在庫管理×AI【AIを活用した在庫管理のメリットや課題、在庫最適化の方法とは】

AIによる在庫管理とは？その特徴とメリット

在庫管理は入出庫管理、棚卸、発注といずれのプロセスでも現場に負担が重くかかる定型業務です。在庫管理は、棚卸にかかる膨大な工数、特定の人の勘や経験を頼りにする属人性、需要予測の失敗による過剰在庫や欠品の発生が課題となっていました。

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AIを使った在庫管理とは？

在庫管理の課題を解消し効率化する切り札として、今、AIが注目されています。AIは大量のデータを分析、パターンを経験し、学習する技術で、定型業務の処理を得意としています。人のように作業の手順を覚え、人に代わりに作業をこなすことが可能です。

具体的には、AIカメラ等の識別ツールを活用し自動かつリアルタイムで在庫状況の把握や、過去のあらゆるデータを踏まえ高精度需要予測を立て、最適な発注量・在庫量の決定が可能です。

また実地棚卸では、ミスなく瞬時に計数を完了し業務を強力にサポート。さらに膨大なデータ分析を得意とするため、目視点検では発見しにくい「不動在庫」特定し、リコメンドするケースもあります。

AIを使った在庫管理のメリット

AIは、その優れたデータの学習能力と分析能力により、人の経験則や思考パターンよりアドバンテージが高い予測・アイデアを提示します。さらに定型業務を手動からAIに切り替えることによって、慢性的な人手不足状態を改善できます。

AIを使った在庫管理の具体的なメリットは以下。特に在庫管理の最適化にはAIの得意とするデータ分析・学習が大いに活かされます。

未曾有の人手不足に直面している今、AIを活用した在庫管理の需要は今後さらに拡大していく見込みです。

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AIを使った在庫管理の課題とは？

一方でAIによる在庫管理システムには課題がいくつかあります。

大掛かりなシステムの刷新と初期投資

AI在庫管理システムの導入には大掛かりなシステム刷新、それに伴う初期投資が必要になるケースも数多く見受けられます。そういった大掛かりなAIシステムの維持・管理には、データ解析や学習機械ロジックに精通するAI人材が一定数必要となります。

データ収集にかかる労力・時間・コスト

AIの学習やアルゴリズム構築には膨大な自社データが必要となります。しかしそのデータは、正確かつ網羅的であることが欠かせないため、社内のシステムからの抽出や必要情報の絞り込みなど、運用前の段階で大きな時間と労力を要するケースもあります。

また取得したデータを適切にラベリング・前処理（クレンジング）するには専門的な知識やツールの導入が求められることも。そういった場合、AI活用のハードルが高まる要因となります。

AI人材・デジタル人材の不足

企業でDXなり、デジタル化なり進める上で常に問題となるのが、デジタルやAIに詳しい人材がいない、もしくはリソースが不足しているというものです。しかしながら、労働人口の減少により、いずれの業界でも採用すら難しくなっているのが現状です。

またそのような中、デジタルやAIに取り組まない企業は、ますます時流に乗り遅れ、優秀な人材に興味を持ってもらえない「負のスパイラル」が発生するとされています。

AIのブラックボックス化問題

AI活用で注意すべきは、「ブラックボックス化」の問題です。たとえばAI在庫管理における需要予測は、AIが取得した膨大なデータをもとに在庫量を最適化しますが、その結論に至るプロセスが不透明ならば、人間には正しい根拠の把握が難しくなりがちです。

結果として、AIの判断をどこまで信頼してよいのかという疑問がつきまとうため、導入企業や現場担当者からは慎重な検証が求められます。

さらに、プロセスの不透明さによって予測結果に誤差が生じた際、原因究明や改善が難しくなるリスクもあります。AIの利点を最大限に活かすには、自社内全体での理解と強力に加え、AIサプライヤー側からの継続的な支援が重要です。

AIで在庫最適化。導入後60日で自ずとAIが活躍する在庫管理システム「スマートマットクラウド」

在庫管理システム「スマートマットクラウド」は、AIで在庫最適化を実現する在庫管理システムです。IoT重量計である「スマートマット」に在庫を載せると、重量から在庫数を自動計測します。

「重さで管理」する仕組みはシンプルで、誰にとっても分かりやすく、社内デジタル技術活用の土壌づくりに最適です。さらにAPI・webhook連携、CSV形式DL可能であり、さまざまな業務システムとも連携できます。

大掛かりなシステム不要＆従来の作業動線にレトロフィット

スマートマットを置くだけで設置が完了するため、大掛かりなシステム変更は必要ありません。1物品(1SKU)＝1台のスマートマットを使い、基本はスマートマットの上に管理したい物品を載せっぱなしにするだけでOK。

スマートマットはケーブルレスでサイズ展開も豊富。いつもの在庫置き場に設置するだけなので、作業動線を変更する必要もありません。

在庫を自動分析しグラフ表示

スマートマットクラウドの管理画面は、在庫分析を超効率化します。在庫の推移を折れ線グラフ、在庫量を赤・黄色・青の3色色分けし表示します。経験を問わず誰もが在庫状態を把握、スピード感をもってアクションできるようになります。

また目視確認では発見しづらい「不動在庫」もキャッシュと在庫期間をダッシュボードに分かりやすく表示。在庫圧縮・キャッシュの正常化に寄与します。

在庫管理×AI機能1：機械学習で適正在庫を維持

過去データが60日以上あれば、AI学習により最適閾値、最適満タン個数を予測し提案します。AI学習ロジックが適正在庫の維持に寄与し、キャッシュフローの正常化に貢献します。

在庫管理×AI機能2：異常検知した場合はアラート送信

過去の平均消費量データと比較し、在庫の補充もれ、盗難、滞留リスクを検知した場合は速やかに管理者にアラートを送信します。

充実したサポート体制

システム導入前のPoCや導入段階でのサポートはもちろん、顧客にとって「より効率的かつ業務変革に繋がる在庫管理」のため、伴走スタイルのカスタマーサポートを実施しています。

随時、仕様や機能についての質問やプランの相談を受け付けています。

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。今回は株式会社SUBARUさまの群馬製作所で導入された事例を紹介します。スマートマットクラウド導入により、管理人件費が削減され従来の1.5倍の費用対効果と若手社員の従業員体験向上に繋がった内容になっております。

「置くだけでカンタン導入完結。すぐに使える」「30分で使い方を理解できた」「需要予測の難しい管理物品にはAIによる異常検知も便利」「カスタマーサクセスからのこまめな連絡が助かった」などのお声を頂いています。気になる方はぜひご一読ください。

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▼需要予測の難しい部品管理（株式会社SUBARU）

消費スピード予測が困難なバランスウェイトという部品の管理において、従来は計画と実際の使用数にブレが生じていました。緊急手配をなくすため、毎日社員が1.5hの工数をかけ数を確認し発注。スマートマットクラウドの導入で、70種類におよぶ部品の検数を完全に自動化。1.5倍の費用対効果を実現しました。将来的にはAI学習による生産ライン間の運搬の最適な移動経路の提案に期待。

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