在庫管理×生成AIの可能性！AIを活用するメリットや問題点、活用事例を徹底解説
- 過剰在庫や欠品を減らしたい企業の経営者・担当者
- 在庫状況の把握や管理に多くの時間を費やしている方
- 人的ミスを防ぎ、在庫管理を効率化したい方
「在庫管理に手間がかかりすぎる」「過剰在庫や欠品を減らしたい」などのお悩みはありませんか？
生成AIを活用すればリアルタイムで在庫状況を可視化し、管理の効率を大幅に向上させることが可能です。この記事では、生成AIを用いた在庫管理の具体的なメリットや導入前に押さえておきたい5つのポイントを分かりやすく解説します。
最後まで読むことで在庫管理の効率化に役立つ具体的な手法を詳しく学べます。ぜひ最後までお読みください。
生成AI・機械学習による在庫管理の概要
在庫管理は企業運営の中で欠かせない業務ですが、在庫過多や欠品、人的ミスなど多くの課題があります。これらの課題を解決する手段として注目されているのが生成AIや機械学習です。
生成AIは、需要予測、棚の監視（画像認識による）、効果的なレポート作成など、在庫管理の幅広い業務を効率化します。
たとえば、生成AIは複雑なデータ分析を簡素化し、画像認識AIはリアルタイムで在庫状況を把握。
また販売データから精度の高い予測を行い、ベストな在庫配置が可能です。生成AIの導入で在庫管理は効率化と精度の向上を実現し、企業の業務負担を大きく軽減できます。
生成AI・機械学習による在庫管理のメリット
生成AIの活用により在庫管理が飛躍的に向上し、コスト削減や精度の改善が可能です。在庫状況をリアルタイムで把握して正確な需要予測が可能になり、無駄を省いて効果的な運用を実現します。
また、人的ミスの削減や業務の自動化により、企業全体の生産性向上にも貢献。
人手不足の解消
生成AIは業務を自動化し、人的リソースの負担を軽減します。
特に人手不足が課題の企業にとって、AI導入は在庫管理を効率化する有効な手段です。無駄な手作業を省き、生産性を高めることで経営課題の解決をサポートします。
ランニングコストの削減
生成AIは初期コストがかかるものの手間やミスを減らし、運用コストを大幅に削減できます。AIの自動化で無駄を省き、在庫配置の最適化が進み、企業全体のコスト削減を実現。
人的ミスの削減
生成AIは在庫管理の自動化で人的ミスを排除し、在庫の正確性を高める技術です。欠品や過剰在庫のリスクを低減し、適切な在庫水準を維持できます。
特に在庫データのリアルタイム処理や需要予測の活用により、在庫管理の精度が向上。結果として、効率的で無駄のない運用が可能となり、企業全体のパフォーマンスを最適化できます。
24時間運用を実現
生成AIは24時間運用可能で、在庫の変動をリアルタイムで監視し可能です。夜間や休日に人手が不足する時間帯でも正確な在庫管理が可能となり、管理負担を軽減できます。
また、異常検知や緊急対応の迅速化が進み、トラブルを早期に発見して対処可能です。常時稼働の利便性を活かし、企業の在庫管理に効率性と信頼性をもたらします。
需要予測の精度向上
需要予測AIは販売データや市場動向などの外部要因を分析し、精度の高い予測が可能です。これにより無駄な在庫を削減し、正しい商品供給が可能になります。
さらに予測データをもとに販売計画を立て、在庫過多や欠品のリスクを減らし、利益率の向上にも貢献。生成AIを活用した需要予測は企業の在庫管理を次のレベルへと進化させます。
なお、生成AIのメリットを詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
生成AI・機械学習による在庫管理の問題点
生成AIは在庫管理を効率化し多くのメリットを提供しますが、一方で導入コストや専門人材の確保、データ漏えいリスクの課題もあります。特に中小企業は初期投資や運用体制の構築が大きなハードルになることもあります。
こうした課題を理解し対策を講じることで、生成AIのメリットを最大限の活用が大切です。
AI人材の不足
生成AIを活用した在庫管理には、システム導入や運用を支える専門知識を持つ人材が必要です。
しかし、特に中小企業ではAIの専門家の確保が難しい現状にあります。専門人材の不足により、導入計画や運用体制の構築が停滞するリスクも高まります。
外部パートナーやトレーニングプログラムの活用が課題を乗り越えるポイントとなるでしょう。専門人材確保の重要性を理解した対応策が成功の決め手になります。
導入コストの発生
生成AIを活用した在庫管理には、初期投資としてシステム構築やハードウェア導入の費用が発生します。導入コストで短期的には負担となるものの、長期的には人的ミスの削減や業務効率化によるコスト削減が可能です。
そのため、投資回収の期間を考慮した計画的な導入が重要です。特に中小企業では予算管理が課題となるため、ベンダー選定や段階的な導入が成功の決め手となるでしょう。
情報漏えいのリスク
生成AIを活用した在庫管理ではデータのセキュリティ対策が不可欠です。特に顧客情報や在庫データを取り扱う場合、情報漏えいのリスクを防ぐための適切な管理が求められます。
セキュリティ対策として、暗号化技術の導入やアクセス権限の制限、定期的なシステム監査が大切です。AIシステムの利便性を体験するためには、データ保護に万全を期することが成功の要因となります。
なお、生成AI導入の課題を詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
生成AI・機械学習による在庫管理でできること
生成AIを活用すれば在庫の監視や需要予測、レポート作成など多岐にわたる業務を効率化できます。無駄をなくし、正確でスピーディな管理が可能です。
在庫の監視
画像認識AIは、棚の在庫状況をリアルタイムで監視し、在庫不足や過剰在庫の問題をすぐに把握できる技術です。カメラで取得した棚の画像データをAIが解析して、どの商品が不足しているか、どれが過剰に陳列されているかを自動的に検知します。
現場スタッフが手作業で確認する手間をなくし、時間と労力を大幅に削減できます。またリアルタイムでの監視が可能なため、在庫の異常に対応できる点も大きなメリットです。
この技術は効率的な棚管理と適切な在庫調整を実現し、企業の業務効率向上に貢献します。
レポート作成
生成AIは棚の在庫状況データをもとに自動で分かりやすいレポートを作成します。画像認識AIやセンサーで収集された棚の情報を解析し、在庫数や不足商品、補充が必要なエリアなどを詳細にまとめたレポートを生成します。
これにより、複雑なデータ整理が不要となり、管理者はレポートをもとに迅速な意思決定が可能になります。また生成AIのレポートは自然言語で書かれているため、データの専門知識がなくても簡単に理解できます。
自動化により在庫管理の効率向上だけでなく、現場と管理部門間のコミュニケーションもスムーズになります。
分析・需要予測
機械学習モデルは、販売データや市場動向を分析して需要を高精度に予測します。予測結果をもとに、生成AIがレポートを自動生成し、誰でも理解しやすい自然な言葉で伝えます。
たとえば、どの商品の需要が高まるのか、どのタイミングで補充が必要かの具体的なアクションプランを提案します。従来は時間がかかっていたデータ分析や報告書作成が不要となり、意思決定のスピードが格段に向上します。
AIとの連携による仕組みは在庫管理だけでなく、販売戦略の策定にも役立つ強力なツールです。
問い合わせ対応・受発注業務
受発注業務のDXを進める中で、取引先との手作業が効率化の妨げになっている企業も多いのではないでしょうか？ここで活躍するのが生成AIです。
生成AIにより、メールやチャット対応の自動化、書類のデジタル化、受発注プロセス全体の効率化が実現します。AIが自然な言葉で業務を進めるため複雑な操作も不要です。
下記の記事では、生成AIを活用した完全自動化を目指す方法を徹底解説します。受発注業務のDXを次のステージへ進めるヒントが見つかるはずです。
ノウハウの提供
生成AIの進化によりさまざまなデータソースを統合して高度な回答を生成するRAG（Retrieval-Augmented Generation）が注目を集めています。
RAGは生成AIが事前学習した知識に加え、外部データをリアルタイムで検索し、詳細で正確な情報を提供します。
業務プロセスの効率化や高度な意思決定が可能です。下記の記事では、RAGの仕組みや導入のメリット、応用事例を解説し、企業が活用するためのヒントを提供します。
生成AI・機械学習による在庫管理の事例5選
生成AIは多くの企業で導入され、在庫管理や需要予測、業務自動化などで成果を上げています。たとえば、リアルタイムの在庫監視や効果的なデータ分析をつうじて、コスト削減や業務効率化が実現可能です。この記事では生成AIの具体的な活用事例を紹介し、企業の成功事例を明らかにしています。
Amazon
Amazonは生成AIや機械学習を活用し、商品の需要予測からロボットによる仕分け、配送ルートの検索まで物流全体を効率化しています。生成AIは1日4億以上の需要予測や75万台のロボット操作を支え、スピーディーな配送が可能です。
さらに、配達ドライバーが現場で適切な判断を下せるよう支援しています。AI技術の進化により安全で効果的な配送体制を構築しています。※1
株式会社トライアルカンパニー
生成AIやITを活用して流通小売業界に革新を起こしているのがトライアルカンパニーです。
福岡県大野城市のトライアルQuick大野城店では、夜間無人営業やスマートレジカート、電子棚札、AIカメラによる在庫管理を導入しています。顧客の買い物体験をスリム化し、ストレスを軽減する仕組みを構築しています。※2
さらに研究開発チームが進める最先端技術を活用し、世界に通用するシステムの提供が目標です。
株式会社イトーヨーカ堂
イトーヨーカ堂は2020年9月1日より、全国132店舗でAIを活用した商品発注システムの運用を開始しました。対象商品はカップ麺や冷凍食品など約8,000品目です。生成AIが気温や客数、曜日特性などを分析し、最適な販売予測数を提案して発注業務の効果的な運用を実現します。※3
テスト店舗では発注時間を約3割削減し、在庫切れの減少にも成功しました。浮いた時間を接客や売場作りに活用し、業務全体の改善を図っています。
株式会社そごう・西武
そごう・西武は、実店舗とECサイトの在庫一元管理（OMO化）と生成AI発注を目指し、2023年8月28日から単品在庫管理のデジタル化を開始したところです。※4
画像認識AIを活用し、発注業務や在庫管理をスリム化しました。実証実験では発注時間を33%削減し、廃棄ロス削減もできました。今後は全フロアへの拡大とEC販売の飛躍的な拡大を目指します。
キリンビール株式会社
キリンビールはNTTデータと共同で、ビールの濾過計画業務を自動化するAIシステムを開発し、2020年12月から全9工場で本格展開を開始しました。※5
熟練者の知見からシステムを構築して、作業時間を最大6.5時間から最短55分に短縮できました。年間3,000時間以上の時間創出を実現しました。
今後、醸造計画全体への自動化を進め、さらなる生産性向上と品質向上を目指しています。
なお、生成AIの導入事例を詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
生成AIで在庫管理の効率化を実現しよう
生成AIや機械学習を活用した在庫管理は、以下の課題を解決し、効率化を実現します。
- 正確な在庫監視：リアルタイムでの在庫状況の把握
- 効率的な需要予測：データ分析による精度の高い需要予測
- 人的ミスの削減：手作業のエラーを生成AIで排除
- コスト最適化：無駄な在庫の削減とコスト削減
- 24時間稼働：生成AIによる継続的な管理体制
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最後に
いかがだったでしょうか？
生成AIの導入で在庫管理の課題を解決し、業務効率化を実現してみましょう！生成AIなら、需要予測やリアルタイム監視で欠品や過剰在庫を防ぎ、最適な運用をサポートしてくれます。
株式会社WEELは、自社・業務特化の効果が出るAIプロダクト開発が強みです！
開発実績として、
・新規事業室での「リサーチ」「分析」「事業計画検討」を70％自動化するAIエージェント
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