AIで在庫管理を最適化する、需要予測システムについて徹底解説
需要予測の精度を上げるには、膨大な情報のなかから関連データを収集・分析せねばなりません。この作業に最適なのがAIによる機械学習システムで、収益を最大化させるために必要な売上予測、在庫管理のサポートにも役立ちます。在庫管理に有益な需要予測システムのメリット、導入の注意点とはどういったものでしょうか。

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在庫管理で役立つ、需要予測システムとは?
効率的な在庫管理のためには需要予測が欠かせません。
需要予測とは、市場内でヒットしそうなものを予測することです。販売統計データや最近の人々の行動をもとに、基準在庫や安全在庫を算出します。これを応用したのが需要管理で、その企業が取り扱う商品の在庫のうち「何が」「いつ」「どのくらい」出庫される、あるいは販売されるのかを予測し、これをもとにした仕入れを行います。在庫管理における問題・不良在庫を避けるためにも、適切な需要管理にもとづいた商品の仕入れが必要です。
・需要予測を信用しすぎてはいけない
もっとも、現時点ではどんなに大量の、あるいは精巧なデータを用いても需要予測は「必ず当たる」とは言いきれません。需要予測は大切ですが、過信しすぎないこともまた大切です。
とはいえ、「100パーセント確実ではない需要予測に意味がない」わけではありません。需要予測に基づいた在庫管理は、売り上げが伸びなかった場合の対策を事前にとっておくことができます。これによって、損害を最小限に抑えることで、リスクヘッジをとることができます。
・在庫管理システムの概要
需要予測システムを導入することで、次のことが可能になります。
・過去の販売データから市場の需要を予測
・在庫管理の過不足がない管理さらに発注数などのデータを最適化することで、
・人件費の削減
・労働時間の短縮
・従業員の負担軽減
といった日々頭を悩ませていることの解決にも繋がります。機械学習システムは将来の需要や販売数を予測し、必要最低限の在庫数を割り出すものです。それだけではなく、欠品のリスクを防ぐことも得意としているため、在庫管理にも活用されているのです。流通業などにおける在庫量の最適化を可能にできる需要予測システムを導入することが、収益の最大化をもくろむ企業には欠かせなくなってきています。
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需要予測システム導入による3つのメリット
AIによる需要予測システムの導入は、多品種少量生産への転換や意思決定などに役立っています。そこで、主要なメリット3つについて見ていきましょう。
1. 在庫量の最適化
需要予測によって適正な在庫量を割り出すため、在庫過多や欠品などのリスクを防げます。これにより、製品在庫の最適化が可能となります。AIは過去の売り上げ、顧客属性、立地条件、為替、天候など膨大なデータを分析し、適正な在庫量を計算することに役立つため、最適化に向いているのです。2.業務の効率化が可能
AIが自動で需要のパターンを見つけ出し、現場担当者の負担が軽減、業務効率の改善に役立ちます。需要予測にAIを活用すれば、「根拠のあるデータに則った信憑性」を持って来客、来場者予測値を導き出し、設備や人材の配置を適切なものとすることができます。3.人的ミスを防いで正確な分析ができる
機械学習システムを導入することにより、ヒューマンエラーの少ない正確な分析、運用が実現できます。需要予測の精度を上げるためには膨大なデータとその分析が必要です。しかし、情報分析、処理能力は人間が行うとヒューマンエラーによるミスが起こりやすいことは言うまでもないでしょう。人的な理由による精度の低下も、機械学習システムなら心配無用です。 -
AIによる在庫管理の特徴
AIを活用した在庫管理がどのような点で従来よりもすぐれているのかも説明しておきましょう。
・需要予測がより正確に
従来の従業員の知識や経験によって発注量などを決める在庫管理の方法では、全国各地に点在する店舗・支店・倉庫の在庫管理を正確に行うことが至難の業。これがAIによる在庫管理が注目されている大きな理由です。過去の売上・顧客属性・需要変化などを、すべてデータとして補完・分析することができるのが、AIによる在庫管理です。従来の在庫管理より正確な需要予測が可能です。需要予測の正確さが増すことから、在庫を大幅に減らせます。
・マテハン機器を最適化できる
AGV(無人搬送車)や自動ピッキングツールといったマテハン機器は、倉庫内の在庫管理には欠かせません。AGVは倉庫内を自由に移動します。床に敷かれた磁気テープの上を走行し、適切な場所へ荷物を搬送するもので、近年はAIが実装され始めました。AIが搭載され磁気テープなしでも移動できるようになったことで、より可能性が増したといえるでしょう。
自動ピッキングツールは、倉庫内の棚にある荷物を保管・管理するシステムです。パレット全体を管理するもの、ピッキングに特化したものなど、多様な種類のパレットがあり倉庫内の省人化に効果を発揮しています。
マテハン機器はAIを実装し、進化を続けています。人的ミスを防いでくれるうえ、毎日の業務データを保管・分析できる最適なシステムだと考えられます。
では、AIは在庫管理の場においてどのように活用されているのでしょうか。
事例1:顧客ニーズの変化に合わせ、在庫精度を向上
日本中のコンビニは、天気・イベント・店舗の立地などで、顧客ニーズが大きく変動します。しかし、刻一刻と変わる需要を人間だけですべて把握するのは困難です。そこで最近注目されているのが、AIを活用した在庫管理です。AI活用をするようになってからは、在庫の大幅な削減に成功し、顧客ニーズに応じた商品開発もできるようになりました。事例2:無駄な安売りを減らし、利益率を向上
あるホームセンターの店舗では、従業員による知識や経験をもとにした商品の仕入れが行われていました。しかし、在庫が過多になった場合はセールを行って売り切るので利益が減りますし、1回あたりの発注に数時間かかることも。そこで、AIによる在庫管理に切り替えたところ、AIが販売数や天気などの情報を分析し、高精度の売上予測が可能になりました。そして、冬のある日、使い捨てカイロの売り上げを見てみると、購買予測と実売の差がわずか1~2個という結果につながっていました。
在庫管理業務にAIを導入するには
AIに対応している在庫管理システムの導入は、売上に直結します。在庫管理システムとは、在庫情報を一元管理し、管理業務を効率化させるもの。人力でのデータ入力の必要がないため、ヒューマンエラーも防止できます。
また、AIが細かな出荷指示をしてくれるシステムもAIに対応した在庫管理システムのなかにはあります。このシステムでは、リアルタイムでの在庫量を適正に調整でき、在庫の評価額を算出することが可能。ほかにもいろいろなタイプの在庫管理システムが存在します、自社の業種・業態に適したものを選択しましょう。
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AI・MatrixFlowで在庫最適化を実現する方法
MatrixFlowはノンプログラミングで誰でも簡単にすばやくAIを作成することができる、AI活用プラットフォームです。
MatrixFlowで需要予測AIを作成することで以下のような結果を得ることができます。ボタンをクリックしていくだけで、従来の手法による需要予測よりも、精度が高く信頼性の高い予測を、スピーディに実現できます。
ぜひ一度操作して、MatrixFlowの需要予測の速さを体験してください。AIを活用して精度の高い需要予測と在庫管理の最適化を実現しましょう。商品の売上・注文数、在庫、顧客、各店舗の情報などを細かく設定し、過去の消費量から必要な消費量を予測、必要在庫数を予測するとともに、余分なコストを検知できます。
また、MatrixFlowは在庫最適化だけではなく、生産計画立案、不良品検知、人員配置など、小売業・通販業界のさまざまな課題も解決することができます。
MatrixFlowは実際に操作する際に役立つマニュアルや、AIの作り方や予測結果の見方や精度の高め方などAIコンサルタントに相談できるサポート体制もあります。在庫管理やAI導入に悩みを抱えている場合は、ぜひ一度お問い合わせください。
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生産管理の将来性は? DX・AIを活用できるかが肝
製造業における生産管理といえば、自社製品の製造・原価・品質に大きな影響を及ぼす重要な職務です。 近年では、システムやAIの導入により生産性を大きく向上させる企業が増えています。 生産管理におけるDX(デジタルトランスフォーメーション)の推進は、人員の確保や次世代への技術継承に悩む企業の解決策となりつつあります。 本記事では、AIが生産管理という仕事にもたらしている変化や、生産管理職の将来像についてご紹介します。
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AIの生産管理への活用方法とは?実例とともに解説!
近年は少子高齢化による就労人口の低下により、多くの産業において、付加価値や生産性の向上、業務効率化といった課題が明確になってきております。特に製造業界では、労働力不足が深刻化しています。 過去にはこれらの課題を解決するための有効な手法としてIT化が推進されてきました。最近では、さらにAI・人工知能を導入する企業も散見されています。特に、製造業をはじめとした生産管理において、AIを活用する企業は年々増加しています。生産管理の分野において、AIを活用し生産性向上を目指しています。 本記事では、生産管理の場面で、具体的にどのようにAIを活用していくのか、そのメリット・方法・事例も含めてご紹介をさせていただきます。
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Excelを使った在庫管理のやり方、表の作り方、使える関数をご紹介!
企業の活動において、消費者であるユーザーが欲しがる商品を、欲しいタイミングで、欲しい分だけ適切に提供できることが、企業が目指すひとつの理想の形ではないでしょうか。 実際、「適正な在庫水準とは何か?」という問いにパーフェクトに答えるのは難しいとはいえ、ある程度の健全な在庫水準を保ち、欠品を防止に務めるのは、およそ商品を扱う企業にとっては共通の使命ともいえるのでしょう。 適性な在庫水準を保つために必要となるのが在庫管理表です。 実際に、紙での在庫管理をしていることも少なくないと思いますが、扱う商品などのアイテム数が多い場合、紙の在庫管理表では管理しきれなくなる可能性も出てきます。そこで便利でかつ的確な在庫管理を可能にするのが、Excelです。 本記事では、Excelを活用した在庫管理の方法について、在庫管理のやり方、表の作り方、使える関数をまとめてご紹介します!
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テキストマイニングやり方入門編、実活用例をご紹介
アンケートやSNS投稿などの膨大なデータから、顧客ニーズの把握や将来の予測ができるということで、近年注目されているテキストマイニング。本記事では、そのテキストマイニングの概要や活用事例、やり方を紹介します。
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AIを活用して簡単に「時系列予測」ができる!メリット、やり方を紹介
企業活動を円滑に行うには「今後の予測をいかに正確に立てることができるか」にかかっているといっても過言ではありません。特に食品・飲料など売上に季節要素が高い業界の活用は必須と言えるでしょう。 そのために、季節・トレンドなどの時間的変化を考慮しながら「時系列予測」を立てる必要があります。 この記事では「時系列予測」を行うメリット、やり方、AIを使った便利なデータ分析方法について紹介します。
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AIを活用した在庫管理とは?メリットや導入方法、事例を紹介
在庫管理を行う場合、次のような課題を抱えている企業は多いのではないでしょうか。 ・担当者の知識や経験によって管理品質にバラツキがある ・データ入力や作業のミスが起こりやすい ・正確な需要予測ができずに在庫不足、在庫余剰が発生する こうした課題も、AIを活用した在庫管理を導入することで解決できます。 この記事ではAIを活用した在庫管理のメリットや、導入方法、実際に導入している業界の事例などをご紹介します。
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売上予測にAIを活用するメリット7点!やり方・導入事例を紹介
「AI」を使って売上予測ができることをご存じですか?在庫を抱える小売業にとって、売上予測を正確に行うことは大きな課題です。なぜなら多くの在庫を抱えることは経営にとって大きなリスクとなるからです。大量に仕入れた在庫の多くが売れ残ってしまった場合、企業は大きな損害を被ります。その誤差をできるだけ少なくする技術として、注目を集めているのがAIによる売上予測です。この記事では、売上予測にAIを活用した場合のメリット、やり方、導入事例などについて紹介します。
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AI・機械学習で必ず必要なデータの前処理とは?簡単にできる加工方法をご紹介
業務効率化や売上拡大のため、ビジネスでのAI活用が進んでいます。 ですが、AI活用に「データ前処理」が重要であることはあまり知られていません。 データ前処理は、AI実装までの作業工程の8割を占めるとも言われるほど重要な工程です。 本記事では、AIにおけるデータ前処理とは何なのか、具体的なデータの前処理方法を解説していきます。
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AI・機械学習を用いた画像分類とは?その方法、実活用例を徹底解説
AIや機械学習を活用した画像分類は広がりを見せています。最近では、次のような活用事例があります。 1. パン屋さんのレジ業務への画像認識AI活用 2. バスケットボールなどスポーツ関連への画像認識AI活用 3. 運送会社の安全運行や防災分野への画像認識AI活用 4. 電車やバスの改札・空港の認証ゲートでの画像認識AI活用 5. 音楽フェスなどイベントでの画像認識AI活用 6. 製鉄所における作業者の安全管理業務への画像認識AI活用 7. Eコマースサイトへの画像認識AI・検索技術への画像認識AI活用 8. マグロの検品業務への画像認識AI活用 9. ワイン検査業務への画像認識AI活用 AI・人工知能の技術が積極的に活用されている分野の一つに画像認識があります。画像認識は、画像(動画)データからパターンを認識して、その特徴から対象物を特定します。画像認識はディープラーニングにより精度が飛躍的に向上したため、現在、さまざまな業種・業界で導入が進んでいます。 本記事では、AI・人工知能・機械学習を活用した画像分類について概観し、その方法、実際の活用例について、AIを活用した画像分類のおすすめツールを紹介します。
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製造業でのAIによる異常検知と原因の特定
製造業において、日々稼働している生産ラインの中には、製品を作るためのさまざまな機器があります。これらの機器が突然、なんの前触れもなく故障し、停止してしまうと、生産ライン全体の停止、修理にかかる費用、新しい機器のリース代など、さまざまなコストがかかり、製造する上でのデメリットとなります。 上記から、異常検知は製造業においてクリティカルな問題です。また、異常検知の実施にあたっては現場の長い経験や、高度な技術も求められるため、工場や生産管理の現場担当者から見ると、異常検知は頭を悩ませる課題のひとつとなります。 今回は、そのような異常検知について、その概要、方法、さらには最新のAI・機械学習を活用した異常検知の方法についてもご紹介します。
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製造業でのAIによる需要予測の活用事例
製造業ではビックデータを使ったAIによる需要予測を行うことにより作業の自動化が進み、人手不足問題の解消や生産ロスの解消にも貢献します。
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担当者の経験に頼った需要予測を時系列予測で改善
商品やサービスの需要をAIによる時系列分析でより正確に予測していきます。 高精度な需要予測ができれば、データに基づいた仕入れや生産の計画ができます。
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時系列予測でコールセンターの業務効率化
コールセンターの業務効率化を、AIを活用した時系列予測を用いて、解決します。 日々の入電(問い合わせ)数から対応するオペレーター数を適切に配置することで、コストの削減と業務の効率化に繋がります。
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SNSの投稿に含まれる感情をテキストマイニングで分析する
SNSの投稿から感情を分析するなどのマーケティングのための作業を、AIによるテキストマイニングで効率化します。 AIによるテキストマイニングは業務効率化を実現するだけでなく、分析結果を用いて、商品開発や広告・宣伝をすることができます。
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売上最大化のための在庫予測
近年、小売業や通販業界で問題になっている在庫管理の課題を、AIを活用した在庫予測の手法を用いて、解決に導きます。 AIを活用した在庫予測は、従来の需要予測より精度が高く、信頼性の高い予測を実現でき、適切な在庫予測による売上最大化が見込めるようになるメリットがあります。