近年、AIの急速な進化に伴い、購買業務をサポートしてくれるAIシステムが続々と登場しています。ただ、あまり馴染みのない方からすると、どのようなメリットがあるのか、どこで活用できるのかなど不明点も多いことでしょう。
本記事では、購買業務でAIを活用するメリットや注意点を解説します。後半ではAIを用いた購買予測・管理システムもご紹介していますので、ぜひ参考にしてください。
購買業務 が抱えている課題
購買業務は次のような課題を抱えています。
- 需要予測の難しさ
- 商品管理の複雑化
- 意思決定の難しさ
- コスト管理
需要予測の難しさ
商品の需要は、さまざまな要因によって大きく変動します。特に、季節要因やトレンド、イベントの影響を受ける場合は予測が外れやすくなります。こうした変動を正確に予測するのは、人間の経験や勘だけでは困難です。
需要予測が外れると在庫切れや過剰在庫につながり、機会損失やコスト増大を招いてしまいます。そのため、できるだけ正確な需要予測をすることが求められているのです。
商品管理の複雑化
大規模な小売店では、取り扱う商品の数が膨大になります。すべての商品の在庫や売れ行きを人手で管理するのは、非常に手間のかかる作業です。新商品の導入や季節商品の入れ替えなどがあれば、商品構成も頻繁に変更する必要があります。
適切な在庫を維持するには、売上予測と在庫補充のバランスを取ることが重要です。このバランスが崩れると、在庫不足や過剰在庫が発生してしまいます。また、限られた保管スペースの有効活用や、食品などの賞味期限管理も大きな課題となっています。
意思決定の難しさ
商品の需要は刻々と変化するため、在庫や発注量をリアルタイムに調整する必要があります。適切な判断を行うには、売上データや在庫状況、市場トレンドなど、多くの情報を迅速に処理し、高度な分析を行わなければなりません。しかし、大量のデータを分析して即座に意思決定を下すのは、人間にとって非常に難しい作業です。
コスト管理
小売業は一般的に利益率が低い業界として知られています。そのため、少しでもコストを削減し、利益を上げる努力が欠かせません。在庫の最適化や業務の効率化が常に求められる中、過剰在庫による保管コストや廃棄コスト、在庫不足による機会損失など、さまざまな要因がコスト管理を難しくしています。
また、適切な仕入れ価格の交渉や、信頼できる供給元の選定も重要な要素です。これらの課題に対処し、コストを抑えつつ効率的な運営を行うことが求められています。
購買業務 でAIを活用するメリット
購買業務でAIを活用することで多くのメリットが得られます。主なメリットは以下の4つです。
- 精度の高い需要予測ができる
- 効率的な在庫管理ができる
- データに基づいた意思決定ができる
- コストを削減できる
精度の高い需要予測ができる
AIは大量のデータを瞬時に分析し、複雑なパターンを見つけ出すことが可能です。天候、季節、経済状況など多様な要因を考慮した精度の高い需要予測ができます。これにより、在庫切れや過剰在庫のリスクを減らし、機会損失の防止やコスト削減につながります。
効率的な在庫管理ができる
AIを活用することで、膨大な数の商品をリアルタイムで監視し、最適な補充タイミングや量を自動提案できます。過剰在庫や在庫不足を防ぎつつ、保管スペースの最適化や賞味期限の管理も効率的に行うことが可能です。新商品の導入や季節商品の入れ替えにも柔軟に対応でき、複雑化する商品管理の負担を大幅に軽減できます。
データに基づいた意思決定ができる
AIは膨大なデータを高速で分析し、重要な情報をリアルタイムで提供します。売上データ、在庫状況、市場トレンドなど、多角的な情報を瞬時に処理し、最適な判断を導き出してくれるのです。購買担当者は分析結果を基に、より迅速かつ的確な意思決定を行えるようになるため、業務効率が大幅に向上することが期待できます。
コストを削減できる
AIによる正確な需要予測と効率的な在庫管理により、保管コストや廃棄コストを大幅に削減できます。供給チェーン全体を最適化することで、適切な仕入れ価格の交渉や信頼できる供給元の選定も効率化できるのです。小売業特有の低利益率という課題に対して、コスト面から改善を図れます。
AIを用いた購買 管理システムの例
AIを用いた購買予測・管理システムを3つご紹介します。具体的なイメージが沸かないという方はぜひ参考にしてください。
- Deep Predictor
- サキミル
- トラミル
Deep Predictor （AI CROSS株式会社）
AI CROSS株式会社が提供する「Deep Predictor」は、ノーコードで使えるAI予測分析・意思決定支援サービスです。保有するデータを基に分析を行い、将来の結果を予測します。
予測だけでなく最適な打ち手とその効果予測まで行うため、根拠に基づいた意思決定が容易になるのが特徴です。専門知識がなくても高度な分析が可能なため、購買業務の効率化と精度向上に大きく貢献します。
サキミル （ソフトバンク株式会社）
ソフトバンク株式会社が提供する「サキミル」は、店舗向けのAI需要予測サービスです。店舗データ、人流データ、気象データなど多様な情報を活用し、来店客数を高精度で予測します。なんと予測精度は90％以上にも達するそうです。
また、実績データを入力するたびにAIが学習を重ね、日々予測結果が更新される点も特徴です。これにより、リアルタイムで変化する需要に柔軟に対応できます。
トラミル （株式会社クレオ）
株式会社クレオが提供する「トラミル」は、購買業務に特化した業務プロセス管理ツールです。購買業務のプロセスを全て可視化することで、個人の経験や勘に依存しない、統一された購買統制が可能になります。
さらに、データ連携機能により情報を一元管理できるため、必要な情報に素早くアクセスすることが可能。業務の効率化と透明性の向上が図れ、組織全体の購買業務の質を高められます。
購買業務に導入する際の注意点
AIを
購買業務にAIを導入する際は注意したい点があります。次の2点を押さえておきましょう。
- 極端な需要予測を出す場合がある
- 評価基準が見えづらい
極端な需要予測を出す場合がある
AIによる需要予測の精度は、与えられたデータの質と量に大きく依存します。データ量が不十分だったり、偏りがあったりする場合には、AIは極端な予測結果を出すことがあります。そのため、AIの予測結果を鵜呑みにせず、人間の経験や直感と照らし合わせて判断することが重要です。
評価基準が見えづらい
AIの判断プロセスはしばしばブラックボックス化し、その評価基準が人間には理解しづらいことがあります。そのため、AIが出した結果だけでなく、その理由や根拠を明確にすることが重要です。また、AIが考慮していない要因も存在する可能性があるため、人間による経験に基づく判断もあわせて行いましょう。
まとめ
AIの活用で、購買業務の多くの課題が解決できる可能性があります。ただし、AIは万能ではありません。データの質や量、人間による適切な判断が重要です。AIを「賢い助手」として活用し、人間の知恵と組み合わせることで、より効率的で戦略的な購買業務が実現できるでしょう。
オルツでは、AIの受託開発や導入支援を行っています。自社に適した購買業務AIシステムを開発したい、導入したいという場合には、どうぞお気軽にお問い合わせください。
