サプライチェーン領域におけるAI活用例9選
サプライチェーンとは、商品がユーザーに届くまでの一連の流れのことをいいます。 具体的には、材料の調達から製造、配送、販売といった工程のことです。 サプライチェーンを管理する方法は、サプライチェーンマネジメント(SCM)と呼ばれます。 近年、サプライチェーンマネジメントにAIを導入することで、売上を最大化する動きが加速しています。 マッキンゼーの2018年のAI調査においても、約8割の会社がサプライチェーンへのAI導入にポジティブな効果を認めています。 サプライチェーンマネジメントでAIはどのように活用できるのか、導入事例を9つご紹介します。

-
サプライチェーンマネジメントにおけるAI活用事例
製造から販売まで、サプライチェーンの様々な工程でAIは活用できます。
業種・業界や抱えている悩みによって活用方法が異なるため、代表的な9つの事例をご紹介します。
気になる箇所をクリックすると、事例を解説した箇所にとべます。・在庫管理の最適化
・商品配置の最適化
・高精度の需要予測
・物流スケジュールの最適化
・生産計画の最適化
・製造業での異常・故障検知
・倉庫内作業の効率化
・混雑回避
・経営判断の精度向上在庫管理の導入事例
何を目安に在庫量や在庫回転率を適切とするのかは、発注担当者にとって永遠の疑問です。
ですが、AIを活用すれば、適切な在庫量を元に在庫管理を効率化できます。
自動車会社の製造部門で、サプライチェーンマネジメントにAIを導入した事例をご紹介しましょう。
同社がAIを導入したのは、店舗数が4倍になるなど事業規模が急速に拡大している時期でした。
店舗数が増えたことで、より効率的な在庫管理をする必要があったのです。
そこで2016年よりAIの導入を開始し、店舗在庫の削減や顧客への配送スピード向上を目指しました。
AI導入後は、オペレーション、経理、在庫など様々な部署のデータをAIプラットフォームに統合し、アルゴリズムを構築。
結論からお話しすると、在庫管理においてAIは大きな成果をあげることに成功しました。
商品を入荷してから売り切るまでの期間である「在庫日数」を、なんと35%も削減できたのです。
商品入荷から販売までのリードタイムが短縮されたことで、現在では効率的な在庫管理と売上予測もできるようになっています。
AIを活用した在庫管理については、こちらをご覧ください。商品配置最適化の導入事例
小売業において、限られた倉庫内のスペースで商品を無駄なく効率的に配置するのは、至難の業です。
商品の売れ行きによって置き場が変わることも珍しくないため、商品配置を管理するのは骨が折れます。
ですがAIを活用すれば、工場や倉庫内の商品配置も最適化できるのです。
具体的な事例として、食品の冷蔵保管サービスを行っている企業での導入事例をご紹介しましょう。
同社はAIを導入することで、販売リードタイムの短縮とレイアウトの最適化に成功しました。
AIが受注した商品の到着日や倉庫からの出庫日を予測し、最適な商品配置を提案してくれたからです。
さらに、AIが商品ごとの販売リードタイムを把握することで、保管期間が長い商品は奥、短い商品は手前といったように出庫もスムーズになりました。
結果的に同社は、サプライチェーンで20%の効率化に成功したとのことです。
年間約1トンもの食品を配送している企業であることを考えると、かなり大きな効果であるとわかります。需要予測の導入事例
大手製薬会社での、サプライチェーンマネジメント自動化の事例をご紹介します。
同社ではこれまで、担当者の経験と勘を頼りに製品の需要予測を行うのが主流でした。
ですが、人はより戦略的な役割を担うべきという考えの元、AI導入を決定しました。
AI導入により、製品の需要予測から生産計画立案までを完全自動化することが目標です。
結果として、AI導入以前と比べて80%以上も高い精度での需要予測に成功しました。
求める結果が得られたことで、社員はより上流の戦略立案を担えるようになったのです。
現在は、自然災害や季節要因といった需要変動にも素早く、自動で対応できるサプライチェーン確立を目指しているとのことです。
AIで高い精度の需要予測を行う方法については、詳しく解説している記事をご覧ください。物流スケジュール最適化の導入事例
米国のとあるメーカーでは、粗利率が低下したことをきっかけにAIを導入しました。
AIを導入することで、粗利率を確保しながら売上を伸ばすことが狙いです。
同社はまず、製造スケジュールや過去の配送情報、気象データをAIに機械学習させました。
そこから、対象製品が納品されるまでの正確なスケジュールを算出。製品の正確な配送日や在庫数を算出できるようになったのです。
これにより、顧客と販売員は購入できる製品や納期をリアルタイムに把握できるようになりました。
顧客にとっては欲しい製品がいつ届くのかがわかる上、納期によって購入する製品を変えるなどの調整も可能になりました。
結果として、粗利率の改善だけでなく顧客の満足度も向上しています。生産計画最適化の導入事例
大手食品メーカーは、製菓事業と洋菓子事業という2つの主力事業によって成り立っています。
量販店に製品を販売する製菓事業に比べ、店頭で製品を販売する洋菓子事業では、10年以上も赤字が続いていました。
そこで同社は事業の立て直しをはかるべく、洋菓子事業にAI導入を決断。2000種類にのぼる製品の過去の販売状況や、顧客属性をAIに機械学習させました。
これにより、どのような店舗・条件下でどの商品が売れるのか、正確な製品需要を予測できるようになったのです。
AIの需要予測を元にすれば、生産ラインの編成や人員配置の無駄を省いて生産を最適化できます。
もちろん、売れづらい商品の製造を抑えることもできるため、生産コスト削減にもつながっています。
フードロスも削減でき、社会的にも有意義なAI活用方法といえるでしょう。製造業での異常・故障検知の導入例
AIやIoTセンサーを、製造現場に取り入れる動きが広がってきています。
IoTセンサーとは、ネットワークに接続して情報収集・管理できるセンサーのことです。
通常のセンサーと違って検知したデータを蓄積できる他、他の端末やサーバーにもデータが送信できます。
データを蓄積することで、収集したデータの活用がしやすい点が、IoTセンサーのメリットです。
具体的な活用方法としては、工場の生産性向上や故障の早期発見などがあげられます。
例えば、IoTセンサーが機械の稼働データを収集・分析すれば、パフォーマンスの低い機械の特定が可能です。
また、機械の故障や不具合を事前に察知することもできます。
機械が故障する前に点検・整備できるため、生産ラインの停止を回避することもできます。
これら故障や異常を早くに検知することは、工場の稼働率最大化にもつながっています。倉庫内作業効率化の導入事例
大手物流会社で、倉庫内作業や不良品検知を効率化させた事例をご紹介します。
同社では、倉庫内作業やサプライチェーン全体の効率化を目指し、AIを導入しました。
使用したのは、名札型のウェアラブル端末。作業員全員に着用してもらい、倉庫内での行動データを収集しました。
データを分析したところ、倉庫内で作業が混雑しやすい場所が発見されたのです。
混雑を回避するには、混雑する棚周辺の作業時間を分散させる必要があります。
そこで、作業員ごとに異なる作業時間を割り振ったところ、無事混雑緩和に成功。スムーズに倉庫内で作業できるようになり、倉庫内の作業効率は向上しました。
同社ではこの他に、生産ラインでの不良品検知にもAIが活用されています。
撮影した食品・動画データを機械学習させ、不良品判定のアルゴリズムを構築。
AIが画像・動画データを元に自動で不良品を判別できるようになり、人手不足解消にも成功しています。混雑回避の導入事例
あるリゾート会社では、AIの技術を利用したリストバンドを来園者に渡しています。
リストバンドにはGPSとRFIDが内蔵されており、来園者の行動・購買データを収集しています。
RFIDとは、タグデータを非接触で読み書きするシステムのことです。タグの読み取りといえば、バーコードで1枚づつスキャンするイメージでしょう。
ですが、RFIDは電波でタグを読み取るため、一度に複数のタグをスキャンできます。
さらに、距離が離れていたりタグが表に出ていなくても、電波でタグを読み取ることが可能です。
GPSとRFIDを掛け合わせることで、来園者がいつ・どこで・どのアトラクションを利用しているかといったデータが集められます。
同社はリストバンドに予約機能を追加し、人気アトラクションの混雑回避に成功しました。経営判断の精度向上
AIによる需要予測や生産管理は、ここまでご紹介した通り、既に様々な企業で導入されています。
近年はさらに上流工程である、経営判断にAIを活用する動きが増えていることをご存知でしょうか。
経営判断というと、経営者や企業幹部によって意思決定を行うのが一般的です。
ですが、市場動向の急速な変化や購買行動の多様化から、経営者の経験による意思決定は困難になりつつあります。
AIであれば、過去の販売実績や顧客データ、市場規模の変化といった膨大なデータを学習して経営判断ができます。
最初の予測精度が低かった場合も、学習を繰り返すことで予測精度を高めることが可能です。
学習を積み重ねれば、経営者と同等かそれ以上の精度も期待できるかもしれません。 -
プログラミング不要でAIが構築できる「MatrixFlow」
需要予測、製造、管理、発送、販売など、サプライチェーンの様々な工程で活用できるAI。
AIにも様々な種類があり、自社で開発する方法や、既存のAIを導入する方法もあります。
自社で開発する場合、潤沢な開発資金や開発できる人材の確保も必要なため、導入ハードルが高いです。
本記事では、既存のAIシステムを導入する一例として「MatrixFlow」をご紹介します。
「MatrixFlow」とは、AIを構築できるプラットフォームのことです。
AIを構築・運用するためには通常、プログラミングが必須です。
ですが、MatrixFlowはプログラミングせずにAIの構築から運用までできます。
画面上でのドラッグ&ドロップがプログラミングの代わりになるため、技術・知識がなくてもAIが構築できるのです。
さらに、AI構築に関する全ての工程・データは、プラットフォーム上で一元管理できます。
開発ノウハウはテンプレートとして蓄積されるため、新たにAIを開発する場合は工数削減にもつながります。
もちろん、過去の開発事例を元にしたテンプレートを使用することも可能です。
サプライチェーンマネジメントに活用できるAIも構築できるため、詳しくはお問い合わせください。
-
ビジネスのためのAI活用プラットフォームMatrixFlowについての詳細はこちら
MatrixFlowの製品情報ページ -
AI活用・導入の実現方法についてのご質問ご相談はこちら
お問い合わせ
関連した事例
-
自動車部品 業界におけるAI活用事例7選をご紹介
品質向上や業務効率化の面において、とくに活躍している自動車部品業界のAI。本記事はこの自動車部品業界のAI活用事例を7つ紹介します。中には検査不備がゼロになったり、生産効率が4倍以上になったりといった大きな効果を享受している企業もあります。 また、それぞれの企業が全く異なるシステムを導入しているため非常に興味深いです。
-
需給計画、需給調整とは?AIを活用し製造・物流を効率化するシステムをご紹介
近年、小売業や通販業界で取り組むべき課題になっている最適なキャンペーン計画の策定について、AIを活用した需要予測の手法を用いて、解決に導きます。 AIを活用した需要予測は、従来の予測手法より精度が高く、信頼性の高い予測を実現できるため、最適なキャンペーン計画の策定ができるようになり、売上最大化が見込めるようになるというメリットがあります。
-
AI予測とは - メリット・重要である理由・仕組みを紹介
近年、企業活動にAI予測などの技術を導入する動きが加速しています。少子高齢化による働き手の不足に対して、有効なアプローチであることからも注目を浴びているという背景があります。 IT技術の進歩によりAIが簡単に活用できるようになったこと、また人々のライフスタイルの多様化によるマーケティングのニーズなどから、企業のAI導入は進んでいます。また驚くべきことに、導入企業の約8割がその効果を実感しています。(※総務省「令和3年版 情報通信白書」より) AIは過去のデータを学習することで、精度の高い予測をすることが可能です。需要の変化を的確にキャッチすることができるため、経営判断にも活用されています。 今まで担当者・経営者の経験・勘などに頼っていた箇所を、AIに置き換えることができるようになります。 しかし、そのAIの特性(苦手なこと・得意なこと)を正しく理解しなければ、有効な活用は難しいと言えるでしょう。 この記事では、AI予測を効果的に活用するために押さえておくべきポイント、そのメリットなどを中心に紹介します。
-
金融機関はAIをどのように扱えるのか?実例とともに紹介
業務効率化やセキュリティ強化の面で活躍している、金融機関のAI。本記事ではこの金融機関におけるAIの導入メリットを2つ紹介します。また記事後半ではさまざまな銀行の多種多様なAI導入事例も解説します。それぞれの銀行が全く異なったAIを導入しているため、非常に興味深いです。
-
生産管理と品質管理の違いとは?AIを活用した最先端の事例もご紹介
生産管理とはモノづくりの現場で行われる受注から納品までを含む業務のことです。一言で生産管理といっても、生産計画、受注管理、発注管理、在庫管理、製造管理、外注管理、進捗管理、品質管理までの工程が含まれます。 生産管理は三つの要素である「品質」「原価」「納期」が重要です。なぜなら、高い品質の商品を、できるだけ原価を安くし、短期間で作ることが企業の利益に深く結びついているからです。 この記事では生産管理と、その一工程である品質管理の関係性を整理しながら、AIを活用した事例についても紹介します。
-
面白いAI・人工知能の使われ方をまとめました
AI技術は日々刻々と進化しています。これに伴い需要を予測して食品ロスを減らすAIや、クレジットカードの不正を検知するAIなど最近は、さまざまなAIが登場し始めています。 そこで本記事では、AI活用事例の中でも一風変わった面白い事例を8つ紹介します。本記事をAI活用のアイデアの参考にしてみてください。
-
AIを活用した生産性向上の方法と実例をご紹介
AIを活用することで、労働力不足の解消や、働き方改革の推進が可能となり、生産性を向上できることをご存知ですか。AIの導入で成功するためには、なぜAIを使うのか、実際にどんなデータを用いれば課題が解決できるのかを明確にすることが大切です。この記事では、ビジネスの現場で、AI活用が進んでいる背景やAI技術を活用するメリット、活用事例について解説します。また、AIを導入する際のポイントも紹介しますので、ぜひ参考にしてください。 目次 AI導入が広がる理由とは? AI導入による、生産性向上事例9選 MatrixFlowを活用したAI導入 AIを活用した生産性向上の方法と実例:まとめ
-
アパレルの生産管理におけるAIの活用方法 - 需要予測・検査・検品
アパレル業界における生産管理には効率化が求められます。生産量や販売時期の予測から始まり、納品までの一連の流れには多くの工程が存在するため、管理が大変です。 そこで、現状の課題から、アパレル業界における生産管理の基礎知識を合わせて解説します。どうすればアパレル向けの生産管理システムを効率化できるのかも紹介します。
-
AI導入の失敗例と、成功のポイントとは?
AI導入の失敗はよくあること。「AIはすごいらしい」という時期は過ぎ、AIを導入する企業は確実に増加しています。日々の生活でもAIに遭遇することが増え、AI導入の検討段階に入ったという企業もあるでしょう。 今回は、AI導入の悪い事例を具体的に紹介します。失敗の原因を知り、自社の取り組みの際の参考にしてみてください。
-
データサイエンティストは消える?仕事がなくなるというのは本当?
データサイエンティストという職業をご存じでしょうか。スマホを手に生活をするスタイルに移行したことで、膨大なデータ(ビッグデータ)が日々生まれています。これらのデータを企業の課題解決に活かすことが、データサイエンティストの仕事と言えます。そのため、ビジネスとITどちらの世界にも精通することが求められます。 企業側の需要も高まり、高い年収も見込まれるようになりました。そのため、データサイエンティストを目指す学生・ビジネスマンが増える傾向にあります。 一方で、データを扱うという業務から「将来的にAIに取って代わられて、データサイエンティストは消えるのではないか?」という議論も生まれています。 その観点から、データサイエンティストの仕事内容、将来性、重要性、また最新のAIの動向も含めて紹介していきます。
-
データサイエンティストには簡単になれるのか?今後求められる視点を解説
近年注目されているデータサイエンティストという職種。そもそもデータサイエンティストとはビッグデータから必要な情報を抽出して、企業の問題解決をしていく職業です。本記事ではデータサイエンティストになるための方法や将来性、今後求められる視点を中心に紹介します。
-
生産計画をエクセルで行う場合の、メリットやデメリットを解説
生産計画を策定する際には、原材料調達から出荷までを円滑に行うため、全体を見渡した設計が必要になります。生産計画に落ち度があれば、原価アップや品質の悪化、納期遅れなどにつながるため、会社の業績を左右する重要な役割です。 中小規模の製造業であれば、エクセルで生産計画を作成しているケースは多いでしょう。エクセルは生産計画以外でも業務に使用する頻度が高く、多くのビジネスパーソンにとって使い慣れたツールです。 エクセルの機能を使いこなせれば、生産計画を作成・管理する効率も格段に向上させることが可能です。しかし、エクセルで生産管理を行うことにデメリットはないのでしょうか。 本記事では、生産計画をエクセルで作成・管理することのメリット・デメリットを徹底解説します。また、エクセル以外の専用ツールを導入する価値についても紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。
-
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。
-
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・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。
-
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。