在庫管理の課題とは？データベース設計の特徴や解決策を解説

在庫管理が上手く機能していないと、コスト削減、キャッシュフローの改善が難しくなります。在庫管理で起こりやすい課題を解決するためには、データベース設計による在庫管理が必要です。では、在庫管理のデータベース設計とは、どのようなものなのでしょうか。本記事では、在庫管理の課題を踏まえた上で、データベース設計の特徴や解決策を解説します。

▼更に在庫管理について詳しく知るには？
【保存版】在庫管理とは？取り組むメリットや具体的な方法を分かりやすく解説

▼社内のデータをAI化するには？
ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）

在庫管理の重要性が高まっている

現代ではさまざまな理由により、在庫管理の重要性が高まりをみせています。では、なぜ在庫管理が重要視されるようになったのか、その理由について今から見ていきましょう。

そもそも在庫管理とは

在庫管理とは、自社の在庫を資産とみなし、適正に管理することを意味します。在庫とは販売前の製品や商品のみを意味する訳ではなく、後に現金化される可能性があるものも含めて「在庫」とみなします。在庫管理の主な業務には、以下の内容があります。

• 入出庫管理
• 返品管理
• 棚卸し

これらの業務は、在庫の数や状態を正確に把握管理するために必要です。

キャッシュフローを改善できる

在庫管理の目的の一つは、キャッシュフローの改善です。在庫管理とは、必要なモノを、必要な時と場所にて管理し、品質水準を適切に維持するために計画的に実施することであり、それによって過剰在庫や過剰な資金流出を防ぎます。さらに、在庫を売れる地域、場所に保管することで、輸送費や人件費も抑制可能です。在庫管理を計画的に行うことで、企業内のキャッシュフローを改善できるようになります。

仕入れ量を適正化できる

在庫管理は、過去の販売実績や在庫管理データを基にして需要予測をデータ分析することにより、在庫適正化につながる仕入れが可能となります。在庫管理における需要予測とは、企業内で取り扱う商品の在庫の中で、何が、いつ、どのくらい出庫または販売されるのかを予測して仕入れを行う手法です。余剰在庫を抱えないためにも、需要予測に基づく仕入れは、在庫管理において欠かせないステップのひとつです。

在庫管理の課題に悩む企業が増えている

在庫管理で起きるミスは、お客様からのクレームにも繋がります。また、在庫管理の難しさから課題に悩む企業も増えています。在庫管理で起こりやすい課題について、それぞれ紹介しましょう。

ヒューマンエラーが起こってしまう

在庫管理で起きるミスの一つに、人の手によって起こるヒューマンエラーがあります。在庫管理を手作業で行うと、入力ミスなどを起こしやすく、確認や修正作業によるタイムロスや生産性低下につながる恐れがあります。

在庫のロケーション管理が行えない

ロケーション管理を最適化できていないと、入出荷時にロスを生み、生産性を低下させる恐れがあります。在庫管理業務におけるロケーション管理は、「在庫を保管する場所の管理」の意味合いで使われます。

ロケーション管理は業務効率を大幅に効率化できる手段ではあるものの、作業と保管の効率を保ち続けることが難しい課題があります。たとえば、導入時は運用に関わるスタッフ全員に周知を徹底する必要がありますが、人の手で業務を進めていく以上は、業務を続けるうちに本来の運用からずれた作業手順で業務を進める人が現れる可能性があります。ロケーション管理を徹底するためにも、随時ルールを周知し続けることが大切です。

在庫数の適正化ができていない

在庫不足や余剰が起こるなど、在庫の適正化がなされていないと、販売の機会損失、管理コスト増大につながる恐れがあります。適正在庫を保つことは、企業の利益の最大化にもつながるため、在庫数の適正化は重要なポイントと言えるでしょう。

在庫管理をシステム化していない

在庫管理をシステム化していないと属人化が起きやすく、効率化された在庫管理体制を構築することは至難の業です。そもそも、商品数の増加、企業規模が大きくなるほどルールも複雑になりやすく、人手での作業には限界があるため、その場合はシステム導入を検討する必要があります。

在庫管理データベースを設計するには

在庫管理データベースを設計するにはどのような方法があるのか、順次紹介していきます。

Excelで在庫管理表を作成する

少量の在庫管理を行うのであれば、Excelでも在庫管理が可能です。しかし、膨大な量の在庫管理をする場合はルールが複雑になるため、管理が難しくなります。また、リアルタイム更新、データ共有などができないなどデメリットが多くあります。

自社で在庫管理データベースを設計する

自社業務に最適化したシステム・データベース構築を作成したいのであれば、自由度の高い自作が最適です。しかし、自作で在庫管理データベースを設計するには専門知識が必要なため、エンジニアを確保するか外注する必要があり、コストがかかることが懸念されます。

在庫管理データベースを設計するメリット・デメリット

在庫管理データベースを設計するメリット、自作するデメリットにはどのようなものがあるかについて、詳しく解説していきます。

メリット1.自社に最適なシステムを構築できる

自社の業務ニーズや開発範囲を明確に定義した上で絞り込んでシステムを作成すれば、高機能パッケージの機能を搭載することも可能です。なおかつ、自社に必要な機能だけを盛り込んだシステムが構築できるため、効率化・生産性向上が見込めるようになります。

メリット2.機能追加や変更を簡単にできる

自社の業務において、必要な機能追加、変更などの作業をその都度できるため、さらなる業務効率化を図ることも可能です。自由に機能追加、変更など自由度の高い設定ができる点が強みと言えるでしょう。

デメリット1.開発コストが高騰している

システム開発を外注する場合には、当然業者への外注費がかかってきます。IT人材不足の昨今ではエンジニアの人件費が上がっており、その分開発コストも高騰している現状があります。

デメリット2.開発から運用までに時間がかかる

システムを1から開発するためには、数ヶ月〜数年の期間が必要なため、開発から運用までに時間がかかります。もちろん、開発が終わるまではシステムを一切利用できません。すぐに導入して運用したい場合は大きなデメリットになり得ます。

デメリット3.維持や保守に手間がかかる

一から設計、開発をすると、導入、維持、保守などのコストが膨らみやすくなります。とくにデータベースは定期的なメンテナンスが必要なため、長期的に見るとエンジニアと保守メンテナンスに多額の費用がかかる可能性があります。

在庫管理データベースにはクラウドサービスがおすすめ

在庫管理データベースは一から自作すると手間やコストがかかるため、クラウドサービスがおすすめです。クラウドサービスとはどのようなものかについて、詳しく紹介します。

専門知識不要で在庫管理を実現できる

クラウドサービスであれば、システムがあらかじめ構築されているため、データベース設計・サーバー運用などのインフラを社内で整備する必要がありません。また、インターネットがつながりさえすれば誰でも利用できるシステムになっているため、専門知識不要で在庫管理が実現できます。

コストメリットが大きい

クラウドサービスはネット環境があれば利用できるため、コストは安価です。さらに既にパッケージ化されたシステムであるため、導入すれば短期間で在庫コスト最適化やヒューマンエラー防止といった効果を見込めます。

リアルタイムで情報を共有できる

クラウドサービスであれば、リアルタイムで在庫情報を共有できるため、より適正な管理が維持できます。クラウドサービスの中にはバーコードやハンディターミナルとの連携が可能なものもあり、それらを合わせて利用すれば本社と離れた物流拠点などにある在庫情報を遠隔で管理することも可能です。

また、ネット環境さえあれば管理できるため、外出先でもモバイルルーターやスマートフォンのテザリングを利用すれば在庫確認や棚卸が出来ることは大きなメリットでしょう。

在庫管理データベースを実現するならノーコードAIツール「UMWELT」におまかせ！

在庫管理システムを一から自作して導入、維持管理をするには、プログラミング、ネットワークやシステム管理に必要な知識が必要です。もし専門知識のあるプロを雇う場合は、人件費もかかります。

在庫管理データベースを実現するなら、TRYETINGが提供するノーコードAIクラウド「UMWELT」です。UMWELTには、在庫管理に役立つAIアルゴリズムが多数搭載されています。そして、これらのアルゴリズムをプログラミングをすることなく、レゴブロックを積み重ねるような操作感で利用可能です。在庫管理データベースとしての機能はもちろんのこと、その後の需要予測や生産管理の効率化に役立つAIデータ分析も可能です。

まとめ

在庫管理システムはExcelなど自作でも作成可能ではありますが、表計算ソフトでは限界があります。また、1からデータベースを構築する場合は開発コストや運用コストがかかります。現場で今すぐに使える在庫管理のデータベースが欲しい企業様には、クラウド型の在庫管理システムがおすすめです。TRYETINGのUMWELTであれば、在庫管理から需要予測、生産管理の最適化を低価格で誰でもかんたんに実現できます。最新の在庫管理システムを利用したいと考えている方は、ぜひTRYETINGへお問い合わせください。

UMWELTのサービスページをチェックする

AI予測ツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）