企業にとって、日々の在庫管理を適切に行うことは大切ですよね。しかし最近は、多品種・少量生産が主流になり、扱う品目が増えることで在庫管理も煩雑化しています。それにより、人の手で管理を行うと数え間違いなどミスが発生しやすい状況になりました。そんなリスクを回避するためにも、AI（人工知能）を活用して在庫管理を行う企業が増えています。
在庫管理にAI（人工知能）を活用するには、AI（人工知能）を搭載した在庫管理システムを導入する必要がありますが、このシステムを利用すれば、需要を予測したり在庫量の適正な調整が可能になります。何より、人の手でデータを入力する必要がないので人的ミスも防げます。
さらに、AI（人工知能）による在庫管理を行えば、業務の効率化だけでなく、データ分析による売上げ戦略も立てられ、企業経営の強みになるでしょう。またこの記事では、AI（人工知能）を使った在庫管理システムも学べるので、在庫管理に悩みを持つ方には役立つに違いありません。
そこで今回は、在庫管理にAI（人工知能）を活用するメリットや活用事例、さらに、おすすめのAI（人工知能）搭載在庫管理システムもご紹介します。
在庫管理とは
まず、在庫管理とは何をすることなのかを説明しましょう。
そもそも在庫とは、販売や生産のために一時的に保管されている全ての物品のことで、製造業では部品や原材料、小売業では商品などが挙げられます。これらの在庫を「過不足なく常に適量を維持する」という取り組みを在庫管理と言います。
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それは、欠品が出れば売り損ねによる販売ロスがおこり、逆に売れ残ると、在庫を仕入れたお金や在庫を保管するための倉庫代などムダな出費が増え、経営を圧迫するからです。このように、在庫管理は会社の業績を左右する重要な要素ですが、「どの商品がどれだけ売れ、どのくらい残っているか」を正確に把握するには、人の手だけでは限界があります。
なので、企業によってはExcelや無料ソフトなどを利用する場合もありますが、AI（人工知能）を活用した在庫管理なら、AI（人工知能）ならではの強みで業務をより効率化できます。
そこで次に、AI（人工知能）を使った在庫管理の優れた点をご紹介しましょう。
AI（人工知能）を在庫管理に使うメリット
AI（人工知能）は大量のデータを分析するだけでなく、過去のパターンや経験をもとに学習し、データに基づいた正確な判断や予測も得意とします。なので、AI（人工知能）を在庫管理に使うと次のようなメリットが得られます。
人的ミスを減らす
在庫をExcelなどで管理していてもデータは人が手入力するので、タイムラグや入力ミスは起こりがちですよね。しかし、在庫管理にAI（人工知能）を使えば、入出庫時に商品に貼られたバーコードを読み込み、正確な情報がシステムに反映されます。なので、人的ミスが減るだけでなく、常に最新の在庫状況も把握できるので、ムダな発注や欠品を防ぐことができます。
需要予測により適正在庫で管理できる
従来の在庫管理は、ベテラン従業員が長年の勘と経験で商品の仕入れ量などを決めることが多く属人化していました。しかし、あくまでも人の判断なので在庫が余ったり足らなくなることもありますよね。
でもAI（人工知能）を活用すれば、過去の売上や顧客の属性、天候や立地など膨大なデータを分析して、精度の高い需要予測が可能になります。こうして、必要な時に必要な商品を必要なだけ仕入れることができれば、売上げを最大化できます。さらに、適正在庫を維持できれば在庫コストも削減できるでしょう。
画像認識で業務を効率化する
スーパーやコンビニなどでは、商品の品出し、陳列、値段の張替えなど人力で行う業務が多いですよね。そのため、スタッフは広い売り場を歩き回ることになり肉体的負担も増します。
しかし、AI（人工知能）カメラを商品棚に設置すれば、画像認識技術により、リアルタイムで商品の売れ行きを管理できます。なので、商品棚が空になる前に最適なタイミングで品出しができ、販売機会を逃すことなく更なる売上げアップを見込めます。また、スタッフが店内を巡回して、目視で売れ行きを確認する業務が効率化されるので、スタッフの負担も軽減されるでしょう。
データを分析してマーケティングに活用できる
AI（人工知能）の画像認識を使えば、在庫の量を把握できます。例えば天気や気温などのデータを集めれば、それに合わせた在庫の量を準備しますよね。それらのデータを分析すれば、商品の品揃えや陳列の仕方、店内のレイアウト変更などマーケティング活動の判断材料になります。こうして、在庫回転率が良くなり売れ残りの悩みもなくなるに違いありません。
では続いて、在庫管理にAI（人工知能）を導入するために必要な、AI（人工知能）を搭載した在庫管理システムについてお伝えしましょう。
代表的なAI（人工知能）在庫管理システム
AI（人工知能）を搭載した在庫管理システムには多くの種類がありますが、それぞれ得意分野が異なります。ここでは代表的な３つをご紹介します。
「匠（たくみ）AI」 三菱総合研究所
総合シンクタンクである三菱総合研究所は、人間が長年の経験で培った「知識」と「勘」をAI（人工知能）で再現した「匠（たくみ）AI」を開発しました。
在庫管理の現場では、ベテラン従業員のノウハウや専門的知識に頼る部分が多いので、データ化が難しく後継者への技術継承が進まないのが現状です。しかし「匠AI」は、さまざまな仮設に対するデータ分析結果を、ベテラン従業員に示しながら気づきを促し、人が保有する知識やノウハウのAI化を実現しました。この方法により「匠AI」は、大量のデータがなくてもAI（人工知能）の精度を確保しています。
在庫管理に導入される「匠AI」の特徴は以下の通りです。
- ベテラン従業員の「勘」や「経験」をAI（人工知能）化することで、専門的な知識や技術が共有できる
- 個々の企業が抱える在庫管理の課題に合わせたAI（人工知能）を設計できる
- システム導入後も運用面でサポートを受けられる
「匠AI」は、技術の継承など在庫管理の最適化を支援するだけでなく、新商品の開発や施設の管理など、業務改善のためのサポートも行っているので、様々な業種に対応できるでしょう。
「ロジクラ」株式会社ニューレボ
株式会社ニューレボが運用する「ロジクラ」は、ECサイトを運用する企業に強みを持つクラウド型在庫管理システムで、ECサイト上で販売する商品在庫のすべてを、クラウド上で管理することができます。
では、「ロジクラ」の特徴をまとめましょう。
- iPhoneを使えば入出荷や検品など在庫管理が簡単にできるので、人的ミスがなくなり人件費も削減できる
- クラウドサービスなので時間や場所にとらわれずに、iPhoneやPCからいつでも在庫状況を確認できる
- AI（人工知能）による需要予測で過剰在庫を減少させる
過剰在庫によるキャッシュフローの圧迫が原因で、倒産に至る企業は増えています。ですから、「ロジクラ」の需要予測で過剰在庫を削減すれば、在庫コストが抑えられ企業経営も安定するでしょう。
「EXPLANNER/Z」NEC (日本電気株式会社)
電気メーカーNECが開発した「EXPLANNER/Z」は、ビジネスに必要な機能を網羅したERPシステム（総合基幹業務システム）です。その中の一つである在庫管理システムは、在庫管理の見える化を実現して、在庫不足による販売機会ロスなどの悩みを解消します。
「EXPLANNER/Z」の在庫管理システムには次のような特徴があります。
- 在庫入力中に画面上でリアルタイムな在庫状況を確認できる
- 倉庫別商品別に適正在庫数や発注点を登録できるので在庫不足を防げる
- 出荷明細の単位ごとで出荷指示を行うので、出荷数量をコントロールできる
- 先入先出法など６つの在庫評価方法に対応し、在庫評価額をリアルタイムで把握できる
「EXPLANNER/Z」の在庫管理システムでは、在庫管理に関わる細かい数字が見える化されるので、在庫を取り扱う部署だけでなく営業スタッフの業務も楽になるでしょう。また、在庫データを可視化し一括管理できれば、瞬時な経営判断が可能になり経営力も高まるに違いありません。
AI（人工知能）の在庫管理を導入した事例
続いて、在庫管理にAI（人工知能）を活用している事例をご紹介します。
AI（人工知能）による需要予測で発注業務を効率化したワークマン
作業着やアウトドア衣料を扱うワークマンは、AI（人工知能）を使った需要予測に基づく自動発注システムを導入し、商品ごとの適正な在庫数を確保しています。
そこで、AI（人工知能）による需要予測と自動発注ができるシステムを導入しました。このシステムは、AI（人工知能）が過去2年間の販売実績などから発注量を計算しますが、長期間のデータを使うので、季節要因なども細かく反映できるのが強みです。
また、在庫回転率に応じて「自動補充」と「需要予測」を切り替える機能があるので、売れ筋商品と月にわずかしか売れない商品など、商品ごとのこまめな在庫調整も可能。これなら、商品の補充忘れによる欠品などの心配もなくなりますよね。
さらに、各店舗での発注業務も、システムに表示された発注量を確認してボタンを押すだけ。今まで約30分かかっていた作業が約2分に短縮されました。これで、余った時間を有効に使えるようになりました。今後も、AI（人工知能）による発注業務で適正在庫が維持されると、収益が向上してさらなる店舗拡大も期待されます。
惣菜値引きをAI（人工知能）が判断して廃棄ロスを防ぐ東急ストア
東急ストアでは、AI（人工知能）が惣菜の値引き率を管理する仕組みを導入して、食品の廃棄ロスを減らし利益率を高めています。
これまで東急ストアは、消費期限の短い惣菜などを期限内に売り切るために、全店一律で時間を決めて値引きしていました。しかし、天候や曜日、店舗の商圏環境の違いなどから店舗ごとに売れ行きが異なるため、値引きのタイミングが課題でした。
そこでAI（人工知能）の出番です。値引率を管理するAI（人工知能）は、天候やイベント、商圏環境などを考慮してまず客数を予測。そして、今後予想される売れ行きと残数を基に適切な割引幅を算出します。
近年、SDGs（持続可能な開発目標）など、食品小売りでは廃棄ロスが注目されています。AI（人工知能）を活用すれば、食品のムダな破棄を防ぐので、環境にやさしい経営ができ企業価値も上がるに違いありません。
この他にも、多くの企業がAI（人工知能）を使った在庫管理で大きな成果を上げていますが、ここからは、今後の在庫管理の在り方について考えましょう。
AI（人工知能）の在庫管理の今後
製造業や小売り業にとって、売れ残さず欠品もおきないよう適正在庫を持つことは大切です。しかし、これからはますます消費者のニーズが多様化して、人の判断だけでは最適な在庫を維持するのは難しいでしょう。
ですから、今後は在庫管理にAI（人工知能）を活用する企業は爆発的に増えると考えられます。AI（人工知能）を在庫管理に使えば、需要の予測精度が高まりムダな在庫を抱えるリスクも削減されます。しかも、人の経験や勘に頼っていた作業もAI（人工知能）が肩代わりできるとなると、AI（人工知能）を使わない手はありません。
また、天候や過去のデータから客の購買行動を予測するAI（人工知能）は、さらに進化して、購買行動の裏にある「人の想いや嗜好性」まで予測しつつあります。たとえば洋服を選ぶときには、価格を重視するのかトレンドを重視するのか、それは個人の嗜好に影響されますよね。なので、消費者一人ひとりの気持ちが分かれば、いつ、どんな商品をどれだけ発注すればよいのか、もっと正確な需要予測ができるでしょう。
さて今回は、在庫管理にAI（人工知能）を活用するメリットや活用事例、さらに、代表的なAI（人工知能）を搭載した在庫管理システムもご紹介しました。
在庫管理とは、顧客の注文に対して過不足なく、必要な時に必要な量を供給できるように適正な数の在庫を管理することですが、扱う商品が多様化する現在、人の判断だけで在庫を最適化するのは難しいです。そこで、AI（人工知能）を活用した在庫管理に注目が集まっています。
AI（人工知能）を在庫管理に使うと「人的ミスを減らす」「需要予測により適正在庫で管理できる」「画像認識で業務を効率化する」「データを分析してマーケティングに活用できる」などのメリットがあります。
また、在庫管理にAI（人工知能）を活用するには、AI（人工知能）を搭載した在庫管理システムの導入が必要ですが、今回は代表的な３つを紹介しました。
- 「匠（たくみ）AI」 三菱総合研究所
- 「ロジクラ」株式会社ニューレボ
- 「EXPLANNER/Z」NEC (日本電気株式会社)
これらのシステムはそれぞれ得意分野が異なりますので、自社の課題に合ったものを選ぶとよいでしょう。
さらに、AI（人工知能）を在庫管理に活用した事例をお伝えしました。
- AI（人工知能）による需要予測で発注業務を効率化したワークマン
- 惣菜値引きをAI（人工知能）が判断して廃棄ロスを防ぐ東急ストア
このように、在庫管理にAI（人工知能）を利用すれば、人に頼る部分が減るので業務が効率化され、常に適正在庫を維持できるでしょう。なので、今後さらにAI（人工知能）を搭載した在庫管理システムを導入する企業は増えると予想されます。
いずれにせよ、在庫をしっかり管理できれば、顧客が欲しいといったときに、必要なものをすぐに用意できる体制が整います。これにより顧客満足度が上がり、競合他社にも差をつけるに違いありません。
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