在庫管理をAIで最適化！改善・成功事例からメリットを学ぶ

AIを活用して在庫管理を最適化させたいが、どんな点に注意すればいいのかと悩んでいませんか？

「AIで在庫管理をどこまで自動化できるの？市場予測は可能？」

「AI を活用すれば在庫の過多・不足は防げるのだろうか」

「在庫管理にAIを導入する際の注意点が知りたい。導入コストやセキュリティ対策は？」

「AIで改善できる在庫管理業務と実際の成功例が知りたい」

在庫管理のAI化は単に技術導入の問題ではなく、実はビジネスプロセスの全体的な改善と効率化に寄与します。

なぜなら、AIは在庫状況のリアルタイム把握、市場動向の正確な予測、業務の自動化といった複数の面でのメリットをもたらすからです。

筆者は「株式会社Pro-D-use」という経営コンサル会社で、企業の在庫管理に対して「AI技術の導入と運用」を支援しており、多くの企業の在庫管理AI化プロジェクトの成功や失敗を見てきました。

本記事では、AIを活用して在庫管理を最適化する方法と、その際の注意点について解説します。

在庫管理のAI化について、経営者が押さえるべきポイントは以下です。

棚卸しの効率化と人的ミスの防止など、AI導入で得られるメリット
導入コストや専門知識の必要性など、AI化における注意点
在庫管理のAI化の成功事例

この記事を読めば、以下のことが実現できます。

在庫管理の効率化と正確な市場予測など、AI化で得られるメリットがわかる
専門知識や過去データの必要性など、AI導入の注意点が把握できる
具体的な導入事例を通じて、AI導入による課題への対処法の実際が理解できる

ぜひこの記事を参考に、AIを活用した在庫管理の最適化について理解を深めてみてください。

また、「製造業のAI」「品質管理のAI」「在庫管理のAI」についても解説していますので、詳しく知りたい方はぜひ読んでみてください。

在庫管理の課題をAIで解決

在庫管理とは、商品の在庫が必要な時に必要な分だけ供給できるように在庫の状態を管理することです。

しかし、適切に在庫管理をするためには在庫の個数を正確に把握するほか、在庫が必要になる需要予測をしなければならないという課題があります。

在庫が不足あるいは過剰になってしまうことは在庫管理コストの増大につながってしまいますが、適切に在庫管理をすることは困難です。

そこで選択肢となるのが、AIを活用した在庫管理です。

AIで在庫管理を改善できるか？

AI（人工知能）を活用すれば、在庫管理の課題を解決できます。過去の実績データを参照することで、仕入の予測に繋げるといった使い方が可能になります。

従業員が手動で行ってきた業務を自動化するため、在庫管理の業務効率化が期待できます。

在庫管理は見える化すべき？

在庫管理の課題を解決する際、「在庫管理は見える化すべき？」という議論がされます。

在庫管理の見える化とは、在庫の場所や量に関する情報を可視化し、誰でも見える状態にすることです。

見える化することで、倉庫で現物をチェックしなくても在庫の状況を把握できるようになりますし、仕入れも無駄なく行えます。

AIで改善できる在庫管理業務とは

AIを活用して改善できる在庫管理業務には以下のようなものがあります。

在庫状況をリアルタイムで把握できる
市場予測ができる
人的ミスの防止
人的コストの削減

AIを導入することで、どのように改善できるのか見ていきましょう。

1.在庫状況をリアルタイムで把握できる

AIを活用すれば、在庫状況をリアルタイムで把握できるようになります。

AIカメラとは捉えた画像をAIで解析する機能を有するカメラで、在庫の数量を自動でカウントすることが可能です。

在庫の数量を人の手で確認しなくても、AIカメラによってリアルタイムで把握できるようになります。

2.市場予測ができる

過去の売上数量や季節ごとの需要変動など、実績データに基づいた市場予測および需要予測が可能です。

適切な在庫数量を確保することで、倉庫のスペースを適切に管理可能です。在庫の不足または過剰な在庫を防げるため、在庫管理コストの削減できるでしょう。

3.人的ミスの防止

人が行う作業にはどうしてもミスがつきものです。AIを導入することで、人的ミス（ヒューマンエラー）を減らすことができます。

また未然に、人的ミスを検知する機能を導入することでヒューマンエラーを事前に防ぐことが可能です。

4.人的コストの削減

AIの活用によって人の手による業務を削減できるため、人的コストを削減できます。

他の業務に人員配置する、リストラによる人件費の削減といった選択肢を取ることが可能です。

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在庫管理のAI導入の注意点

在庫管理にAIを導入するには、いくつか注意しなければならないポイントがあります。

導入コストがかかる
専門知識が必要
過去のデータが必要
セキュリティ対策が必要

コスト面やノウハウ活用の観点に注意して、AI導入の検討材料としてください。

1.導入コストがかかる

AIを導入する際は、導入コストと導入の効果を見極める必要があります。

長期的に見れば在庫管理コストの削減になりますが、初期費用がかかるため短期的に見れば出費がかさんでしまうのです。

また、AIを導入しても思ったような効果が出ない場合、導入コストが無駄になってしまうため注意が必要です。

2.専門知識が必要

在庫管理の業務をAIによって自動化するためには、AIやAIツールに関する専門知識が必要です。

また、ツールを導入する際はオペレーションに慣れるために担当者をトレーニングしなければなりません。

社内で正しくツールを導入できるよう、業務フローの構築やマニュアル作りをしておくと良いでしょう。

在庫管理のAIツールを導入する際は、サポート体制が手厚いベンダーに頼むことがおすすめです。

3.過去のデータが必要

AIは過去の実績やデータに基づいて予測などの判断を行います。

そのため、過去の実績がなければAIは正しく判断ができません。

AIに正しい予測をさせるために、正しいデータセットを準備しましょう。

4.セキュリティ対策が不可欠

AIを導入するには、在庫に関する社内情報をネットワークにつなぐ必要があります。

機密情報が流出することがないように、セキュリティ体制を整えることは不可欠です。

AIで在庫管理の業務効率化を改善した成功事例

小売店や工場など、在庫管理の業務にAIを導入した成功事例をいくつか紹介します。

アパレル通販店舗の業務改善

アパレル業界では、衣料品の在庫を過不足なく管理することが求められます。

しかし、季節やトレンドといった外部要因から在庫の状態を適切に予測し、管理することは困難でした。

そこで、廃棄をできるだけなくす目的で、AIによる在庫管理を実施したところ、「どのような商品を」「いつ」「どこで」「どんな店舗に」「どのタイミングで」といった様々な要因をAIに分析させ、在庫を過不足なく管理することに成功しています。

宅配デリバリーの発注管理

宅配デリバリーでは注文が入ってから調理を始めるため、注文が集中すると宅配までのリードタイムが長くなってしまいます。そこで宅配デリバリーでは、AIで注文が入る時期を予測し、リードタイムを短縮する工夫を取りました。

ある宅配デリバリー業者において、AIで注文動向を分析させたところ、適切な注文タイミングを予測できるようになりました。天候や顧客ごとの注文動向をもとに注文が入るタイミングを予測することで、リードタイムを短縮できれば顧客満度が高まるだけでなく、過剰在庫や食材不足の解消も可能です。

小売店における伝票入力の簡略化

小売店において、伝票入力の業務を簡略化することは避けられない課題です。AIで売上伝票の入力を自動化することによって、煩雑な伝票入力を簡略化できます。

ある小売店は、1日10時間以上かかっていた伝票入力をAIで自動化し、大幅なコストカットを実現しました。

伝票入力を簡略化すれば、従業員の人件費や外注費をカットできるほか、ヒューマンエラーのリスクも下げることができます。伝票入力のように、AIに任せられる業務をAI化することによって管理費をスリムにできるのです。

スーパーマーケットの発注業務を改善

国内の大手スーパーマーケットでは、AI発注システムを導入したところ、発注業務を3割削減することに成功しています。

スーパーマーケットでは多種類かつ大量の商品について在庫状態を適切に管理しなければなりません。しかし、必要なだけ在庫をそろえる棚卸業務は担当者の手を煩わせてしまいます。

AIを活用すれば、曜日・売れ筋などの情報をもとに、適切な発注数をAIから担当者へ提案できるので、在庫の数量を適切に保つことが可能です。

工場におけるサプライチェーンの改善

工場においてはサプライチェーンを管理することが重要です。

サプライチェーンとは、製品の原材料を調達することから販売に至るまで一連の流れを指します。

AIを導入することで、工場のサプライチェーンを改善することが可能です。ある工場ではAIカメラやドローンを導入して在庫管理の業務を無人化し、作業効率を大幅に改善することに成功しました。

深夜や休日でも自動でデータ取得できるため、365日24時間いつでも在庫の状態を適正な状態に保全できます。

AIを活用して在庫管理を最適化しよう！

今回は、在庫管理のAI化について、改善できる項目や導入の注意点、成功事例などを紹介しました。

AIで在庫管理を行う場合のポイントについては、主に以下の3つが挙げられます。

在庫の見える化など、在庫管理にAIを導入すれば、見える化・簡略化などが期待できる
人的ミスや人的コストなど、人に由来する課題を解決するためにも、AI導入は効果的
導入コストや専門知識、セキュリティ対策など、AIによる在庫管理には注意点もある

今回の記事を参考に、ぜひ在庫管理のAI化を成功させてください。

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