AIによる在庫最適化で業務効率アップ！【2026年最新版】AI Marketでの実際の相談事例、特徴、需要予測における効果や問題点も解説

在庫管理では、過剰在庫による保管コストの増加、欠品による販売機会の損失、棚卸しや発注判断の属人化など現場ごとに異なる生産管理の課題が発生します。

AIを活用すると、過去の販売実績や入出庫データをもとにした需要予測、AIカメラによる現物確認、AI-OCRによるラベルの読み取り、ピッキングルートの最適化などを通じて、在庫管理業務の精度向上と省力化を目指せます。

本記事では、AIによる在庫管理のメリット、実際にAI Marketへ寄せられた相談事例、導入時に注意すべき点、専門会社へ相談する際の判断材料を解説します。

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AIによる在庫管理のメリットは？

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。

在庫管理の最適化、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。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するしかありませんでした。

しかし、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

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。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、需要予測のデータと併せて最適化し、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開発会社はこちらで特集していますので併せてご覧ください。

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。

関連記事：「物流業界でのAI活用方法は？活用事例・導入事例を徹底解説！」

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実際にAI Marketにいただいた在庫管理の最適化に関するAI活用相談事例

AI Marketには、物流・小売・製造業における在庫管理の最適化を目的としたAI活用相談を多くの企業からいただいております。

お客様から寄せられたご相談は以下のようなもので、AI Marketでは、コンサルタントがお客様の課題感をヒアリングし、適した技術・ソリューションを保有する企業をご紹介致しました。

1. 資材の再利用在庫を管理するAIカメラ
2. IT機器の画像認識による在庫確認自動化
3. 補充先選定を組み合わせた多拠点在庫最適化
4. 内示情報と出荷実績を用いた工芸品の需要予測・在庫管理
5. 電子部品の適正在庫数算出と属人的な手配業務の標準化

※実際のお客様からのご相談内容のため、企業特定に繋がる情報は伏せています。

① 資材の再利用在庫を管理するAIカメラ

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：101〜500人

エッジAIカメラによる部材認識と所在管理｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、イベント用の資材を再利用する事業を展開しており、部材管理をシステム化したいと考えておられました。

イベント用の資材は複数の部材として保管され、出荷時には必要な部材を組み合わせて検品し、返却後には再び入庫処理を行う必要があります。そのため、通常の出荷型在庫管理とは異なり、出庫と返却を繰り返す循環型の在庫管理に対応できる仕組みが求められていました。

反射面や重ね置き保管もあるため、AIカメラによる物体認識やエッジAI処理を含めた構成を検討されていました。PoCでは、まず一部の棚や2〜3台程度のカメラを対象に、撮影条件、認識精度の実現可能性を検証したいというご要望でした。

② IT機器の画像認識による在庫確認自動化

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：1,001人〜

棚設置カメラによるIT機器の台数認識と資産番号読取｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、社内で保管しているPCやスマートフォンの棚卸しを人力で行っており、画像認識AIを活用して在庫確認業務を効率化したいと考えておられました。

棚に保管されているIT機器は、新しく届いた機器は箱に入った状態、返却された機器は裸の状態で置かれるなど保管状態が一定ではない点が課題でした。カメラを設置し、定期的に撮影した画像から数を認識し、最新の在庫状況を確認できる仕組みを希望されていました。

また、機器に貼付された資産番号シールの読み取りも検討対象でした。

③ 補充先選定を組み合わせた多拠点在庫最適化

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：501〜1,000人

需要予測と拠点間補充判断を組み合わせた在庫最適化システム｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、複数拠点・複数荷主の商品在庫について、需要予測だけでなく、どの拠点・発注先から補充すべきかまで判断できる在庫最適化システムを探しておられました。

各拠点に在庫を配置する際、仕入先から調達するのか、拠点間輸送で補充するのかを人手で判断しており、業務が個別最適になっている点が課題でした。

単純な需要予測ではなく、在庫量、拠点数、輸送コスト、補充リードタイムを踏まえた全体最適の判断が必要とされていました。

④ 内示情報と出荷実績を用いた工芸品の需要予測・在庫管理

ご相談企業様属性

• エリア：中部
• 従業員数：〜100人

内示情報と出荷実績を用いた中期需要予測・海外発注量最適化｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、工芸品の製造において、確定オーダーや内示情報、過去の出荷実績を活用し、国内生産計画と海外発注分の在庫管理を改善したいと考えておられました。

製品は多品種小ロットで、国内工場では確定オーダーに対応しながら生産を行っています。一方で、海外の協力工場へ発注している製品もあり、数ヶ月先の需要を予測したうえで手配する必要がありました。

内示情報段階では、時期や色の変更が発生することもあり、予測精度に課題がありました。

内示情報、出荷実績、今後入荷予定の在庫を組み合わせて、国内生産と海外手配の判断精度を高めたいというご相談でした。

⑤ 電子部品の適正在庫数算出と属人的な手配業務の標準化

ご相談企業様属性

• エリア：近畿
• 従業員数：501〜1,000人

受注実績・発注残・計画情報を用いた電子部品の適正在庫算出｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、電子部品の在庫管理において、ベテラン社員の経験に依存している手配業務を標準化し、適正在庫数を算出できる仕組みを検討されていました。

現在も在庫数や発注引当、発注残は確認できるものの、実際の発注判断は担当者が過去実績や現在の受注状況を確認しながら行っていました。

利用可能なデータとしては、顧客別・日別の販売実績、顧客からの計画情報、現在の受注状況などが想定されていました。これらを組み合わせ、品目ごとの需要変動を踏まえた適正在庫数や発注候補を算出することを目指していました。

熟練者の退職や担当変更が発生しても、安定して手配判断を行える体制を整えることが主な目的でした。

AI Marketでは、上記のように、物流・小売・製造業をはじめとした様々な企業からのAI活用相談を受け付けています。

在庫管理のAI活用といっても、課題は企業によって大きく異なります。画像認識による現物確認、AI-OCRによる検品、需要予測、拠点間補充、WMS連携、ピッキングルート最適化など、必要な技術やシステム構成は現場環境によって変わります。

生成AIツールを用いて、AI企業の選定をAIに相談するケースも増えています。しかし、実際のAI導入では、既存システムとの連携、現場データの整備、カメラや端末などのハードウェア選定、PoC範囲の設計など、人が介在しないと判断が難しい要素も多く存在すると考えています。

だからこそAI Marketでは、実際の人間である専門のAIコンサルタントが直接お客様と対話し、ヒアリングから企業選定までを支援し、実現性の高いAI導入をサポートしています。

貴社でも在庫管理や倉庫業務のAI活用をご検討中の際は、ぜひご相談ください。

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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。

薬局における医薬品の発注点算出と欠品防止

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。

アパレルにおける店舗別需要予測と在庫配分

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。

製造業における画像認識・ドローンによる在庫確認

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。

スーパーにおける販売予測と発注作業の効率化

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。

関連記事：「AI在庫管理で業務効率化！導入事例や問題点も解説」

物流倉庫における荷姿確認と荷崩れ防止

在庫管理では、数量や保管場所を正確に把握するだけでなく、出荷前後の荷姿を確認し、貨物の破損や配送遅延につながるリスクを抑えることも重要です。特に、パレット上にサイズの異なる段ボールや通い箱を積載する物流倉庫では、人の目視だけで積載状態を確認すると確認作業に時間がかかり、作業者ごとに判断がばらつく場合があります。

そこで、AIカメラや画像認識技術を活用し、パレット上の荷物のはみ出し、傾き、積み付け状態、トラック庫内の空きスペースなどを自動で確認する仕組みが検討されています。荷物の配置異常を早期に把握できれば、出荷前に積み直しや固定方法の見直しを行いやすくなり、輸送中の荷崩れによる破損や再配送の発生を抑えやすくなります。

また、3Dカメラやセンサーを組み合わせることで、荷物の高さや奥行き、庫内の空間占有率を数値化し、積載状態を定量的に確認することも可能です。在庫数の確認だけでなく、保管・出荷・積載まで含めた物流品質の管理にAIを活用することで、倉庫業務全体の確認負荷を減らしながら配送品質の安定化につなげられます。

物流業界における荷崩れ防止や画像認識AIの活用例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。

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。

学習データが少ないと精度が下がる

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。

あくまで現場ファースト

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。

関連記事：「サプライチェーンマネジメントとは？重要性・AIが果たす役割・事例・展望を徹底紹介！」

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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

AIによる在庫管理は、単に在庫数を自動で数える仕組みではありません。

需要予測、現物確認、入出庫管理、検品、ピッキング、補充判断など、現場ごとの課題に合わせて複数の技術を組み合わせることで在庫の過不足や作業負荷の改善につなげる取り組みです。

一方で、AIを導入すればすぐに正確な発注量や在庫数が分かるわけではありません。

過去データの整備、現場での保管ルール、カメラや端末の設置条件、既存システムとの連携などを確認したうえで、まずは対象業務を絞ってPoCを行うことが重要です。

自社の在庫管理にAIを活用したい場合は、需要予測が適しているのか、画像認識やAI-OCRが必要なのか、WMSとの連携を優先すべきなのかを整理する必要があります。

AI Marketでは、AIに詳しいコンサルタントが課題や要件を確認し、在庫管理・物流・製造・小売領域に対応できるAI開発会社やサービスを厳選して紹介しています。

在庫管理業務の効率化や適正在庫の算出に課題を感じている企業は、まずは相談内容を整理するところから始めてみてください。