近年では、企業における在庫管理の重要性がますます高くなってきました。在庫切れや過剰在庫は、ビジネス上での機会損失やコスト増加を招き、経営に大きな打撃を与えます。このような課題を解決するために、AIを活用した在庫管理システムが各企業で注目を集めています。
本記事では、AIを活用した在庫管理システムを導入するメリットや導入時のポイントについて解説いたします。また、実際に導入した企業事例もご紹介いたします。最新の技術を活用した在庫管理の取り組みをご覧いただくことで、貴社における在庫管理の課題解決や業務効率化の推進にお役立ていただけます。
Table of Contents
在庫管理でAIを活用するメリット
近年ではAI技術の発展により、さまざまな分野で業務効率化が取り組まれています。在庫管理も例外ではなく、AIを活用することで下記のようなメリットが期待できます。
・在庫の余剰・欠品を防げる
・正確な需要予測ができる
・ヒューマンエラーを防げる
在庫の余剰・欠品を防げる
従来までの在庫管理では、過去の販売実績に基づいて発注を行うため、需要の急激な変化に対応しきれないケースがありました。しかし、AIを活用することでリアルタイムの販売実績・天候状況・イベント情報などのさまざまなデータを分析し、高精度な需要予測を行うことが可能です。在庫切れや過剰在庫を防ぎ、在庫コストを削減することができます。
正確な需要予測ができる
AIによる在庫管理では、過去の販売実績や現在の在庫状況だけでなく、天候状況・イベント情報・顧客属性など、さまざまなデータを分析し、高精度な需要予測を行います。この結果、お客様が必要な商品を、お客様が必要とするタイミングで提供できるため、人間よりも正確な需要予測を実現できます。正確な需要予測ができれば、さらなる売上の向上が見込めるでしょう。
ヒューマンエラーを防げる
AIによる在庫管理では、発注漏れ・誤発注・棚卸しの計上ミスなどを防ぐことができます。また、食料製品を管理する場合は賞味期限を管理し、期限切れ商品の発生を防ぐことも可能です。近年では、人手不足の影響を受けて「在庫管理に配置する人手が足りない」という企業も増えています。限られた人数でミスなく在庫管理を行うためには、AIを活用した業務効率化が欠かせません。
在庫管理でAIを活用した事例
在庫管理の現場でAIを活用した企業事例をご紹介いたします。
株式会社ワークマン
ワークマンでは、約10万品目の発注業務を自動化するシステムを導入しました。このシステムでは、在庫回転率の高い商品とそうでない商品でそれぞれ異なるアルゴリズムを採用することで、リアルタイムの販売状況に合わせて最適な発注量を算出します。
本取り組みにより、発注業務にかかる時間を約30分/日から約2分/日に短縮することができました。同社では、今後全店舗を対象に同システムを適用拡大する予定です。
参照：ワークマン／「AI需要予測型自動発注」全店導入へ、発注業務を2分に短縮 | 流通ニュース
H&M（へネス・アンド・マウリッツ）
H&Mでは、AIを活用して顧客のニーズを把握し、需要の高い店舗に在庫を移送するなどの店舗横断的な取り組みを進めています。本取り組みにより、廃棄物や余剰在庫を削減し、在庫コストを削減することができました。
同社では、生産工程における廃棄量削減を目指しているようです。生産工程で発生する残布や、安全衛生上廃棄せざるを得ない製品などを削減し、循環型デザインへのシフトを推進されています。
参照：「一切廃棄はしない」 H&Mの在庫問題と循環型シフトへの取り組みをサステナビリティ責任者が語る（後編） - WWDJAPAN
株式会社イトーヨーカ堂
イトーヨーカ堂では、AIを活用した商品発注システムを導入しました。このシステムでは、価格・商品陳列の列数・天候情報・曜日特性などのデータを分析し、最適な発注量を算出します。
本取り組みにより、同社では発注作業にかかる時間を平均約3割短縮することができました。また、営業時間中に在庫切れが起こる事例が減り、適切な在庫数量の確保を実現できたようです。
参照：発注業務を効率化し、接客や売場づくりをより強化「AI（人工知能）発注」の仕組みを全店に導入｜株式会社イトーヨーカ堂
方南町共立薬局
方南町共立薬局では、AIによる在庫管理システムを導入しました。このシステムでは、AIによる来局予測により、欠品防止と過剰在庫の抑制を実現しています。また、不動在庫や期限切迫品の可視化も実現しました。
本取り組みにより、従来までは約2時間/日かかっていた発注や在庫管理に関わる業務時間を、約半分の1時間/日に短縮できたようです。
参照：2500品目の面薬局が「AI」に在庫管理を任せてわかったこ｜株式会社カケハシ
在庫管理でAIを活用する際のポイント
在庫管理でAIを導入する際には、下記のポイントに注意をして取り組みましょう。
・目的を明確化する
・初期コストは必ず見積もる
・データの偏りに注意をする
目的を明確化する
AIの導入は目的ではなく、あくまで手段です。在庫管理における課題を明確にし、AIを導入することで「どのような成果を達成したいのか」を、あらかじめ明確にしておくことが重要になります。
目的が曖昧なままでは、ツールを導入する際に必要な与件を整理することができません。また、導入後に評価を行うことも難しくなります。
初期コストは必ず見積もる
在庫管理でAIを導入する際には、初期費用がかかります。初期費用には、システムの導入費用だけでなく、データの整備や人材育成にかかる費用なども含まれます。
これらのコストを事前に見積もり、予算内に収まるように導入を進めることが重要です。また、導入後の運用コストについても事前に考慮をする必要があります。
データの偏りに注意をする
AIを活用する際には、偏ったデータを学習させないように細心の注意が必要です。
学習させるデータに偏りがある場合、AIは誤った判断を下してしまう可能性があります。できるだけ多様なデータを収集し、的確な前処理を行うことが重要です。導入前に学習させるデータはもちろん、導入後に学習させるチューニング用データにも注意を払いましょう。
このように、データの取り扱いには一定のリテラシーが求められます。組織全体でAIに対する理解を深め、情報共有を行う取り組みも必要です。
まとめ
AIを活用することで、在庫管理の業務効率化と精度向上を実現することができます。一方で、AIの導入を検討する際にはメリットだけでなく、導入時の注意点もあわせて理解することが重要です。
導入前には必ず目的を明確にし、初期コストを見積もります。また、高い精度での実装を目指すには、データの多様性にも細心の注意を払いましょう。運用後には定期的なチューニングが求められるため、導入前からルールや体制を構築する必要があります。
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