総合情報サイト / AI活用事例・AI導入事例 / AIを活用した在庫管理の改善事例、11選をご紹介

AIを活用した在庫管理の改善事例、11選をご紹介

在庫管理を目視で行うことは、ミスの誘発や人件費の増大に繋がります。効率よく在庫管理を行うためにAIを導入し、成功につなげた各社の事例を紹介します。今後のAI導入の参考にしてください。

  • 在庫管理でAIを活用するメリット

    AIを在庫管理に導入することで、以下の業務改善に役立ちます。

    ・在庫状況をリアルタイムに把握
    在庫数の確認画像認識(AIカメラ)で、棚の状況を、リアルタイムで把握・管理できます。
    さらに在庫状況を見える化して、滞留在庫の検知や、発注ミスを防いでくれます。AIによる自動発注も可能です。人的なミスや過剰在庫・在庫不足を事前に防ぎます。

    ・高精度の需要予測
    需要予測機械学習のアルゴリズムによって、過去の売上や季節による変動、顧客属性から、精度の高い需要予測を実現します。
    担当者の主観による主観的な判断ではなく、客観的なデータに基づいた分析が可能です。現在だけでなく、将来的な視点に立って、適正在庫を維持させることができます。

    ・棚卸の計数ミスを防止
    決算期末に行う棚卸資産の残高を確認するために、現物を点検・計量する実地棚卸。 資産の管理に必要な作業ですが、この実地棚卸でよくあるのが、計数ミスです。膨大な工数や、難しい工程があると、当然のことながらミスが発生します。初心者には任せづらく、ベテランの作業員がいなければなりません。しかし、AIであれば、誰でも簡単に操作をして、棚卸しを完結させられます。

    ほかにも、1拠点ではなく全国の工場・倉庫の在庫管理や、中小企業でよくある属人化の解決などにも、AIは活かせます。在庫問題を抱えている企業にとって、大いに役立つことでしょう。

  • 在庫管理におけるAIの活用事例11選

    AIを利用した需要予測は、人手が足りない状況に直面している企業にとって課題解決をサポートするのに大変適しています。製造業だけでなく、薬局・アパレル・スーパーといった数多くの現場でAIの導入が広がっています。

    人材不足だけではなく、他の課題への期待も込められており、活用事例を元に、自社における活路が開けてくるかもしれません。

    1 薬局の事例
    登録されている複数の薬局において、過不足が発生している薬の在庫をお互いに調整することで、在庫の過剰と欠品をリアルタイムでクリアするためのシステム基盤や環境を構築・提供する事業者ですは、以前からシステムに参加している薬局より、過剰在庫の金額を再検証したい・発注業務にかかるコスト削減をしたいといった要望がありました。

    そこでAIを有効利用したシステムを開発。AIでさまざまな処方パターンに対応した発注点を算出することで、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。月間の在庫金額を20%減少させることに成功したのです。

    2 アパレルの事例
    アパレル業界における売れ残り問題は非常に深刻で経営を圧迫する大きな要因です。そんななか、世界的なアパレルブランドは、AIによる在庫管理によって廃棄を可能な限りゼロにするビジネスモデルを築き上げつつあります。

    在庫過剰による値引きを強いられたり、場合によっては廃棄処分をしたりすることは、利益を削るだけでなく、ブランド価値の低下や昨今求められている持続可能性が生じ、企業価値まで失いかねません。

    そこで、どういった商品を、どういった国・地域・店舗に、どういったタイミングで出荷すべきかを、AIによる需要予測で判断。消費者の需要に応じて供給する方式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った循環型ビジネスモデルができあがりました。

    3 製造業の事例
    海外の大手化粧品メーカーでは、目視による在庫管理から生じる労働時間が問題でした。目視による在庫管理は多くの人手と時間を費やしていたのです。

    そこでAIによる画像認識とドローンとの融合技術を導入、倉庫内でカメラ付きのドローンを飛ばすことで作業を無人化することに成功。ドローンは自律飛行で人が操縦する必要もないため、深夜や休日でもデータ取得が可能です。これによってサプライチェーンが効率化され、さらには顧客満足度の改善にも貢献したのです。

    4 スーパーの事例
    国内の大手スーパーは、在庫管理における従業員への負担を解消することが課題でした。約8,000品目にも及ぶ取り扱い商品について、それぞれが売れ筋商品であるかどうかを見極めて、該当する時期に最適とされる数量を、ちょうど良い時期に発注する作業は肉体的にも精神的にも大きな負担です。

    そこで、全国132店舗でAIを有効利用した発注システムを導入し、天候や曜日による特性・客数・価格といったデータを分析。各品目について最適な販売予測数を担当者に提案するシステムを構築できたことから、発注作業に要する時間を約3割削減。従業員への負担や営業時間における欠品も減少したのです。

    5 コンビニエンスストアの事例
    コンビニエンスストアは、気候や周辺イベント、立地に大きく影響を受けるビジネスです。多角的なお客様ニーズを分析して、さまざまな変化に対応できるよう、AIによる在庫管理に注力するようになりました。その結果、全国の店舗で従業員の発注作業の約3割を削減したり、営業中の欠品を減少させたりという大きな効果が上がりました。

    6 メーカーの事例
    日本を代表する電機メーカーでは、工場・プラントなど製造現場において、生産性・歩留・信頼性の問題を解決するために、最先端アルゴリズムを開発。欠損値を多く含む製造データでも、品質低下・歩留悪化の要因を解析できるようになりました。推定誤差を約41%、削減することに成功しています。

    7 化粧品ブランドの事例
    化粧品ブランドスでは、コロナ禍で市場環境の変化スピードに対応するため、AIクラウドを導入。データ分析・課題発見にAIが活躍し、通販・店舗の在庫補充の面で高いパフォーマンスを発揮しました。

    8 アクセサリー取り扱い企業の事例
    アクセサリーパーツを取り扱っている企業は、バーコード在庫管理システムを導入し、伝票への売上入力業務をカット。これが大幅なコストカットにつながりました。売上伝票の自動化によって、東京交易では毎日10〜12時間入力していた作業が不要となり、繁盛期における派遣スタッフ依頼が不要となったことから、従業員の残業削減につながりました。

    9 医療機器メーカーの事例
    最新の医療・介護機器メーカーでは、在庫管理IoTサービスを導入しました。これ以後、毎日2時間かかっていた1,000〜2,000の部品の在庫管理・発注作業の時間を80%削減し、製品開発や仕組み構築などに注力することが可能になりました。本来行うべき業務に集中できるようになったため、労働生産性の向上につながっています。

    10 カジュアル衣料の事例
    ウィメンズカジュアルの衣料を手掛ける企業では、既存の基幹システムから在庫管理システムに切り替えたことで、SKU管理が可能に。

    SKUは、Stock Keeping Unit(ストック・キーピング・ユニット)のことです。受発注・在庫管理を行うときの、最小の管理単位を指し、パッケージ、入り数などの違いをもって、同じ商品であっても区別して、アイテムよりもさらに小さな単位に分類することを指します。あるシャツでカラーが3色あり、サイズがS・M・Lの3種類であれば「9SKU」となります。SKU数は在庫管理の際に新必ず把握しておかなければならない項目の一つです。

    これをAIで行うことにより、これまで店舗と自社ECサイトで別々で管理していた在庫を一元管理することができるようになりました。この企業では、在庫ロスを削減するだけでなく、ECサイトの売上アップにもつなげることに成功しています。

    11 ホームセンターの事例
    ホームセンターでは、従業員のカン・経験をもとに必要な商品と数を仕入れていました。しかし、在庫過多になることもしばしばあり、その度に特売として値下げの対応を行っていました。また、手動での発注処理となるため、1回あたりの発注手続きに数時間かかることもありました。

    この状況を改善するため、AIによる在庫管理をはじめました。在庫管理にAIを用いると、過去の販売数や天候、交通状況などのデータを分析し、高い精度での販売数予測が実現できました。ペットフードやブロックの販売数予測では、月あたりの誤差は数個以内になり、大きなコストカットを実現できました。

  • AIを活用した在庫管理を実現できる「MatrixFlow」

    在庫管理について、もっとも重要な要素は在庫予測です。MatrixFlowでは、簡単に在庫予測を実現します。また、在庫管理には需要予測が不可欠です。

    需要予測とは、商品・サービスの販売数や使用量を担当者のノウハウや過去のデータを基に予測することです。これには、仕入れや生産・販売などの計画、設備投資などに影響を与えるため、高い精度が求められます。
    しかし、実際の業務では、大量の商品の需要をまとめて予測していたり、予測のノウハウや手法が属人化していたりするため、精度が高い予測結果は得難いのが実情です。

    しかし、需要を正確に予測することができれば、商品を効率的に生産・保管・販売をすることができ、企業の利益に繋げることができます。

    MatrixFlowでは、AIによる時系列予測を用いて需要予測ができます。AIが過去の販売実績などを含めた時系列データの傾向や特徴を分析し、将来の数値を予測します。

    AIによる時系列予測を用いて需要予測を行うことで、「需要予測の精度を上げること」「担当者に頼らず、誰でも簡単に需要予測ができること」「精度の高い需要予測に基づいた発注や調達ができること」などが可能に。

    AIによる時系列予測を用いることで、誰でも的確な需要の予測ができるようになり、生産・保管・販売の無駄をなくすことができます。

    MatrixFlowとは、プログラミングの知識がなくてもAIを簡単に作成できる、AI活用プラットフォームです。精度が高い需要予測を実現するMartixFlowによる時系列分析は、だれもが簡単に使いこなすことができます。

    さらに、製造業界の生産管理や在庫予測への活用だけではなく、小売業での人員計画やエネルギー関係の消費量など、様々な業界の流動的なデータの予測に応用することも可能。

    ぜひ一度、MatrixFlowの使いやすさを体験してみてください。

関連した事例