説！
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。
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。
アパレル業界では、売れ残りや在庫過剰の問題が経営を圧迫する大きな要因となっています。季節ごとにトレンドが急激に変化し、商品入れ替えが頻繁なこの業界では、従来の在庫管理手法では迅速な対応が困難でした。しかし、AIを活用することで、在庫管理に革命的な変化がもたらされています。
まず、AIを利用した需要予測によって、どの地域や店舗で、どのタイミングにどのような商品が必要かを正確に判断できるようになりました。ある大手アパレル企業では、過去の販売データ、トレンド情報、天候データなどをAIで統合的に分析し、次シーズンの需要を予測しています。この予測に基づき生産数や出荷先を調整することで、過剰在庫を削減し、欠品を防ぐことに成功しています。さらに、AIはリアルタイムで在庫をモニタリングし、売れ筋商品の不足が判明した場合には自動で発注を行う仕組みを構築。これにより販売機会の損失を最小限に抑えています。
コンビニエンスストア業界では、商品回転率が高く、気候や地域イベント、立地条件など多様な要因に影響されるため、在庫管理の効率化が非常に重要です。こうした課題に対応するため、多くのコンビニエンスストアがAIを活用した在庫管理システムを導入し、大きな成果を上げています。
AIによる需要予測システムは、過去の販売データ、天候情報、地域のイベント情報などを分析し、次に売れる商品を高精度で予測します。これにより、必要な商品を適切なタイミングで店舗に補充することが可能となり、無駄な在庫を抱えることなく、売上の最大化と在庫コストの削減を同時に実現しています。例えば、あるコンビニチェーンでは、AIを導入した結果、従業員の発注作業を約3割削減し、営業中の欠品を大幅に減少させることに成功しました。
ある大手製造メーカーでは、従来の在庫管理システムでは対応が難しかった需要変動を克服するために、AIを導入しました。このAIシステムは、過去の販売データ、マーケットのトレンド、さらには天候や季節要因といった外部データを分析し、需要予測を行います。その結果、過剰生産や欠品を大幅に削減し、適切なタイミングでの生産と供給を実現しました。さらに、このシステムは生産スケジュールの自動調整機能を持ち、急な需要の変化にも柔軟に対応できるようになっています。これにより、在庫コストを削減しながらも、顧客満足度を向上させることに成功しています。
また、日本を代表する電機メーカーでは、AIを活用した製造データの解析により、生産現場での品質低下や歩留悪化の要因を特定。欠損値が多いデータでも高精度な解析を可能とし、推定誤差を約41％削減しました。この技術革新は、製造現場における信頼性向上に直結し、安定した生産計画を支える基盤となっています。
化粧品ブランドにおいて、AIを活用した在庫管理は、商品の鮮度維持と顧客満足度の向上に大きく貢献しています。ある大手化粧品ブランドでは、AIを活用して各店舗の販売データをリアルタイムで分析し、需要予測を行っています。これにより、特定の商品が急に売れ行きが伸びた際にも迅速に対応でき、欠品を防ぐことができました。また、季節やトレンドの変化に応じた商品ラインナップの最適化も可能となり、売れ筋商品の在庫を常に適量に保つことができています。
さらに、AIは商品の使用期限や劣化のリスクを予測し、在庫の回転率を適切に管理する役割も果たしています。これにより、廃棄ロスを最小限に抑え、エコフレンドリーな企業姿勢をアピールすることができ、ブランドイメージの向上にもつながっています。顧客の購買履歴や好みのデータを活用することで、パーソナライズされたプロモーションも可能となり、リピーターの増加を促進しています。
医療機器メーカーにおける在庫管理へのAI活用は、医療業界特有のニーズに応える形で進化しています。医療機器は高度な技術と精密性が求められるため、在庫管理の精度は極めて重要です。このメーカーでは、AIを用いた需要予測システムを導入し、過去の販売データや季節的な需要の変動、さらには医療機関からのフィードバックを総合的に分析しています。このシステムにより、特定の医療機器が不足するリスクを事前に検知し、迅速な補充を実現しています。
さらに、AIは製造プロセスの最適化にも寄与しています。製品の生産スケジュールを自動で調整し、必要な部品や材料の在庫量を最適化することで、無駄を削減し、コスト効率を向上させています。また、AIを活用した品質管理システムは、製品の不良率を低減し、高品質の医療機器を安定して供給できる体制を構築しています。
AIを用いた在庫管理について詳しく知りたい方は下記の記事もご覧ください。
在庫管理にAIを用いるメリットやAIによる在庫改善の事例、在庫管理に活用可能なAIの種類などが良くわかる内容となっています。
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！
AIを活用した在庫管理の導入には、多くのメリットがありますが、効果的に運用するためにはいくつかの重要なポイントを押さえておく必要があります。
AIを導入する前に最も重要なのは、「何を達成したいのか」という目的を明確にすることです。AIはあくまでツールであり、目的が不明確なまま導入しても、その効果を十分に発揮することは難しいです。例えば、在庫過剰を解消するのか、発注精度を向上させるのか、あるいは需給の予測をより正確に行いたいのか、目的によって導入すべきAI技術や必要なデータが異なります。
目的がはっきりしていれば、導入後の評価が行いやすく、進捗の測定が可能になります。逆に目的が曖昧な場合、導入したAIツールが本当に必要だったのか、どのような成果を上げたのかを評価することが困難になります。
AIの導入には初期費用がかかります。これには、AIシステムの導入費用だけでなく、データの整備や従業員へのトレーニング費用、人材の確保なども含まれます。これらのコストを事前に見積もり、導入計画を立てることが重要です。
また、導入後の運用コストも無視できません。例えば、データのメンテナンスやAIモデルの更新、システムの保守費用が継続的に発生するため、これらも事前に考慮して予算を設定しておくことが大切です。予算内で収まるように導入を進め、コストの最適化を図りましょう。
AIが正確に機能するためには、学習させるデータの質と多様性が極めて重要です。データに偏りがあると、AIは誤った予測を行ったり、特定のパターンしか学習できなくなったりします。これにより、在庫管理の精度が低下し、最適な発注ができなくなるリスクがあります。
特に、売れ筋商品以外のデータが不足している場合や、特定の季節や地域に偏ったデータを使用すると、AIの学習結果が偏り、予測精度が低くなります。多様なデータを収集し、適切に前処理を行うことで、AIが実際の運用に役立つ予測を提供できるようになります。また、導入後にもデータの偏りに注意を払い、定期的なチューニングを行うことが求められます。
AIを活用した在庫管理は、その導入によって大きな効果を得ることができますが、導入前の準備が重要です。目的を明確にし、初期コストをしっかりと見積もり、データの偏りに注意を払うことで、AIを最大限に活用できます。
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。
在庫最適化を目的としてAIを活用してみませんか？
AI需要予測による在庫問題を解決
→資料を見てみる
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。
