AIによる在庫最適化で業務効率UP！活用事例、特徴、相違点や在庫管理における4つの導入事例や問題点も解説

最近では、在庫管理の領域においてもAIの導入が進んでいますが、具体的にはどういった形で活かされているか知る方は少ないでしょう。

在庫を抱える業種においては、在庫管理を適切に実施していないと、安売りが必要になるなど、商品価値の低下につながる可能性があります。結果的に顧客からの評価も低下してしまい、利益減少の要因となるでしょう。そこで、在庫管理を確実に行うために、AIを利用した方法が進められています。

この記事では、AIによる在庫管理と従来型の在庫管理との相違点や特徴、導入事例のポイントについてを紹介していきますので、ぜひ参考にしてください。

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なお、AIの詳しい特徴や仕組みについては「AI（人工知能）とはなにかを正しく理解し、ビジネスに活用する方法」の記事にて解説しておりますので、あわせてご覧ください。

AIによる在庫管理の特徴

AIを活用することで、在庫管理業務の自動化が可能です。

AIはバラエティに富んだパターンを学習することによって、大量のデータを分析して人間と同様に作業手順を学習できるため、データに基づいた正確な需要予測ができます。

AIによる需要予測の詳細については「需要予測AIとは？何にどこまで使える？デメリットは？導入事例徹底解説」で解説しておりますので、あわせてご覧ください。

在庫管理の適正化、柔軟性の向上

在庫管理業務にAIシステムが導入される以前においては、非常に多い数量に膨れ上がった商品や製品の在庫管理を担当者がマニュアルで実施していましたが、AIシステムを活用した在庫管理ではバーコードなどを用いて入出庫時のデータを入力できるため、在庫数カウントなどの人為的ミスの防止が可能です。

AIを活用しない在庫管理においては、過去の情報を集めながら在庫数を確認し、今後の需要を管理者の頭の中で予測しながら商品の発注をしていましたが、人間の勘や経験則には限界があるため、予測を失敗したり、単純な数え間違えをしてしまう、といった人為的ミスは決して避けられないものでした。

そういった人為的ミスによって、過剰な仕入れやそれに伴う値下げによる損失が生じたり、発注業務自体にかかる時間が多くなってしまったりといった問題が多く発生してしまいます。

しかし、AIを活用した在庫管理では入出庫時のデータが即時に登録され、予測分析が行われるため、在庫管理の状況をリアルタイムで把握し、適正な在庫数を予測することもできます。結果として、在庫管理業務においてより一層の柔軟性を持つことができます。

こちらで在庫管理を変える生産管理の方法を詳しく説明しています。

需要予測精度の改善

過去の売上だけでなく、顧客の属性や需要の変化といったデータも分析する、AIを活用した需要予測を含む在庫管理が注目されています。精密な需要予測によって、在庫の余剰・滞留・不足といった好ましくない事態を防ぎ、保管コストのカットを実現しました。

従来型の在庫管理においては、担当者の知識や蓄積した経験によって発注する量を決定していましたが、全国各所に広く存在する店舗・支店・倉庫における在庫管理を適正に実現することは容易ではありませんでした。

AIの需要予測によって、全国にある店舗の在庫数をリアルタイムで把握し、最適な需要予測を行うことで、これらの課題を解決し、結果として最適な数の商品を店頭に並べることができるようにもなります。

それによって顧客満足度が向上し、ブランド対する信頼も高めてくれます。それだけでなく、需要を見極めたり推察したりすることによって、これまでにない新しい戦略開発にも有効に機能するかもしれません。

需要予測に強いAI開発会社をお探しの方は、需要予測のAIシステム開発に強いプロ厳選のAI開発会社をご参考ください。

在庫管理業務の生産性の向上

これまでの在庫管理においては、情報収集活動やデータ入力作業に手間と時間が非常にかかっていましたが、AIによって多くのプロセスが自動化されるため、指定された場所へ配送されるまでの時間短縮も可能としました。

AI-OCR等を活用することで、データを入力する作業も不要となり、スタッフの労力が削減され、業務の効率化を実現できます。結果として、人件費も効果的に削減することができます。

また、さまざまな工程を一元化して管理するために大切な構成要素の一つはルートの最適化です。AIを活用して、物流におけるルートの最適化（最短ルートの予測など）を行うことにより、失われる時間をカットすることで、配送に要する時間を短縮しコストを削減することができます。

在庫管理におけるAIの活用事例

人手が足りない状況に直面している企業にとって、AIを利用した需要予測は課題解決をサポートするものとして期待されています。その活用は今や製造業だけでなく、薬局・アパレル・スーパーといった数多くの現場で導入が広がっています。

そこには問題を解決する要因が人材不足だけではないといった期待も込められており、下記のような活用事例を元に、自社における活路が開けてくるかもしれません。

薬局の事例

ファーマクラウドは登録されている複数の薬局において、過不足が発生している薬の在庫をお互いに調整することで、在庫の過剰と欠品をリアルタイムでクリアするためのシステム基盤や環境を構築・提供する事業者です。

以前からシステムに参加している薬局より、過剰在庫の金額を再検証したい・発注業務にかかるコスト削減をしたいといった要望がありました。

そこでAIを有効利用した「メドオーダー」といったシステムを開発。AIで全ての処方パターンに対応した発注点を算出することで、薬ごとの過剰在庫解消と欠品のない適正在庫量の実現を可能にしました。このことによって、月間の在庫金額を20％減少させることに成功したのです。

薬局でのAI活用事例、導入の注意点についてはこちらの記事で解説していますので併せてご覧ください。

アパレルの事例

世界的なアパレルブランドであるH&Mは、AIによる在庫管理によって廃棄を可能な限りゼロにするビジネスモデルを築き上げつつあります。アパレル業界における売れ残り問題は非常に深刻で経営を圧迫する大きな要因です。

売れなかったことで安売りを行ったり、場合によっては廃棄処分までしなければならないため、利益を削るだけでなく、ブランド価値の向上と昨今求められる持続可能性に矛盾するために企業価値まで失いかねません。

そこで、どういった商品を、どういった国・地域・店舗に、どういったタイミングで出荷すべきかを、AIによる需要予測で判断しました。

消費者の需要に応じて供給する方式に近い販売促進が可能となったため、余剰在庫なし・製造したものはすべて売り切る・さらに一切廃棄しないといった循環型ビジネスモデルとして成果が生まれています。

AIによる需要予測の基本的な仕組み、導入する際のデメリットについてはこちらで分かりやすく解説しています。

製造業の事例

フランスに拠点を置く化粧品大手メーカーであるL’Orealグループは、目視による在庫管理における労働時間を減少させることが課題となっていました。商品の入荷時と出荷時における残数確認や不足分の在庫補充といった、目視による在庫管理は多くの人手と時間を費やしていたのです。

そこでAIによる画像認識とドローンとの融合技術を導入し、倉庫内でカメラ付きのドローンを飛ばすことによって、在庫を確認する作業を無人化することに成功しました。

またドローンは自律飛行で人が操縦する必要もないため、深夜や休日でもデータ取得が可能です。サプライチェーンが効率化され、さらには顧客満足度の改善にも貢献したのです。

スーパーの事例

大手スーパーであるイトーヨーカドーは、在庫管理における従業員への負担を解消することが課題となっていました。取り扱っている約8,000品目に達する商品について、売れ筋商品であるかどうかを見極めて、該当する時期に最適とされる数量を、ちょうど良い時期に発注するといった作業は肉体的にも精神的にも大きな負担を強いていたのです。

そこで、全国132店舗でAIを有効利用した発注システムを導入し、天候や曜日による特性・客数・価格といったデータを分析しました。各品目について最適な販売予測数を担当者に提案するシステム構築に成功し、発注作業に要する時間を約3割削減できたため、従業員への負担や営業時間における欠品も減少したのです。

AIによる在庫管理の問題点

AIを活用した在庫管理の特徴や事例を挙げてきましたが、プラスの面ばかりではありません。AIを導入したとしても失敗する可能性は大いにあります。その理由は、AIによる機械学習は膨大かつ多様で複雑なデータに基づいて行われているからです。

最近のアルゴリズムは進歩していますが、対象となるデータの数が必要不十分であれば、AIによる分析調査も困難となってしまいます。とくに、売れ筋商品ではない商品のデータ数は非常に少ないため、どうしても精度は低くなってしまいます。

いくつものヒット商品を開発・販売している大手企業にとって、AIを活用した在庫管理は非常に効果的です。しかし商材の種類・企業の規模によっては、物の需要を短期的または長期的に予測したとしても当てはまらないケースもあるため、精度を向上させるために担当者のスキルが改めて試されます。

AIは傾向がつかめないデータや想定できない事象には残念ながら対応できません。他の何よりも問題になるのは、AIに託しておけば例外なく全てを解決できるといった思い込みを持ってしまうことです。しかし、重視しなければならない考え方は情物一致です。整理整頓・先入れ先出しといった現品を管理することでデータとの調和がとれるようになります。

AIを活用した在庫管理で業務を効率化

AIを活用した在庫管理においては、従来より高精度な需要予測ができるため、AIを導入して有効利用することで、好ましくない状況であった在庫管理を本来のあるべき状態に改善した事例も多く軽視できない存在となっています。

AIを活用することで情報の収集・分析をしてくれますが、実際の作業まですべてを代行してくれるわけではないため、システムを扱う人の基礎的スキルは必須と言えるでしょう。いわゆる現品管理となることによって、予測された数量ではなく実際に存在する数量をコントロールする技術が求められているのです。

またAIを活用した在庫管理ソフトの多くは開発会社から提供されています。その中には、在庫管理の現場について熟知していないことから、実務とは合致しない機能を搭載している場合がありますので、導入を検討する際には注意が必要です。

AIによる数理最適化を活用して在庫管理

様々な複雑な関連要素や制限条件が絡む在庫管理の最適化問題では、AIによる数理最適化が活用されています。数理最適化とは、ある目的関数を最大化または最小化するような解を求めることを目的とする数学的手法です。様々な制約があるなかで、その目的関数を最大化または最小化するような解を求めることが数理最適化の目的です。
AIによる数理最適化については、こちらの記事で分かりやすく解説していますので併せてご覧ください。

AIによる在庫管理についてよくある質問まとめ

在庫管理業務にAIを導入する際は専門会社へ

本記事では、在庫管理業務にAIを導入する際の具体的な活用方法・ポイントについて解説しました。在庫管理業務にAIを導入することによって、さまざまなビジネスシーンで応用可能です。

しかし、導入時には最適な在庫管理環境の構築や自社ビジネスに最適な機能の把握、継続的な学習とアップデートが必要です。このような導入時の悩みを抱えている企業様は、最適なAI開発会社の紹介を行なっているAI Marketをぜひご利用ください。

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参考サイト：「適正在庫とは？計算方法と維持・管理するポイントを計算例付きで解説」（マネケル）