在庫管理術
在庫管理×AI｜AIを活用して在庫管理を効率化！特徴や導入事例
まずは知りたい！AIとは【定義】
AI（英語：Artificial Intelligenceの略）は、日本語では人工知能と訳されます。AIの定義ですが、専門家や研究者により意見が多少異なります。
- 人工的に創られた知能をもつ実態
- 人工知能を創ろうとする知能全体の研究分野
- 「知能を持つ機械」もしくは「心を持つ機械」
- 人工的に創られた新しい知能の世界
- ヒトの知的脳活動の極限、もしくは超えた知能システム
私たちの身近にあるAIで有名なものといえば、SiriやAlexaなどの「スマートスピーカー」や「お掃除ロボット」、「自動運転車」などがあります。
AIを使った在庫管理とは
在庫管理はモノの発注・納入から出入庫・出荷・棚卸に関わる業務です。管理工数が煩雑で膨大なため、業務に費やす労力や時間、それに伴う人件費の発生など、非効率かつコストが掛かります。
また人間の勘や経験を頼りにする傾向が強く、需要予測の失敗や単純な数え間違いなどのミスが起こることが大きな課題になっていました。
しかしAIはさまざまなパターンを経験し、学習、大量のデータを分析。人間のように作業の手順を覚えることができ、データに基づいた正確な需要予測も可能です。
つまりAIの活用で、膨大で煩雑な在庫管理業務の自動化が可能となります。
リモートワークや業務効率化・環境改善といった働き方改革が求められる現在、AIによる在庫管理の需要はますます拡大しています。
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AIを使った在庫管理の事例
ここで、AIを使った在庫管理をいち早く導入している企業の事例をいくつかご紹介します。
- ガソリンスタンド大手チェーン：財閥系大手電機メーカーのAI技術導入
AI技術を用いた在庫管理を活用し、共同油槽所を含む国内28拠点の油槽所で出荷予測システムによる在庫情報の見える化を図った。油槽所在庫の適正化、業務効率化を実現
- 大手ホールディング小売業：財閥系大手商社と共同でAI分野の連携
コンビニやスーパーにおける顧客の需要を予測、発注業務の効率化、在庫管理の精度をアップ
- 作業服系アパレル：国内大手家電メーカーのAI技術を導入
需要予測に基づく自動発注システムを導入した。過去2年間の販売実績などから発注量を計算。季節要因などをより細かく反映し、欠品や在庫過多を防止
このように製造業や小売業、アパレルなどさまざまな業界で、AIを活用した在庫管理業務の効率化が推進されています。
AIを使った在庫管理の特徴・メリット
AIを使った在庫管理の特徴やメリットは以下の通り。
- データ学習により市場予測が可能
- 学習に基づいた発注により人的ミスを防止
- 通常消費データの乖離から過剰在庫・欠品を抑制
- 消費データの動きから滞留・不動在庫を検知
- AI活用によりスタッフの労力削減
AIを使った在庫管理の課題・デメリット
- 大掛かりなシステム刷新・初期投資が必要
- システム維持・管理のためのランニングコスト
- 膨大なデータ収集の労力が必要
- 需要・消費予測のアルゴリズムと実態との不一致
- デジタル人材の不足
このようにAIによる在庫管理システムは大きなメリットが数多くある一方で、デメリットも伴います。特に大掛かりなシステムを導入しようとすればするほど、AIが学習し消費や需要予測のアルゴリズムを構築するには膨大なデータが必要となってきます。
初期投資やランニングコストはもちろんのこと、システムを維持・管理し、構築されたアルゴリズムが実態と一致しているか見極める必要があります。そのためにはデータ解析や学習機械ロジックに詳しいデジタル人材が必要です。
自社にそのような大掛かりなAI活用システムが導入できるか、継続的にコストや人的リソースが割けるかどうか正しく判断しましょう。
大掛かりなAIは不要!?膨大な在庫管理工数を削減する「重さでモノを管理する」システムとは？
一方で、機械学習を機能のひとつに組み込みながらも「重さでモノを管理する」というシンプルなIoT重量システムが在庫管理に用いられています。店舗のバックヤードや倉庫・工場の各拠点で管理したいモノの下に重量計を設置するだけ。
重さの変動データを上位システムに転送し、モノのカウント・増減データの収集・記録を自動で実施。さらに消費データの分析を自動で行い、発注の最適化・消費の異常を提示します。既存の在庫管理形態を大幅に変更する必要なく、在庫管理の工数を削減することが可能です。
IoT重量計とAI学習で在庫管理の超効率化と自動発注が可能な「スマートマットクラウド」
スマートマットクラウドは、現場のあらゆるモノをIoT重量計（マット）で見える化し、在庫管理・発注を自動化するDXソリューションです。
リアルタイムでの重量変化を武器に、さまざまなモノを重さで管理します。実在庫データとの乖離がなくなり、棚卸工数を大幅に圧縮。個数もしくは割合表示でネジなど細かな数えにくいモノを始め、液体・粉末・ワイヤー状の数えられないモノも正しくカウントします。
オフィス・倉庫・工場など各拠点に分散されたモノも、「どこに・何が・どれだけ」あるのか、遠隔かつリアルタイムで把握可能です。初期設定はスマートマットの上に管理したいモノを載せ、PCやスマホアプリ（Handy App）から上位システムに紐づけるだけで設置が完了。
人力によるカウントはもちろん、タグやバーコードの貼り付け・読み取りなどの作業負担がありません。いつでも・どこでも上位システムやスマホアプリの管理画面から発注・入荷情報や入出庫状況などの実在庫情報の確認が可能です。
さらにマットが自動でモノの在庫量を検知、クラウド上でデータを管理し、適切なタイミングで自動発注を行います。実消費に合わせた自動発注が可能で、定量自動発注方式・定期発注方式に対応します。
AI学習機能により、適正在庫の維持に欠かせない閾値や発注点を提案。さらに過剰消費や不動在庫を検知しアラートを送信します。
●さまざまな自動発注に対応
お客様の発注先に合わせた文面でメール・FAXの送信が可能です。必要なら手動発注に切り替えてもOK！さらにマットで管理していないモノも同じ管理画面から発注可能。年次での季節要因や需要変動をAIが予測し「最適閾値」「発注点」を提案します。
●適正在庫を維持
推移を把握できるグラフで適切な在庫量を判断し、在庫圧縮を促進。さらにAI学習により最適閾値、最適満タン個数を予測・提案＊1します。また過去の消費データと比較して通常と異なる消費の動きを検知し、未消費/過剰消費を迅速に発見＊1。
AI学習ロジックが在庫管理業務の強力なサポートとなります。このように適正在庫の維持に寄与し、キャッシュフローの正常化にも貢献します。
＊1：搭載された学習ロジックにおいては少なくとも60日間の履歴データが必要です。
●置く場所を選びません
スマートマットはサイズ展開が豊富。g単位からマルチマット活用で数百kgまで対応できます。さらにケーブルレスで、冷蔵庫・冷凍庫利用も可能。
●API・CSV・webhookでのシステム連携実績も多数
CSV編集機能やAPI連携・webhook搭載であるため、自社システムや他社システムと連携を行い、より効率的な在庫管理を実現します。
●安心サポート
現場への導入に向けては、専門のカスタマー・サクセス部門が責任をもって担当。お客様を手厚くサポートします。
◆特徴
- 棚卸負担を軽減：棚卸の自動化で作業工数を大幅削減
- 棚卸差異を縮小：重量計測により正確な在庫数を自動記録
- 適正在庫を維持：自動発注やAIの最適閾値・発注点の提案で過不足のない在庫数量
- 機会損失回避：棚卸のための店舗・クリニックの休業や生産ライン停止が不要に
スマートマットクラウド導入事例
スマートマットクラウドは、現在多くの企業様に導入いただいています。製造業の在庫管理に導入した事例をご紹介します。
