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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。

  • 「AIを活用した在庫管理」とは?

    「AI」とは「人間のような知能を持ったコンピュータ」のことです。身近なところではスマートスピーカーやお掃除ロボットなどを使っている人も多いのではないでしょうか。

    しかし「AIを在庫管理に活用する」と聞いて、ピンとくる人は少ないかもしれません。
    現在ではAIを活用した在庫管理の方法はいくつもあり、実際に導入する企業も増えています。

    たとえば、AIを使った画像認証による在庫管理。
    AIがさまざまな画像パターンを経験し学習することで、大量のデータを分析し、人間のように作業の手順を覚えることができるようになります。

    ほかにも、AIを使った需要予測も可能です。
    在庫管理では過去の売上や顧客の属性、需要の変化、天気など多数のデータを分析したうえで在庫の発注を行うことが必要ですが、こうした作業をすべて人間の力で行うことには限界があります。
    AIを活用することで大量のデータを正確に分析し、短い時間で高精度の需要予測ができるようになるのです。

    昨今はコロナ禍の影響でリモートワークや時差出勤などが増え、少ない人数で正確な在庫管理をする必要が出てきました。AIを活用することで在庫管理が自動化され、少ない人数、短い時間で効率的に作業を行うことが可能になります。

  • 在庫管理にAIを導入するメリット

    在庫管理にAIを導入するメリットは何でしょうか。ここでは以下の5つのメリットについて解説します。

    1.データに基づいた高精度な需要予測で在庫を最適化

    適正な在庫管理には正確な需要予測を行うことが重要です。

    しかし、需要予測をする際には加味しなければならない要素が多く、人間が行うのは時間がかかる割に精度もあまり高くないという課題がありました。

    AIでの需要予測は、複雑かつ膨大なデータを正しく分析して高精度な需要予測を行うことが可能です。

    また、在庫管理を支える「マテハン機器」と呼ばれる自動倉庫やピッキングシステム、ピッキングロボット、無人搬送車(AGV)などのツールにAIを搭載する方法もあります。在庫管理の作業が自動化され、最適な在庫管理が実現できるようになります。

    2.豊富な種類の製品を正確に管理できる

    製品の種類が増えれば増えるほど、在庫管理は煩雑になります。
    人の手で管理している場合、製品の増加に比例して作業時間も増え、ミスが起こる可能性も増えていきます。

    AIで在庫管理を行うのであれば、新しい製品を仕入れた際も過去の似た製品のデータにもとづき対応できるので、製品の種類が増えることによる心配はありません。どれだけ新しい製品が増えても安心です。

    3.業務の効率化を実現

    これまで人の手で作業をしていたものをすべてAIで自動化することにより、作業が効率化され、作業時間が短縮されます。

    AIを活用することで人の手が空くので、その分ほかの作業を効率的に行うことを目的に人員配置を考えることができるようになることもメリットです。

    また、AIが分析したデータをもとに企業の設備改修や人員配置の見直しなどもできるようになるため、効率の良い企業運営につながります。

    4.業務の属人化を防ぐ

    在庫管理の成果は担当者に大きく依存します。精度の高い在庫管理を行おうとすればするほど、担当者には高いレベルの知識や経験がもとめられるのです。

    在庫管理が属人化してしまうと、担当者が不在の場合に業務が滞ったり、担当者の長時間労働につながったりする懸念があります。万が一、担当者が急に退職した場合などは企業運営全体に影響を及ぼしかねません。

    AIで在庫管理を行うことで業務の属人化を防ぎ、担当者に依存せず安定した運営ができるようになります。

    5.少ない人的リソースを有効に使える

    AIで在庫管理を行うようになると、今まで在庫管理に手を取られていた人のリソースが空き、ほかの仕事に対応できるようになることもメリットです。

    コロナの影響でリモート勤務や時差出勤が増えたり、市場全体の人材不足も加速したりするなかで、今までより少ない人数で同じ量の業務に対応することが求められています。AIを活用することにより、こうした課題を解決できるようになります。

    6.継続して活用することで精度が高まる

    AIはデータが増えることで学習を繰り返し、分析の精度も高まっていきます。

    人間が作業する場合はデータが増えるのに比例して処理をする時間も増え、工数が膨らんでいってしまいます。AIであれば逆にデータが増えることで精度が高まるので、継続して活用することでメリットが生まれるところが特徴です。

  • AIを活用した在庫管理の方法

    人の手で在庫管理を行う場合、以下のような作業を担当者が行っていることが多いでしょう。

    ・現状の在庫状況を分析
    ・さまざまなデータから需要を予測し、適正な在庫数を決める
    ・出庫数や在庫数の推移を把握する

    一部のみ在庫管理システムを用いていたとしても、システムで収集されたデータを読み解いて適正な在庫管理をするのには人の手が必要でした。AIを用いることで、こうした作業をすべて自動化することができます。

    では、AIを活用した在庫管理を始めるにはどうすればいいのでしょうか。大きく分けて2つの方法があります。

    1.AIに対応した在庫管理システムを新しく導入する

    1つ目は、AIに対応した在庫管理システムを新しく導入する方法です。現在在庫管理システムを使用していない場合や、既存の在庫管理システムを見直したい場合などにおすすめの方法です。

    AIに対応した在庫管理システムは複数あります。機能や価格など、自社に合ったシステムを選択するようにしましょう。

    2.すでに使用している在庫管理システムにAIを導入する

    2つ目は、すでに使用している在庫管理システムにAIを導入する方法です。

    既存のシステムにAIを導入するとなると、自社内にエンジニアなどプログラミングの知識を持った人が必要なのではないかと考える人もいるかもしれません。エンジニアがいない場合、外部の専門企業に依頼するとコストがかかってしまうこともあります。

    そのような企業に向け、プログラミングの知識がない人でも短期間でAIを構築・運用できるツールがあるため、現場の人員だけで既存のシステムにAIを導入することも可能です。

    詳しくは「プログラミング不要、現場の担当者でもできる「MatrixFlow」を活用した在庫管理」で解説していますので、そちらも参考にしてください。

  • 業界別:在庫管理AIの導入事例

    これまで在庫管理にAIを活用するメリットや導入方法について解説してきました。ここではAIを活用した在庫管理の事例を業界別に紹介します。

    ■事例1:コンビニエンスストア・スーパー

    コンビニエンスストアやスーパーは、天気、イベント、店舗の立地などで利用客のニーズが大きく変化する業界です。

    複雑なニーズを人間だけですべて把握するのは難しく、需要予測が上手くいかなかった結果、膨大な在庫を抱えることも少なくありません。このような背景から、AIを活用することで複雑な要素が絡み合う利用客のニーズを分析し、在庫管理に活かしているコンビニエンスストアやスーパーが増えています。

    あるコンビニエンスストアチェーンでは、AIを活用することで在庫の大幅な削減に成功しました。また、利用客のニーズが正確に把握できるようになったことから、ニーズに応じた商品の開発にも積極的に取り組んでいます。

    ■事例2:ホームセンター

    あるホームセンターでは、担当者の知識や経験をもとに商品を仕入れていたため、在庫の余剰がたびたび発生。在庫が多くなると値下げをしていたため、利益率が下がってしまうことが課題でした。

    AIによる在庫管理を導入したことで、先述のコンビニエンスストア・スーパーと同じく過去の販売実績や天気などのデータを分析し、高精度の需要予測ができるようになり、在庫の削減が実現できました。

    製品の購買数の予測と実際に販売された数の誤差が1~2個しかなかったという事例もあります。

    ■事例3:アパレル業界

    アパレル業界は億単位の大量の廃棄が発生するのが常識の業界です。

    あるアパレルメーカーでは、AIに実店舗での商品の購入・返品傾向を分析させたり、SNSや顧客データなどにもとづいた利用客のニーズを予測したりして、在庫管理に役立てています。

    AIによる在庫管理を行うことで、どの店舗にどの製品をどれくらいの量置いておけばよいかということがデータをもとに判断できるようになり、在庫廃棄が発生しないような仕組みになっています。

    ■事例4:製造業界

    製造業界の大手メーカーでは、工場やプラントなど製造現場において最先端アルゴリズムを開発しました。

    欠損値を多く含むデータでも品質低下や歩留悪化の要因がわかるようになり、推定誤差の削減に役立っています。

    ■事例5:石油元売り業界

    石油元売り業界の大手企業では、石油の在庫管理業務にAIによる出荷予測システムを導入しました。

    出荷の予測と、各地にある石油製品を貯蔵するタンクの在庫情報を可視化することに成功し、各タンクの在庫の最適化と業務の効率化を実現しています。

  • プログラミング不要、現場の担当者でもできる「MatrixFlow」を活用した在庫管理

    ここまで紹介してきた事例のなかには、企業内にAI専門部署を設立するなど企業全体でAI導入に取り組んでいるところもあります。

    しかし、企業によってはAIの導入に対してコストをかける余裕がないというところも多いのではないでしょうか。社内にプログラミングの技術がないため、AI導入に踏み切れないという企業もあるかもしれません。

    そこで、プログラミングの技術がなくてもAIによる在庫管理を導入できるツールがMatrixFlowです。
    MatrixFlow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のため、社内に専門の人材がいなくても現場レベルでAIを導入することが可能になります。

    ■「MatrixFlow」を利用するメリット
    ・開発から内製化までMatrixFlowのみで実現
    ・開発費・人件費・コミュニケーションコストなどあらゆるコストを軽減
    ・面倒なメンテナンスは簡単に、だれもができるように

    ■MartixFlowを用いた需要予測
    MatrixFlowではAutoFlow(自動構築AI)を使用することで精度が高く信頼性の高い需要予測を、ボタンをクリックしていくだけでスピーディに実現することができます。

    詳しい操作方法などを知りたい人は、ぜひお問い合わせください。

  • AIを活用した在庫管理まとめ

    AIを活用した在庫管理について、メリットや導入方法、実際の事例などを紹介しました。在庫管理は複雑かつ膨大なデータを扱うため、人の手で行うには精度に限界がある作業です。AIを活用することで作業時間を短縮でき、より精度の高い在庫管理を行えるようになります。

    AIを活用すると聞くと難しく感じるかもしれませんが、紹介したMatrixFlowを使用することで専門知識がない人でもAIを導入することが可能です。

    MatrixFlowに関するご質問や、ご自身の持つ課題を解決することができるのか?といったご質問・ご相談がありましたら、右のお問い合わせ欄からお問い合わせください。

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