AIを活用した在庫管理のメリットや改善事例、導入ステップを解説

AIを在庫管理に活用できることをご存じでしょうか。在庫が過剰になったり、逆に不足したりすることは、在庫を抱える多くの企業にとって頭の痛い問題です。

AIを活用することで最適な在庫管理を実現し、そうした問題を解決することができます。

この記事では、AIを用いた在庫管理の具体的な方法とそのメリットについて解説します。

効率的な在庫管理でコストを削減し、業務のスムーズな運営を実現しましょう。

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AIを活用した在庫管理とは？

これまでの在庫管理では、手作業で行うことによるミスや在庫の過不足といった問題がありました。

それに対して、AIを活用した在庫管理は、多くの利点を持っています。例えば、AIは過去のデータを基にして需要予測を行ってくれるため、在庫の最適化を支援します。これにより、在庫の回転率が改善され、不要なコストを削減できると同時に、商品の供給が途切れるリスクを低減することが可能です。

さらに、AIを導入することで、手作業の時間やコストも削減でき、結果として業務全体の効率が向上します。

AIを用いた在庫管理の主なメリット

AIを用いた在庫管理には、多くのメリットがあります。以下の4つの観点からメリットについて解説します。

• 業務効率化
• コスト削減
• 正確な需要予測
• 競争優位性の確保

業務効率化

AIによる在庫管理では、AIカメラなどのAIデバイスを用いて自動かつリアルタイムに在庫状況を確認することができるようになります。例えば、棚の状態をAIカメラが管理するようになることで、目視では検知しづらい不動在庫の検知したり、過去の大量データをもとに最適な発注量の決定を行ったりすることが可能です。

AIよって手作業でのミスが減少するとともに、管理に必要な人員を削減できるため、業務全体の効率が大幅に向上します。

コスト削減

在庫管理に関する業務をAI化していくことで、コストの削減も実現することができます。まず、効率化に伴う管理のための人件費削減が可能です。AIは手作業の多くを自動化するため、人件費の削減に貢献します。

手作業の場合、単純な数え間違いによる発注ミスから不要な在庫を抱えてしまう場合がありますが、AIではそのような問題を削減することができるでしょう。

また、AIは過去のデータを基に需要予測を行うため、過剰な在庫を抱えるリスクを低減します。これにより、在庫の保管スペースや管理にかかるコストを削減できます。

正確な需要予測

AIのデータ分析能力を活用することで、従来よりも正確な需要予測が可能となります。AIは市場の動向や消費者の行動をリアルタイムで分析でき、それに基づいて将来の需要を高精度で予測します。

これにより、在庫の過不足を防ぎ、適切な在庫量を維持することが可能です。具体的には、AIが過去の販売データや市場のトレンドを解析し、将来の需要を予測することで、在庫管理のリスクを大幅に低減します。

競争優位性の確保

最新のAI技術を導入することで、市場での競争優位性の確保に繋がります。余剰在庫や余剰人員を持たなくて済むようになるため、迅速な意思決定が可能です。

また、競合と比較してコスト面におけるメリットを享受することで、利益率が高くなり、戦略的な投資に資金を回すことができるようになります。

AI技術の導入は、多方面において企業にメリットをもたらすことができるため、競合よりも早く導入を進めていくとよいでしょう。

AIを用いた在庫管理の課題

AIによる在庫管理には多くのメリットがある一方で、いくつかの課題も存在します。以下の4つの観点についてご紹介したいと思います。

• データの質と量の確保
• 初期導入コスト
• 導入と運用の専門知識
• ブラックボックス化

データの質と量の確保

AIの性能はデータに依存しているため、質の高いデータと十分な量のデータを確保することが不可欠です。質の低いデータや不十分なデータでは、AIの分析結果が信頼性を欠くことになってしまいます。

例えば、AIが誤ったデータを基に予測を行うと、在庫管理の精度が低下し、結果的に誤った発注を行ってしまうリスクがあります。これにより、企業は必要以上のコストを負担してしまう上に、顧客満足度の低下につながります。

初期導入コスト

AIの導入には初期コストがかかります。初期コストには、AIシステムの開発や導入、必要なインフラの整備、従業員のトレーニング費用などが含まれます。

特に中小企業の場合、初期コストの負担が大きいことから導入を見送ってしまうケースも往々にしてあるでしょう。

対策としては、AI導入を小規模なプロジェクトなど段階的に始めることで、初期コストを分散させる方法があります。また、政府や自治体が提供する補助金や助成金を活用することも一つの手段です。

導入と運用の専門知識

AIを効果的に導入・運用するためには、専門知識が必要です。AIの設計や開発、そして運用には、データサイエンスや機械学習に関する高度な知識とスキルが求められます。このため、専門的な知識が不足する場合には、外部の専門家やコンサルタントに協力を依頼するとよいでしょう。

また、AIをうまく活用するためには、既存の従業員に対してもAIに関する教育やトレーニングを行う必要があります。継続的にAIを活用するためには、企業全体で理解を深めていくことが重要です。

ブラックボックス化

ブラックボックス化とは、AIがどのように意思決定を行っているのかが外部から見えにくくなってしまうことです。その結果、意思決定の透明性が失われ、信頼性が低下してしまうことを指します。

例えば、AIがどのデータを基にして、どのようなアルゴリズムで判断を下したのかが不明確な場合、意思決定に対する疑念が生じてしまいます。これを防ぐためには、AIの判断基準や使用するデータを明確にし、必要に応じて説明責任を果たす仕組みを導入することが重要です。

AI在庫管理に関する事例の紹介

それでは、既にAIによって在庫管理を改善した企業の事例についてご紹介していきたいと思います。

代表的な事例として、株式会社ホリゾンと城南電機工業株式会社の事例について解説していきます。

AI需要予測による予測精度改善例

出典：株式会社ホリゾン

製本機の総合メーカーである株式会社ホリゾンは、AIを活用して需要予測の精度向上を実現しています。従来の予測手法である「直近6か月平均」と比較して、AIを導入したことで、部品の75％において予測精度が向上しました。

ホリゾンでは、AIを活用して在庫量の削減と欠品の最小化を目指し、消耗品やアフターパーツの受注データをもとにしたAIモデルを構築しています。このAIモデルにより、欠品リスクを最小限に抑えつつ、在庫の最適化を実現しました。AIの需要予測導入により、在庫コスト削減や効率的な在庫運用が可能となり、業務全体のパフォーマンスを向上させることに成功しています。

参考：AI導入ガイドブック

予測精度改善によるコスト・人件費削減例

出典：城南電機工業株式会社

自動車部品メーカーである城南電機工業株式会社では、AIの活用により予測精度の向上とコスト・人件費の削減を実現しました。

城南電機工業株式会社では、取引先ごとの内示情報と過去実績を基に、AIによる納入数予測モデルを構築。これにより、誤差率が52％から24％に改善され、滞留在庫の削減により数百万円規模のコスト削減を達成しました。また、生産ラインの待機時間が減少し、人件費の削減にも成功しています。

導入プロセスにおいても、本業にダメージを与えないようリスク管理を行いながら、着実にDXを推進中です。

参考：AI導入ガイドブック

在庫管理にAIを導入するステップ

最後に、在庫管理にAIを導入するまでのステップについても解説していきたいと思います。

導入に至るまでの手順を把握し、実際に社内への導入を進めていきましょう。

参考：AI導入ガイドブック

構想

AIの構想段階では、AIとは何かやAIでどのようなことができるか、といったことを理解することから始まります。その後、自社におけるAI活用の目的やビジネス上の課題を明確化していきます。

課題に対する解決策を洗い出したら、投資対効果（ROI）を見積もり、予算やリソースの計画を行った後、条件に合致する技術やパートナーの選定を行いましょう。

その他にも、データのセキュリティやプライバシー保護など、AI導入に伴うリスクや法的要件を評価し、運用ガイドラインを策定することが求められます。

設計

設計段階では、構想段階で明確にした目的に基づき、具体的なAIモデルの開発に取りかかります。

まずは、AIが処理するデータの収集方法を確立し、どのようなアルゴリズムや機械学習モデルを使用するかを選定しましょう。また、既存のシステムとの連携方法を考慮し、AIを業務プロセスに効果的に組み込むためのフレームワークの設計を行います。

この段階では、予算やリソースの配分、詳細なプロジェクトスケジュールの確定が必要です。設計段階での慎重な準備が、導入後のトラブルを最小限に抑え、スムーズな運用に繋がります。

検証（PoC）

検証（PoC）段階では、AIモデルが実際に企業の業務に適用可能かどうかを確認します。小規模なテストを行い、AIの精度や効果を評価し、実際の業務にどの程度の成果をもたらすかの見極めが必要です。

PoCでは、AIがデータをどのように処理し、予測や意思決定を行うのかを具体的に分析し、その結果が期待に沿っているかを確認します。ここで得られたフィードバックを基に、必要に応じてモデルの調整や再設計を行い、本格的な導入に備えることが重要です。

実装・運用

AIの「実装・運用」段階では、PoCで得た結果を基に、AIを本格的に業務プロセスに組み込みます。まずは、AIモデルを実際の運用環境で稼働させ、日常の業務にどう貢献するかをモニタリングを行います。

AIのパフォーマンスを定期的に評価し、必要に応じて調整や再学習を行うことが重要です。また、運用中に発生する問題に対して迅速に対応し、改善を図ることで、AIの最適な運用を実現するできます。

さらに、業務範囲を広げてAIの適用範囲を拡大し、継続的に最適化を進めていくことが重要です。

まとめ

AIを活用した在庫管理は、企業にとって多くのメリットをもたらします。具体的には、業務効率の向上、コスト削減、正確な需要予測、競争優位性の確保などが挙げられます。しかしながら、導入にはデータの質と量の確保や専門知識が求められ、初期導入コストやブラックボックス化のリスクなどの課題も存在します。

ファンリピートでは、在庫管理にAIを導入したいが、何からはじめたらよいかわからない。大雑把なイメージしか湧いていないといった場合でもご相談可能です。

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