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在庫管理を改善するなら知っておきたい業界別AI在庫管理活用事例

在庫管理を改善するなら知っておきたい業界別AI在庫管理活用事例

メーカーや小売業者にとって経営の要となる業務の一つに在庫管理がありますよね。そして、最近ではさまざまな業界でAI(人工知能)による在庫管理が導入されています。

AI(人工知能)で在庫管理すれば、熟練社員以上の精度で需要予測できるので、無駄な発注や過剰在庫、欠品をなくして入出荷が効率よく進むため、キャッシュフローも順調になります。業績の良い企業の共通項として、在庫管理がきちんと行われている点が挙げられます。逆に在庫管理に不備があれば、業績にも問題が生じるでしょう。よって、精度の高い在庫管理は、企業にとって見逃せない重要課題です。

この記事を読めば、AI(人工知能)による在庫管理について詳しく理解できるので、今後の在庫管理の改善と業績アップに役立つに違いありません。

そこで今回は、在庫管理の問題点やAI(人工知能)による在庫管理と業界別活用事例についてお伝えします。

在庫管理での主な問題点

配達のイメージ
在庫管理の問題点は、主として「人的ミスがある」「在庫過多や欠品の発生」「在庫と売上高の不一致」「人的資源のムダ」などが挙げられます。順を追ってみていきましょう。

問題点1「人的ミスがある」

在庫管理は、入荷した商品や製造した商品の数量チェック、出荷数の確認、棚卸、需要を予測しての発注作業や品出し、などが主なタスクになります。しかし、在庫管理は人の手によるところが多く、担当者によって精度を均一化できず、多くの商品や品目を前にすると、数え間違いや記入ミスが起こりがちです。

もし別の担当者がその数値を信じてエクセルにデータ入力するとミスの連鎖が広がるうえ、誤ってデータを消去するリスクもあります。これを回避するためには、属人化されずに在庫を正確に把握して、入出荷を一元管理できる自動システムが必要でしょう。

問題点2「在庫過多や欠品の発生」

製造業者も小売業者も、需要予測に合わせて生産数や仕入れ数を決定します。ただし、多くの方は、欠品を避けたい、あるいは少しでも多くの売り上げを作りたいために、在庫を多めに用意する傾向があります。これが仇となり、かえって過剰在庫に陥ったり廃棄ロスが生じることがあります。

また、手書きの在庫管理に追われたり、扱う品目があまりに多すぎると、すべてに目が届かないため在庫が減っていることに気づかず、欠品になることも少なくありません。せっかく需要があっても欠品状態だと経済損失が生じてもったいないですよね。

これらを解決するには、欠品を避けたい、多く売りたいといった人の感情に左右されない適切でスピーディーな需要予測と在庫および棚の商品数の減少や品出しの必要性を確実に通知するシステムが必要です。

問題点3「在庫と売上高の不一致」

出荷数を確実に管理しても、営業部門の都合により売り上げ計上を来月分に回されるケースがあります。すると、実際の在庫数と帳簿上の売上高が一致しません。これを解決するには、横断的な統一ルールを構築し、コンセンサスをはかる必要があるでしょう。

問題点4「人的資源のムダ」

人によって収納する場所が違ったり置く場所を間違えると、商品のありかがわからなくなりますよね。人に頼った在庫管理の場合、広い倉庫の中から必要な商品を探し出すのが難しい場合があります。このようなことが繰り返されると、人手と時間のムダが重なり、生産性が下がります。これを解決するには、在庫とロケーションを一元管理して誰でも確実に保管場所が把握できる仕組みが必要です。

AIによる在庫管理とは

デジタルのイメージ

在庫管理の問題点の多くは、AI(人工知能)を活用することで解決します。そこでAI(人工知能)による在庫管理の効果を具体的に見ていきましょう。

適切な需要予測

AI(人工知能)に、顧客の属人性(性別・年齢など)や日付・曜日ごとの販売数、天候やイベントなどの膨大なデータを学習させると精度の高い需要予測が可能になります。すると、「この商品は絶対これだけ売りたい」「花火大会があるからこれくらい売れるはずだ」という担当者の感情やこだわりに左右されない客観的な予測により、在庫過剰や欠品リスクが極めて低く抑えられます。

在庫状況の可視化

AI(人工知能)の画像認識を使えば、商品棚の売れ行き状況をリアルタイムで把握できるため、最適なタイミングで品出しできます。また倉庫の在庫状況も可視化できるので、発注ミスや倉庫内のスペースのムダを抑えることも可能です。なかにはドローンとAI(人工知能)の融合技術で倉庫内の在庫数を把握しているケースもあります。

売れ筋商品の見極め

AI(人工知能)の画像認識は、売れ筋とそうでない商品の見極めにも役立ちます。店内にカメラを設置して、客が手に取ったものの購入せず棚に戻した商品や売り場ごとの集客数・滞在時間をデータ化できるため、売り場変更や見切り商品の判断材料になります。これにより在庫回転率が上がります。

また、AI(人工知能)に多くの画像を学習させ、花や食品など、鮮度の良い商品を熟練社員の感覚に頼らずに仕入れることも可能です。すると仕入れ作業の属人化がなくなり、商品のクオリティも一定以上に保てるので業績向上が見込めるでしょう。

スーパー業界のAI在庫管理活用事例:イトーヨーカドー

スーパーのイメージ

大手スーパーのイトーヨーカドーは、人中心の在庫管理による従業員への負担の解消が課題でした。とくに約8,000品目にもおよぶ商品について、売れ筋やそうでない商品を見極め、その時期に最適な数量をタイミング良く発注する作業は、心身ともに大きな負担を強いてきました。的外れな発注は、売れ残りや欠品としてはっきり数字に残るため、担当者には大きなプレッシャーがかかりますよね。

そこで、全国132店舗でAI(人工知能)を活用した発注システムを導入し、天候、曜日ごとの特性や客数、価格などのデータを分析、各品目について最適な販売予測数を担当者に提案できるシステムを構築しました。これにより発注作業は約3割削減、従業員への負担が減り、営業時間の欠品も減少しました。

ホームセンター業界のAI在庫管理活用事例:グッディ

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九州北部に65店舗のホームセンターを展開するグッディでは、約8万点の商品を取り扱っており、その発注業務は、各店舗の担当者の経験則にゆだねられていました。その結果、在庫に過不足が生じ経済損失を免れないことが課題でした。

そこでAI(人工知能)による売り上げ予測モデルを作成し、園芸用殺虫剤の過去3年分の販売実績データや気候データを学習させると、402個の予測に対して413個の実売結果で98%の精度が得られました。このレベルで売り上げ予測できると、無駄な在庫や欠品が激減するため、キャッシュフローが極めて順調になり、業績がアップします。

化粧品業界のAI在庫管理活用事例:L’Oreal(ロレアル)

化粧品のイメージ
フランス化粧品大手のL’Orealグループは、目視による在庫管理の省人化が課題でした。多くの商品について、入荷時と出荷時の数や残数の確認、足りない分の在庫補充など、目視による在庫管理は非常に手間がかかり、多くの人手と時間を必要としていました。

そこでAI(人工知能)の画像認識とドローンの融合技術を導入。倉庫内でカメラ付きのドローンを飛ばして、在庫確認作業の無人化に成功しました。また同時にドローンは自律飛行するため、人がコントロールする必要がなく、深夜や休日でもデータ取得ができるようになります。結果としてサプライチェーンが効率化され、顧客満足度の改善にも寄与しました。

医薬品業界のAI在庫管理活用事例:ファーマクラウド

健康のイメージ
ファーマクラウドは、登録する複数の薬局が過不足のある薬の在庫を互いに融通し合い、在庫過剰と欠品を同時解決させるシステムのプラットフォーマーです。かねてよりこのシステムに加入している薬局より、「過剰在庫の金額を見直したい」「発注業務にかかるコストの削減をしたい」という要望がありました。

そこでファーマクラウドは、AI(人工知能)を活用した「メドオーダー」を開発。AI(人工知能)であらゆる処方パターンに対応した発注点を計算し、薬ごとの過剰在庫解消と欠品のない適正在庫量の実現を可能にしました。これにより、月間の在庫金額が、20%減少する成果がでました。

アパレル業界のAI在庫管理活用事例:H&M

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世界的なアパレルブランド、H&M(ヘネス・アンド・マウリッツ)は、AI(人工知能)による在庫管理で一切廃棄しないビジネスモデルを構築しつつあります。アパレル業界の売れ残り問題は深刻で、経営圧迫の大きな要因です。売れなければ安売りや廃棄処分せざるを得ず、ブランド価値向上と持続可能性に反するため、企業価値を落としかねません。

そこで、AI(人工知能)による需要予測を活用し、どの商品をどの国や地域、店舗にどのタイミングで出荷すべきかを判断。これにより、よりオンデマンドに近い販売促進が可能となり、余剰在庫なし、製造したものはすべて売り切る、さらに一切廃棄しないという循環型ビジネスモデルに確実に成果が生まれています。

AI(人工知能)は、ディープラーニング(深層学習)により、アルゴリズムの継続的発展が可能なため、需要予測の精度は時を追うごとに高まっています。つまり、適正な在庫管理と持続可能性の両立という理想的なAI(人工知能)活用例といえるでしょう。

 

さて、今回は在庫管理の問題点やAI(人工知能)による在庫管理と業界別活用事例についてお伝えしました。在庫管理には、主として「人的ミスがある」「在庫過多や欠品の発生」「在庫と売上高の不一致」「人的資源のムダ」などの問題点があります。

しかしその多くは、「適切な需要予測」「在庫状況の可視化」「売れ筋商品の見極め」といったAI(人工知能)のよる在庫管理により解決できます。

その証として、実際に数々の企業がAI(人工知能)の在庫管理導入により、目覚ましい成果を出しています。

イトーヨーカドーは、AI(人工知能)の販売予測により、全国132店舗で従業員の発注作業の約3割を削減、営業中の欠品も減りました。グッディは、園芸用殺虫剤の需要予測で98%の精度を達成しました。他にもAI(人工知能)とドローンを融合して無人在庫管理を実現したL’Orealや世界的な需要予測により、適切な出荷判断と余剰在庫の削減を実現、一切廃棄なしという大胆なプロジェクトにも成果が出だしているH&Mなど、頼もしい事例が数多くあります。

製造表や小売業者にとって大切な在庫管理は、AI(人工知能)を活用すれば確実に良い成果へとつながります。適正なタイミングで需要予測、出荷・品出しができれば、経営上のムダが削減でき、業績がアップするに違いありません。そうとわかれば、ぜひAI(人工知能)による在庫管理を導入する方向で動きましょう。

【お知らせ】

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