在庫管理にAIを導入できる？活用できる場面や運用のコツを解説

在庫管理では需要を正確に予測できず過剰在庫や欠品が発生したり、担当者の経験や勘に頼った業務が多くなったりする場合があります。このような在庫管理の課題を解決する方法として注目されているのが、AIの活用です。

AIを活用すれば過去の販売実績や在庫状況などのデータを分析し、需要予測や適正在庫の判断などを効率化できます。ただし、AIを有効活用するには分析に必要なデータの整備や既存システムとの連携、運用体制の構築も欠かせません。本記事では、在庫管理でAIを活用できる場面や導入するメリット・デメリット、導入・運用時のコツについて解説します。在庫管理へのAI導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

在庫管理にAIは活用できるのか

在庫管理の場面では、AIを活用することが可能です。AIで過去の販売実績や在庫状況などを分析することで、需要予測や発注量の判断に役立てられます。

従来の在庫管理では、担当者の経験をもとに必要な在庫を予測するケースがありました。しかし、需要は市場の動向や季節など、さまざまな要因が影響するため、担当者の判断だけでは需要予測が難しいといえます。

一方で、AIを活用すれば過去の販売実績や在庫などのデータをもとにした需要予測がしやすくなります。また、現在の在庫状況をデータで把握、分析できるため、過剰在庫や欠品防止もしやすくなるでしょう。

このように、AIは在庫管理への活用が可能です。担当者がデータにもとづいて在庫管理を行うためのサポートを実現できます。

在庫管理にAIを活用できる場面

在庫管理にAIを活用することで、データを使用して欠品検知や需要の予測精度を高めることが可能になります。ここでは、AIが在庫管理に対してどのように役立つのかを解説します。

欠品や過剰在庫を検知する

AIを使用することで、欠品状況をリアルタイムで把握したり、過剰在庫を検知したりしやすくなります。センサーやIoTデバイスとの組み合わせで、在庫管理の負担を軽減できるでしょう。

例えば、在庫が急に減ってしまった場合に、AIの検知により担当者が状況に気付きやすくなります。人力で在庫を一つずつ確認する必要がないため、より在庫管理を行いやすくなるでしょう。

需要予測の精度を高める

AIの活用により、従来よりも需要予測の精度を高めやすくなります。過去の販売実績に加えて、市場の動向や季節性などの情報を加味した予測ができるようになるためです。

担当者の判断だけの場合、過去の経験にもとづいた判断となりやすく、考えが偏ってしまう場合もあります。AIを導入することにより、経済指標やトレンドなど多くのデータを組み合わせることができ、より需要予測の精度を高めやすくなるでしょう。

データを分析してレポートを作成する

データ分析やレポート作成にAIを活用することも効果的です。従来よりもデータ分析やレポート作成を短時間で進められ、業務の効率化を図ることができます。

例えば、「今週の在庫状況と考えられる問題点をレポートにして」のように指示を行い、レポート作成を任せることが可能です。レポートや報告作業をAIに任せることで、従業員は状況の分析や戦略の立案など、別の業務に集中することができます。

在庫管理にAIを導入するメリット

在庫管理にAIを導入することで、ミスの軽減や脱属人化などの効果も期待できます。ここでは、具体的にAIがどのようなメリットをもたらすかについて解説します。

在庫の過剰・欠品リスクを軽減しやすい

AIの導入により、過剰在庫や欠品リスクを軽減しやすくなります。在庫の状況をリアルタイムに把握しやすくなり、適正な在庫状況の維持ができるからです。

また、AIを活用した需要予測により、適切な在庫状況を想定して動くこともできるようになります。発注が多すぎる、少なすぎるといった状況も防ぎやすく、在庫に対するリスク管理の負担が軽減されるでしょう。

人為的なミス軽減を期待できる

人為的なミスを軽減しやすい点も、AIを導入するメリットです。ついやってしまいがちな作業ミスを減らしやすくなります。

例えば、発注忘れや数字の入力ミスなどは、AIで軽減しやすくなります。また、在庫の数え間違いもAIで防ぎやすくなるでしょう。

人力での作業の場合、細かなミスが発生してしまうことはよくあります。AIに作業を任せることで、ミス防止の効果が期待できます。

業務の脱属人化が期待できる

これまで担当者の経験をもとに行っていた業務の脱属人化も期待できます。AIの導入でベテランの経験だけではなく、過去のデータにもとづいて判断できるようになるためです。

AIに顧客情報や過去実績を与えることで、従業員がデータを使った判断を行いやすくなります。経験がない従業員でもデータをもとに考えられるようになり、業務の脱属人化につなげられるでしょう。

データをもとに意思決定を支援する

AIが集めたデータをもとにした意思決定もしやすくなります。膨大なデータもAIであれば管理しやすく、必要に応じたデータを取り出すこともしてくれるためです。

例えば、AIは在庫の回転率や需要変動、リードタイムを分析し、どのように行動すれば良いかを提案してくれます。AIの提案をもとにどのように動くかを判断できるようになるため、意思決定をしやすくなる点もメリットです。

在庫管理にAIを導入するデメリット

AIを導入する際には、導入により発生するデメリットにも気をつけなければなりません。どのような点に注意すればよいかを解説するので参考にしてください。

導入や運用にコストがかかる

AIの導入や運用にはコストが必要です。どのくらいのコストがかかるのか、事前に把握することが必要でしょう。

一般的に、用意されたサーバーを利用するクラウド型と、自社サーバーを構築して使用するオンプレミス型があります。それぞれの導入目安は以下の通りです。

導入規模やシステムによっても変わりますが、AIの導入や運用にはコストがかかります。どの程度のコストが必要になるかは、あらかじめ確認しておきましょう。

システムの見直しが必要になる

AIの導入により、システムの見直しが必要になるケースもあります。これまで使用していたシステムが使用できなくなる可能性もあるでしょう。

また、導入にあたって業務プロセスの見直しが求められる場合もあります。自社の業務に合ったシステムの導入や、運用体制の移行をスムーズに実施できるかなどを考えることも必要です。

運用に必要なデータ収集の時間がかかる

AIを運用するためには、データ収集が必要です。データ収集や精度向上にはある程度時間が必要でしょう。

例えば、データが足りなかったり、過去データが間違っていたりすると、AIによる分析や予測精度が低下する可能性があります。正しいデータを入力する時間が発生するかもしれません。

正しく運用できるように、データ収集の時間も考慮しておきましょう。導入段階で、どのようなデータが必要なのか、データ収集にどの程度時間がかかるのか確認しておくことが大切です。

在庫管理でAIを有効活用するにはデータ整備が重要

在庫管理でAIを有効活用するためには、データがどれだけ整備されているかがポイントになります。AIが正しく分析や予測をするためには、販売・購買・生産・在庫などのデータが適切に蓄積・連携されている必要があります。

しかし、よくあるケースがExcelや部門ごとのシステムでデータを個別に管理している場合です。必要なデータを収集したり統合したりするだけでも時間がかかり、AIに必要なデータを準備するのが大変になります。

そこで選択肢となるのが、企業活動に関わるデータを統合的に管理できるERPです。データを一元的に管理できる体制を整えることで、AIが必要なデータを活用しやすくなります。

在庫管理にAIを活用する際は、全社のデータをどのように蓄積・連携するかも考慮しましょう。AIそのものの機能だけでなく、データ基盤についても検討することが大切です。

在庫管理にAIを導入して運用する際のコツ

在庫管理にAIを導入する際は、導入目的の明確化や目的に合ったシステム選びなどが大切になります。ここでは、導入や運用時にどのような点に気を付けて進めれば良いかについて解説します。

導入目的や課題を明確にする

導入時は導入目的や自社の課題を明確にしましょう。AIの導入により、どのような効果を期待するか考えておくことが大切です。

自社の課題や導入する目的により、必要なシステムは変わってきます。AIであればどのシステムでも良いわけではないので、どのような課題を解決したいのか最初に考えておきましょう。

目的や課題に合ったシステムを選ぶ

導入目的や課題を明確にできたら、その課題を解決できるシステムを選びましょう。システムによって、得意とする課題は変わってくるためです。

例えば、部署や部門ごとにデータが分散している企業では、ERPで全社データを統合することも選択肢になります。データを統合することによって、よりAIがデータを駆使しやすい環境を作れるでしょう。

AIの機能に加えて、既存システムとの連携も意識してシステムを選んでください。連携しやすいシステムであるほど、導入や移行もしやすいでしょう。

小規模から徐々に導入する

導入時は小規模から徐々に進めていくのがおすすめです。小さな範囲で運用し、効果が出るか確かめると良いでしょう。

一気にすべて変えてしまうと、うまくいかなかったときのリスクが大きくなります。また、自社のシステムや運用体制を一度にすべて変えるのは大変です。

まずは部署ごとやチームごとなど、小さな単位で動かしてみましょう。実際の効果を確かめながら、徐々に会社全体で運用できるように進めてみてください。

運用体制を構築する

AIやシステムは導入するだけではなく、自社の運用体制構築も重要です。安定して運用できるように、ルールの作成やマニュアル整備などを行いましょう。

また、ルールやマニュアルを従業員が実行できる体制作りも重要になります。従業員への教育も並行して行い、システムを活用できる仕組みを整えてください。

在庫管理AIに関するよくある質問

在庫管理にAIを導入するとどのように効率化されますか？

在庫管理にAIを導入することで、以下のような部分の効率化が期待できます。

過去の販売実績や在庫状況などのデータをAIが分析することで、データにもとづいて必要な在庫量を判断しやすくなります。その結果、在庫管理にかかる業務負担の軽減だけでなく、過剰在庫や欠品防止も期待できるでしょう。

在庫管理にAIを導入する場合の期間は？

在庫管理にAIを導入するまでの期間は、導入するシステムや企業規模などによって異なります。

例えば、クラウド型であれば数週間から数ヶ月で導入できるケースがあります。一方で、オンプレミス型は数ヶ月から1年以上かかるケースもあります。

在庫管理にAIを導入する場合の費用は？

導入費用は導入形態や機能、企業規模などによって変わります。また、初期費用だけではなく、保守費用や運用費用なども含めた中長期的なコストで比較しましょう。

まとめ

在庫管理にAIを導入することにより、業務効率化や在庫管理の安定化などが期待できます。担当者の経験で判断していた部分をデータによって判断しやすくなるでしょう。

導入時は自社の課題や導入目的を明確にし、自社に合うシステムを選ぶことが大切です。導入費用や運用体制構築にかかる期間なども確認しておきましょう。

在庫管理とAIを組み合わせることで、データをもとにした意思決定も行いやすくなります。自社の課題改善に向け、AIの導入も検討してみてください。