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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。

  • 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。

  • 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。

  • 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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