AIを活用して在庫管理を効率化する方法｜活用事例や課題・メリットを解説

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AIを活用した在庫管理とは？

AIを活用した在庫管理は、人工知能技術を利用して在庫の最適化と効率的な運用を実現する手法です。これにより、過去の販売データや市場動向を分析し、必要な在庫量を予測することも可能です。

結果として、過剰在庫や品切れのリスクを減らし、コスト削減に貢献します。また、自動的に発注を行う機能も備えているため、経営資源の有効活用に役立つでしょう。

在庫管理を人の手で行う際の課題

在庫管理は売上にも直結する重要な業務ですが、悩みを抱える企業は少なくありません。ここからは、人の手で在庫管理を行う場合に考えられる課題を紹介します。

業務がブラックボックス化してしまう

人の手による在庫管理では、特定の人だけしか業務プロセスや実態を把握できていない状態になることがあります。これは「ブラックボックス化」と呼ばれ、業務の詳細が明確でないため、問題が発生した際の原因特定や改善が困難になります。

また、個々の担当者が独自の方法で業務を遂行するため、標準化が難しく、業務全体の効率が低下する可能性もあるでしょう。このような状況は、在庫の不正確さや予測の誤りを招き、ビジネスにおけるリスクを高める要因となります。

需給予測が難しい

人手による在庫管理では、市場の変化や消費者の需要を正確に予測することは困難です。需要の変動は多くの要因に左右されるため、経験や直感だけで予測することは難しいでしょう。

そのため、過剰在庫や品切れといった問題が生じやすく、ビジネスの機会損失や顧客満足度の低下を招くリスクがあります。とくに季節性や流行に関係する商品の場合、需給バランスを適切に管理することが重要ですが、人の手ではこのような複雑なタスクを遂行するのが難しいのが現状です。

在庫管理に手間・コストがかかってしまう

従来の在庫管理では、多くの手間と時間が必要となるため、結果的に経費増加につながります。商品の追跡や在庫のチェックには継続的な労力が必要であり、とくに商品の種類が多い場合や販売のピーク時には著しく作業が増加します。

さらに、在庫の過剰や不足による機会損失も大きなコストとなるでしょう。効果的な在庫管理を実現するためには、これらの手間とコストを削減する必要があり、AIの活用が大きな可能性を持っていると期待されています。

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AIを活用した在庫管理がもたらすメリット

在庫管理にAIを活用することで、どのような効果が得られるのでしょうか。ここでは、AIによる在庫管理のメリットを紹介します。

在庫の状況をリアルタイムに把握できる

AIカメラなどの画像認識を活用することで、在庫の状況をリアルタイムで正確に把握できます。これにより、在庫の監視や必要な調整を迅速に行うことが可能となり、品切れや過剰在庫を防ぎます。

とくに、複数の販路や倉庫を持つ企業では在庫管理の複雑さが増すため、リアルタイムで在庫を把握することが重要です。AIを活用して在庫管理の効率化を促進することで、ビジネス運営の質の向上にもつながるでしょう。

精度の高い需要予測ができる

AIを用いて市場のトレンドや消費者の行動パターンを分析することで、需要の予測精度が大幅に向上します。AIは大量のデータからパターンを学習するため、過去の傾向や季節性などを考慮して、将来の需要を正確に予測することが可能です。

これにより、企業は必要な在庫量をより正確に計画でき、過剰な在庫や品切れのリスクを低減できます。また、プロモーションや市場の変化に迅速に対応することが可能になり、ビジネスの機動力を高めることにもつながるでしょう。

ヒューマンエラーの防止につながる

AIを活用した在庫管理では、人的なミスを大幅に軽減できます。人の手だけで在庫管理を行っていると、データの入力漏れや数え間違いといった人的ミスが発生することが少なくありません。

AIを活用して作業を自動化することで、このようなミスを防ぐことが可能です。ヒューマンエラーを防止することは、運用コストの削減と業務効率の向上に直結し、企業の競争力を強化する上で重要な役割を果たします。

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在庫管理にAIを活用する際の課題

AIを活用した在庫管理にはさまざまなメリットがある一方で、導入時の課題についても把握しておくことが大切です。ここからは、在庫管理にAIを活用する場合の課題について見ていきましょう。

導入・運用コスト

AIシステムの導入には初期投資が必要です。また、継続的なメンテナンスやアップデートにも費用がかかります。導入したばかりはシステムを活用することが難しいため、業務効率化を実感するには時間がかかることもあるでしょう。

しかし、長期的に見れば、AIの効率化によるコスト削減や生産性の向上など、コストを上回る利益を得ることが期待できます。導入コストと運用コストのバランスを考慮し、ビジネスの規模やニーズに合ったAIソリューションの選定が重要です。

運用にはAIに関するスキルが必要

AIを在庫管理に取り入れるには、AI技術に関するスキルが求められる場合があります。AIを運用するためのスキルが不足している場合は、マニュアルを作成したり説明会を開催したりして、従業員のスキルアップを図りましょう。

また、運用するうえでわからないことがあった際に問い合わせができるシステムを選ぶことも重要です。

在庫管理業務にAIを導入するには？

在庫管理にAIの技術を導入する場合、主に2つの方法が挙げられます。ここでは、それぞれの方法について詳しく解説します。

既存の在庫管理システムにAIを実装する

既存の在庫管理システムにAIを実装する際は、まず現在のシステムとの互換性を確認することが重要です。AI技術を取り入れることで、データの分析と処理が向上し、より正確な在庫予測や自動化された在庫管理が可能になります。

しかし、既存のシステムとの統合には技術的な調整が必要であることが多く、場合によってはシステムのアップグレードや変更が求められることもあります。この方法で実装を行う場合は、専門家との連携や従業員の教育が不可欠です。スムーズな移行を実現するためには、段階的かつ計画的に進めていくようにしましょう。

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AIに対応した在庫管理システムを活用する

在庫管理にAIを活用する場合は、AIに対応した在庫管理システムを導入するのがおすすめです。リアルタイムでのデータ分析や高度な需要予測、発注の自動化を実現し、効率的な在庫管理が行えるようになります。

システムを選択する際には、ビジネスのニーズに適合するかどうかを考慮することが重要です。また、導入や運用に関するサポートが提供されるかどうかも重要な要素です。導入には初期投資が必要ですが、長期的なメリットを考慮すれば、その価値は計り知れないでしょう。

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AIを活用した在庫管理の事例

ここからは、在庫管理にAIを活用した主な事例について紹介していきます。業界ごとの課題や導入効果を紹介するので、活用方法をイメージする際の参考にしてください。

書店の活用事例

出版業界では、返品率をいかに低減できるかが課題となっています。そのため、ある企業では保有しているデータを活用して売れ行きを予測し、適性な部数を自動で発注できるシステムの開発に着手しましたが、限られたリソースで開発を行うことは困難だと感じていたそうです。

そこで、AIを活用した在庫管理システムを導入し、需要予測と自動発注を実現しています。導入後は、初回配本後に行う追加発注に焦点をあて、AIによる需要予測を行うことで、実売率が20％改善されました。また、AIがおすすめの書籍や発注数を提案してくれるため、品揃えの改善と発注業務の負担軽減にもつながっています。

飲食業の活用事例

飲食店を運営するうえでは、適正な食材発注や原価管理が求められます。しかし、これらの業務はメニューごとの注文数や食材原価を把握している必要があるため、発注にかかわる人材育成に多くの時間を要することが課題でした。

AIを活用した自動発注サービスを導入することで、発注ミスが削減されています。また、メニューごとの注文数予測や食材原価の把握も容易になり、従業員の作業負荷の軽減や顧客サービスの向上を実現しています。

薬局の活用事例

保険薬局における在庫適正化サービスの実用化に向け、効果検証が行われました。この検証では、これまで難しかったビッグデータ分析や、クラウドサービスとの連携などを実現するために、AIを活用した需要予測サービスを導入しています。

その結果、欠品回数や発注・納入回数、毎月末の在庫金額を削減することに成功しました。また、コロナ渦による処方箋枚数の減少や長期処方の増加など、市場の変化にも対応できると評価されたそうです。

コンビニエンスストアの活用事例

コンビニエンスストアでは、莫大な商品数のなかから販売動向を確認して基準の在庫数を決めるため、発注のために多くの時間を費やしていました。

AIを用いた発注システムを導入することで、商品の販売動向や納品までのリードタイム、天気や曜日による傾向を考慮した在庫基準数の算出が可能となっています。これにより、作業に費やすための時間を大幅に削減でき、ほかの重要な業務に時間を割くことができるようになりました。

AIを活用した在庫管理で業務を効率化しよう

AIを活用した在庫管理は、ビジネスの効率化を大きく進展させます。リアルタイムの在庫状況の把握、精度の高い需要予測、ヒューマンエラーの削減など、さまざまな面においてメリットを実感できるでしょう。

AIの導入には、初期投資とAI運用に関するスキルが必要となりますが、長期的には運用コストの削減や業務の効率化、顧客満足度の向上に大きく貢献します。導入を検討する際は、まずはじめに目的を明確にし、自社に最適なシステムを導入しましょう。