在庫管理とAIの関係性とは？AI化のメリットや導入方法を解説

在庫管理にAIを導入することで、需要予測の精度が向上し、適正在庫の実現や業務効率化が可能になります。本記事では、在庫管理におけるAI活用のメリットやデメリット、具体的な導入方法について詳しく解説します。

人手による在庫管理では需給予測の難しさや業務の非効率性など、様々な課題が存在します。これらの課題に対し、AIを活用することで需要予測の精度が向上し、過剰在庫や欠品のリスクを大幅に低減できるでしょう。

さらに、人的ミスの削減や業務効率の改善により、コスト削減も実現可能です。一方で、導入時の課題や必要なスキルについても把握しておく必要があります。AIを活用した在庫管理の導入を検討されている方に向けて、具体的な方法や選び方のポイントまで分かりやすく説明していきます。

1. AIを使えば在庫管理を自動化できる

在庫管理へのAI導入が近年急速に広がっています。AIを活用した在庫管理システムは、従来人力で行っていた作業の多くを自動化し、業務効率を大幅に向上させることができます。

具体的には以下のような業務をAIで自動化できます。

経済産業省の調査によると、AIを活用した在庫管理システムを導入した企業の事例が紹介されており、業務改善や効率化の事例が報告されています。

AIによる在庫管理の自動化は、単なる省力化だけでなく、需要予測の精度向上や在庫の適正化といった経営課題の解決にも貢献します。

また、野村総合研究所の報告では、AI導入による在庫管理の自動化と自動発注で、在庫コストを削減できたという事例も報告されています。

このように、AIを活用した在庫管理の自動化は、業務効率の向上とコスト削減の両面で大きなメリットをもたらすソリューションとして注目を集めています。

2. 在庫管理を人力で行うときの課題

在庫管理を人力で行う場合、需要予測の難しさ、在庫の適正化の困難さ、業務のブラックボックス化、多大な手間とコストなど、さまざまな課題が存在します。以下でそれぞれの課題について詳しく解説していきます。

2.1 需給予測が難しい

人力での在庫管理における需要予測には、以下のような課題があります：

2.2 在庫を適正化できない

適切な在庫水準の維持は、以下のような理由で困難を極めます。

• 発注のタイミングや数量を人の判断に依存
• リードタイムの変動への対応が遅れがち
• 季節変動や特需への柔軟な対応が難しい
• 複数拠点の在庫状況をリアルタイムで把握できない

2.3 業務がブラックボックス化する

在庫管理の業務がブラックボックス化する主な要因として以下の要因が挙げられます。

• 担当者の経験則に依存した判断が多い
• 業務手順の標準化が不十分
• 情報共有の仕組みが整備されていない
• データの記録や分析が属人化している

2.4 在庫管理に多くの手間とコストがかかる

人力による在庫管理では、以下のような業務に多大な時間とコストが発生します。

これらの課題は、経済産業省の調査によると、多くの企業が直面している問題とされています。

3. 在庫管理にAIを活用するメリット

在庫管理にAIを活用することで、人的な限界を超えた精度の高い管理が可能になります。具体的なメリットについて詳しく解説していきます。

3.1 需要予測の正確性が高まる

AIは過去の販売データや季節変動、天候、イベントなど様々な要因を総合的に分析し、高精度な需要予測を実現します。例えば以下のような予測が可能です。

3.2 過剰在庫や欠品を防ぎやすくなる

AIによる精度の高い需要予測に基づき、適正な在庫水準を維持することで、過剰在庫や欠品のリスクを最小限に抑えることができます。これにより以下のような効果が期待できます。

• 保管コストの削減
• 在庫廃棄ロスの低減
• 機会損失の防止
• 顧客満足度の向上

3.3 人的ミスを抑制できる

在庫のカウントや入出庫処理などの定型作業をAIが自動で行うことで、人的ミスを大幅に削減できます。具体的には以下の効果が期待できます。

• バーコードやRFIDによる正確な在庫把握
• 入出庫データの自動記録
• リアルタイムでの在庫数量の更新

3.4 業務効率が上がる

在庫管理業務の多くを自動化できることで、スタッフは戦略的な業務に注力できるようになります。経済産業省の調査によると、在庫管理へのAI導入により業務効率化が実現できるとされています。

主な効率化効果は以下の通りです。

4. 在庫管理にAIを活用するデメリット

在庫管理にAIを導入する際には様々なメリットがある一方で、いくつかの課題やデメリットも存在します。以下では主要なデメリットについて詳しく解説していきます。

4.1 導入・運用に一定のコストがかかる

AI導入時には、システム構築費用、ライセンス料、保守運用費用などの初期投資が必要となります。具体的には以下のようなコストが発生します。

特に、既存システムとの連携や大規模なデータ移行が必要な場合は、予想以上のコストがかかる可能性があります。

4.2 運用するスキルが必要

AIシステムを効果的に運用するためには、以下のようなスキルや体制が必要となります。

AIシステムを使いこなすための専門知識やデータ分析スキルが必要となり、既存スタッフの教育や専門人材の採用が必要になる場合があります。具体的には以下のスキルが求められます。

• データの収集・整理・クレンジングスキル
• AIモデルのチューニングや精度向上のスキル
• システムトラブル発生時の対応スキル
• データ分析結果の解釈と活用スキル

全日本情報学習振興協会の調査によると、AI導入企業の多くが「人材不足」を課題として挙げています。

スキル不足により、以下のような問題が発生する可能性があります。

• AIシステムの機能を十分に活用できない
• 誤った予測結果に基づいて意思決定してしまう
• システムトラブル時の対応が遅れる
• データの質が低下し、予測精度が落ちる

これらの課題に対しては、段階的な導入や外部専門家のサポート活用、継続的な社員教育などの対策が重要となります。

5. 在庫管理をAI化する2つの方法

在庫管理のAI化には主に2つのアプローチがあります。既存システムの活用か、新規システムの導入かを、会社の状況に応じて選択する必要があります。

5.1 AIに対応した在庫管理システムを新規導入する

AIに対応した在庫管理システムを新規導入する方法は、現在紙ベースやExcelで管理している企業にとって有効なアプローチです。

新規導入のメリットとデメリットは以下の通りです。

5.2 既存の在庫管理システムにAIを実装する

すでに在庫管理システムを導入している企業の場合、既存システムにAIを追加実装する方法が費用対効果の高いアプローチとなります。

経済産業省の調査によると、既存システムを活用したAI導入が可能かどうかも重要な検討項目とされています。

既存システムへのAI実装の主なポイントは以下の通りです。

・既存データの活用可能性を確認
・必要なAI機能の特定
・システム間連携方法の検討
・段階的な導入計画の策定

6. 在庫管理にAIを導入するならUMWELTがおすすめ

在庫管理にAIを導入するなら、TRYETINGが提供しているノーコードAIツールである「UMWELT」がおすすめです。こちらでは、UMWELTをおすすめする理由として3つのポイントを説明していますのでぜひ参考にしてみてください。

6.1 既存のシステムに実装できる

UMWELTは、APIを介して既存システムと連携することができます。そのため、すでに使用している在庫管理システムに、AIを実装することが簡単にできます。

既存システムには手を加えずに「拡張知能」としてシステムをAI化するので、社内調整にかかるコストを最小限に抑えることができます。

6.2 業界最安値のコスト水準

UMWELTはクラウドを活用することで、⽉額利⽤料を低価格に抑えています。また、導⼊・維持費⽤もかかりません。社内において何⼈で利⽤しても定額の料金です。

システムを一から構築するのではなく、セットアップされたアルゴリズムを組み合わせることで、コンパクトな費用を実現していますので、コスト面を重視する方にもおすすめです。

6.3 コンサルタントが導入をサポート

在庫管理にAIを導入する際に心配なのは、導入時に手間がかかることでしょう。TRYETINGでは、導入時にコンサルタントが伴⾛していますので、安心してご利用いただけます。

企業様からの問い合わせを元にヒアリングを行い、どのようなAIなのかをご納得いただいてから導入に進みます。また、導入後はコンサルタントによる解析サポートも提供しているため、AI導入の効果を十分に発揮することが期待できるでしょう。

例えば、化粧品大手のオルビス社での導入事例では、在庫の適正化により大幅なコスト削減を実現しました。

7. まとめ

在庫管理へのAI導入は、需要予測の精度向上や業務効率化など、多くのメリットをもたらします。一方で、導入・運用コストや必要なスキルといったデメリットも存在します。

AIを活用した在庫管理を実現するには、新規システムの導入か、既存システムへのAI実装という2つの選択肢が考えられるでしょう。人手による在庫管理では、需給予測の難しさや業務の非効率性といった課題がありましたが、AIの活用によってこれらを解決できます。

特に中小企業では、コスト面や運用面での負担を考慮し、既存システムにAIを実装する方法が現実的な選択肢となるでしょう。在庫管理のAI化を検討する際は、自社の規模や業務内容、既存システムの状況を踏まえて、最適な導入方法を選択することが重要です。