在庫管理は企業の利益や顧客満足度に直結する重要な業務ですが、過剰在庫による保管コストの増加や欠品による売上損失など、多くの課題が伴います。
近年、こうした課題に対処する手段として注目されているのが、AIとIT技術を活用した在庫管理です。
そこで本記事では、AIとITを在庫管理に活かすメリットや効率化するためのポイントを紹介。
在庫管理の現場で役立つ3つのツール「予測分析」「倉庫管理システム（WMS）」「最適発注管理」や、AI導入で成功を収めた企業の活用事例も紹介します。
ぜひ参考にしてください。
AIとITを在庫管理に活かすメリット
AIとITを在庫管理に活かすメリットは、業務の効率化や正確性の向上など多岐にわたります。
ここでは主なメリットを3つ紹介します。
1.需要予測と在庫精度の向上が期待できる
AIとITを活用することで過去のデータや最新の市場動向の分析が可能になり、需要の予測ができるようになります。
担当者が意思決定の質を向上させる手助けとなるため、在庫切れや過剰在庫の発生を抑えることにつながります。
適切な在庫量を確保すれば、過剰在庫の保管コストや欠品による機会損失を減少させることができるので、無駄なコストの削減にもつながります。
2.自動化による作業負担の軽減が期待できる
在庫管理にAIとIT技術を導入することで、多くのプロセスを自動化することが可能です。
結果的に担当者の手作業を減らすことができ、人的ミスも少なくなります。
手間のかかる棚卸や発注作業などが簡略化されることで、担当者の労力を他の重要業務に充てることが可能です。
3.リアルタイム情報の共有により業務効率化が期待できる
AIとIT技術を搭載した在庫管理システムを利用することで、在庫をはじめとしたさまざまな情報を関係者全員がリアルタイムに共有できるようになります。
各部門が同じ最新情報を共有できるため意思決定がスムーズになり、業務の効率化が期待できます。
AIとITを活用して在庫管理を効率化するためのポイント
AIとITを活用して在庫管理を効率化するには、企業内外のデータを統合し、リアルタイムで連携することが不可欠です。
ここでは、データの統合とリアルタイム連携の重要性について解説します。
データの統合
データ統合は、複数の部門やシステムにまたがる在庫データを一元化するプロセスです。
これにより、在庫管理の精度が向上し、効率的な業務運営が可能になります。
ここでは、データ統合によって得られる主なメリットを説明します。
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データの一貫性と信頼性
部門ごとに異なる在庫情報が存在すると、業務におけるミスや遅延が発生しやすくなります。データ統合によって、各部門が共通の在庫データを基に業務を進めることができるため、在庫切れや過剰在庫といったリスクが低減されます。 -
リアルタイムの情報共有
在庫管理においては、情報の即時性が重要です。特に需要の変動が激しい商品や、季節的な商品の在庫管理では、リアルタイムな情報が不可欠です。データが統合されることで、在庫の場所や数量が一括で管理できるようになり、調達担当者や倉庫スタッフがすぐに情報を共有できます。 -
全社レベルの意思決定支援
データ統合によって、経営層や戦略部門も一貫性のあるデータに基づいて意思決定を行えるようになります。
例えば、製品ごとの売れ筋傾向を分析することで、在庫管理をより需要に応じた計画に見直すことができます。特に需要が急増する季節には、経営層が在庫計画を柔軟に見直すことで、企業全体での競争力を強化することができます。
リアルタイムの情報連携
データ統合とともに、他のシステム（ERP、CRM、SCMなど）と在庫管理システムを連携することも重要です。
各システムがリアルタイムで連携することで在庫情報がより正確に管理され、調達や生産計画、販売活動が効率よく行えます。
ここでは、リアルタイム連携によって得られるメリットを説明します。
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調達・物流の効率化
CRM（顧客関係管理）やSCM（供給連鎖管理）システムと連携することで、顧客の需要に基づいた在庫補充や、サプライチェーン全体での在庫最適化が可能になります。これにより、調達から物流までのプロセスが効率化され、リードタイムの短縮や在庫コストの削減が実現します。 -
予測精度の向上
各システムと在庫管理システムを統合することで、需要予測の精度も向上します。AIが複数のデータソースを同時に活用することで、例えば販売予測やキャンペーン情報、さらには顧客の購買傾向といった多角的なデータを加味した予測が可能になります。これにより、過剰在庫や欠品のリスクを抑える効果が期待できます。 -
リソースの最適配分
各システムが連携することで、在庫の位置情報や動きがリアルタイムで把握できるようになり、企業内のリソースを効率的に配分できます。例えば、ピッキング作業を最適化するために倉庫管理システムと物流管理システムを連携し、特定の商品の需要に応じたリソース配分が可能になります。これにより、無駄なコストや人的リソースの浪費を抑えることができます。
在庫管理の現場で役立つ3つのAI・ITツール
ここでは、在庫管理の現場で役立つ3つのAI・ITツールを紹介します。
1.予測分析
在庫管理において需要を正しく予測することは在庫量を適切に管理するうえでとても重要ですが、実際のところ多くの要因に影響されるため、正確な予測は困難です。
しかし、需要予測にAIを活用すれば、過去の販売データや季節的な需要だけではなく経済情勢や市場のトレンドなども考慮して分析することが可能になります。
需要をより正確に予測できるようになるため、販売機会を逃さず、過剰在庫によるコストも削減できるでしょう。
以下は、AIによる予測分析の導入ステップです。
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データ収集
過去の販売データ、購買履歴、季節的な需要変動を示すデータを豊富に収集することで、予測の精度が高まります。加えて、経済状況、天候、地域イベントなどの外部要因もデータとして取り入れることで、さらに信頼性の高い予測が可能です。 -
データクレンジングと準備
データクレンジングとは、誤りや重複を排除してデータの品質を向上させる作業です。AIがより正確に分析を行え、予測結果が改善されます。このプロセスが適切に行われることで、在庫管理における人的エラーの削減も期待できます。 -
予測モデルの構築
AIを用いた予測モデルには、時系列分析、回帰分析、LSTMモデル（長短期記憶モデル）などがあり、特にLSTMモデルはリテール業界における長期的な需要変動の予測に適しています。例えば、リテール業界でのシーズン商品の需要を予測する際にLSTMを用いることで、長期間にわたるトレンドの把握が可能になります。 -
予測結果に基づくアクション
AIによる需要予測の結果に基づき、在庫補充や発注計画を策定することで、無駄を省いた効率的な在庫管理が可能です。例えば、クリスマスシーズンに向けた特定商品の在庫調整や、地域ごとの需要に応じた在庫の最適配分などが挙げられます。
2.倉庫管理システム（WMS）
倉庫管理システム（WMS）は、在庫の場所や数量をリアルタイムで管理し、効率的な倉庫運営をサポートするツールです。
在庫状況が常に最新の状態で把握できるため、ピッキングや棚卸といった業務が効率化され、作業時間の短縮やコスト削減につながります。
近年では、AI搭載のWMSが導入され、在庫の最適配置や作業ルートの自動提案など、さらなる効率向上が図られています。
以下は、AI搭載のWMS導入ステップです。
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システムの導入
既存の在庫データをWMSにインポートすると、AIはデータを分析し、最適な在庫配置やピッキングルートを提案します。特に、倉庫内の商品の配置は業務効率に直結するため、AIのデータ解析による配置最適化が大きなメリットをもたらします。 -
リアルタイム管理
WMSによって在庫の位置や数量をリアルタイムで確認できるので、迅速な意思決定が可能になります。例えば、在庫切れリスクが発生した場合でも、AIがその情報を即座に通知するため、必要な対応をすばやく実施できる点が大きな強みです。 -
棚卸と在庫補充の自動化
WMSにより、棚卸作業や在庫補充のタイミングがAIによって自動判断され、効率的な在庫管理が可能になります。以前は人手に頼っていた棚卸業務も、自動化によって人的ミスが削減され、精度が向上します。
3.最適発注管理
最適発注管理は、AIを活用して需要に応じた発注量やタイミングを自動的に調整する技術です。
このシステムにより、在庫不足や過剰在庫のリスクが抑えられ、業務効率が向上します。
AIは過去の需要パターンや季節的な変動、キャンペーンの影響なども考慮し、正確な発注計画を立てることが可能です。
以下では、導入手順を詳しく説明します。
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在庫データと需要パターンの分析
AIがこれらの現在の在庫状況や需要パターン、季節性データを一括で分析し、製品ごとに適した発注計画を作成します。例えば、特定の季節に需要が高まる商品や、キャンペーンによって販売が増加するアイテムを予測し、在庫計画に反映させることで、発注ミスを防ぎ、効率的な在庫補充が可能になります。 -
発注管理の自動化
AIは、需要予測に基づき発注量とタイミングを自動で調整します。特に、発注点やリードタイム（発注から納品までの時間）を柔軟に変更できるため、需要の変動や予期しない状況の変化にも即座に対応が可能です。これにより、過剰在庫や在庫不足のリスクを低減し、必要なときに適切な数量が確保できるため、在庫管理が効率化されます。 -
在庫回転率の向上
AIを用いた最適発注管理により、在庫回転率が向上します。回転率が高まることで、在庫の鮮度が保たれ、賞味期限や製品寿命に敏感な食品業界などでは特に重要です。さらに、在庫が滞留するリスクが減少するため、コスト削減にも貢献できます。
AIとIT活用した在庫管理の成功事例を業界別に紹介
ここでは、AIを活用した在庫管理の成功事例を3つ紹介します。
1.コンビニエンスストア業界
ある大手コンビニエンスストアチェーンでは、店内カメラとクラウドサービスを組み合わせたAI在庫管理システムを導入しました。
このシステムは、棚の在庫状況を時間帯別に撮影し、AIがデータを分析することで売れ筋商品の在庫をリアルタイムで把握します。
昼間や夕方など需要の高まる時間帯に品薄になる商品がある場合、AIが即座にそれを検知し、本部や店舗にアラートを送信して補充が行われます。
これにより、顧客が商品を手に入れられない「欠品率」が約30％削減されました。
さらに、本部でも全国の店舗在庫状況を一括で確認できるため、フードロスの削減にもつながっています。
導入後1年で食品廃棄量が15％減少し、年間で数千万円単位のコスト削減が実現しました。
こうしたAI導入による在庫の最適化は、売上向上とフードロス削減を同時に実現する成果を上げています。
2.アパレル業界
世界的アパレルブランドのH\&Mでは、過去の販売データやトレンド情報をもとに、AIが商品の出荷タイミングや出荷先を最適化しています。
これにより、余剰在庫を最小限に抑え、製造した商品の90％以上を消化することに成功しました。
また、通常であれば10％前後にとどまる在庫廃棄率も5％以下に抑えることにも成功しています。
顧客の好みを分析して次シーズンの在庫を計画することで、商品がスムーズに消化され、サプライチェーンの効率化も進んでいます。
3.製造業
ある部品メーカーでは、需要予測システムと自動発注システムを導入しました。
AIが過去の販売データや季節変動、経済動向などを分析し、製品ごとの需要を自動的に予測。
在庫レベルが一定の閾値を下回ると自動的に発注するシステムも活用することで、在庫切れを防ぎつつ余剰在庫を減少させることに成功しました。
これにより、従業員が手動で在庫を確認し発注する手間が省かれ、作業効率が向上しました。
在庫管理システムを検討するならSankaがおすすめ
Sankaは最新のテクノロジーを活用して在庫管理業務を効率化できるクラウド型のサービスです。
小売、卸売・商社、メーカー、ITやサービスまで、多種多様な業種で活用いただけます。
ここでは、Sankaの特徴を紹介します。
1.在庫管理に必要な情報をリアルタイムに把握可能
Sankaでは、在庫管理に必要な下記の情報をまとめて管理できます。
- 商品情報（商品カテゴリ、商品ID、ロット番号、個数など）
- 在庫保管場所
- 入出庫情報
取り扱う商品数が膨大な場合でも、在庫の保管場所が複数ある場合でも、「どこになにがいくつあるか」といった在庫状況をリアルタイムに管理することが可能です。
2.在庫・調達・受注・請求業務を一元的に管理可能
Sankaでは、在庫管理のほか、購買・受注・請求などの業務も一元的に管理することが可能です。
各業務でバラバラなツールを使う必要がないので、企業全体の作業を効率化できますよ。
各業務で利用できる主な機能は下記のとおりです。
【在庫管理】
・商品マスタの作成・管理
・在庫のリアルタイム管理
・発注・受注の自動引き当て
【購買管理】
・サプライヤー管理
・発注書の自動作成
・承認プロセスの自動化
・支払い、経費、原価・粗利の管理
【受注管理】
・サプライヤー、発注、会計業務を一元管理
・EC、POSとの連携
・配送会社とのリアルタイムデータ連携
・配送・納品・返品状況の一元化
3.業務の自動化による作業負担・エラーの削減
Sankaでは在庫の発注や料金の請求、書類作成、データ分析など、数多くの業務を自動化できます。
手作業による負担やヒューマンエラーを削減できるため、企業全体の生産性の向上が期待できます。
まとめ
今回は、AIとITを活用した在庫管理についてメリットや効率化するためのポイントを紹介しました。
AIとITを活用すれば在庫管理をより効率化でき、企業全体の売上アップやコスト削減に活かすことが可能です。
「自社の在庫管理の向上のために何をすればよいかわからない」という場合は、Sankaのような在庫管理システムの導入を検討してみましょう。
Sankaではシステムの導入から運営にいたるまで、専門チームがサポートにあたります。
無料で全機能を試せるトライアルプランも用意されているので、使い勝手を確認してみましょう。
詳細については、Sanka公式ページをご覧ください。
