在庫管理×AI【需要予測・発注判断・異常検知・最適在庫を自動提案する生成AI活用術】

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・棚卸・発注といった定型業務が多く、工数負担や属人性、判断のばらつきが課題です。AIを活用すれば、こうした作業をデータドリブンに自動実行・最適化できます。

関連記事＞＞「在庫管理の基本」

AIを使った在庫管理とは？

AIは在庫管理の分野において、以下のような機能を担います。

これにより、ヒューマンエラーの抑制・判断スピードの向上・在庫コストの最適化が実現されます。特に突発的な消費変動や、長期間動きのない不動在庫など、人の感覚では把握しづらい変化をAIが即座に検知・通知。そのため、発注タイミングの見直しや不動在庫の判断など、重要な意思決定をより適切なタイミングで行うことが可能です。

AIを使った在庫管理のメリット

AIはその学習能力と分析能力により、人の経験則を超えた制度で、予測や改善案を導き出します。加えて、定型業務を手動からデジタル（IoT連携）×AIに切り替えることにより、人的工数の大幅な削減が可能です。

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。

関連記事＞＞「需要予測とは？」
関連記事＞＞「カメラ×在庫管理」

＼SmartMat Cloudに新機能が登場！在庫最適化AIエージェント／

24時間365日、膨大なデータを監視・分析する「在庫最適化AIエージェント」は、これまで人間業では難しかった「変化」や「予兆」を捉え、最適なアクションを的確なタイミングで提案します。誰しもが分かりやすく、使いやすい仕様です。

＼AI機能を詳しく知る／

AIを使った在庫管理の課題とは？

従来、AI導入には以下のようなハードルが指摘されていました。

しかし、2025年に生成AI「在庫最適化エージェント」を新たにリリースした、IoT重量計在庫管理システムのスマートマットクラウドではこの課題を最小限に抑えています。

AI導入の2つの代表的な壁として、「データの精度・粒度を揃えることの困難さ」、「AIによる提案内容のブラックボックス化」が挙げられます。

スマートマットクラウドでは、IoT重量計を用いて在庫情報を正確かつ継続的に自動取得することで、データの精度・粒度の課題をクリア。また生成AIが「提案理由」とともに自然言語でアクションを提示する仕様により、ブラックボックス性も解消し、現場とAIの信頼関係構築を実現しています。

＼SmartMat Cloudに新機能が登場！在庫最適化AIエージェント／

24時間365日、膨大なデータを監視・分析する「在庫最適化AIエージェント」は、これまで人間業では難しかった「変化」や「予兆」を捉え、最適なアクションを的確なタイミングで提案します。誰しもが分かりやすく、使いやすい仕様のAIです。

＼AI機能を詳しく知る／

 

AIとIoTで在庫管理を自動化｜スマートマットクラウド

生成AI「在庫最適化エージェント」を新たに搭載し、学習・提案・改善まで解決する在庫管理システム「スマートマットクラウド」。

在庫管理の属人化やミス、在庫過多や欠品のリスクに悩んでいませんか？
スマートマットクラウドは、IoT重量センサと生成AIを組み合わせたクラウド在庫管理システム。在庫数の自動取得・見える化・最適提案までを一元的に行えます。

スマートマットクラウドが提供する生成AI「在庫最適化エージェント」は、在庫数を可視化するだけでなく、異常や傾向の検知、そして次のアクションの提案までを一貫して担う存在です。現場の判断力を奪うのではなく、本当に判断すべき部分へ人の時間を割けるようにする補助AIとして、役立ちます。

在庫管理のDXを促進。システム改修不要＆作業動線はそのまま

スマートマットはケーブルレス・サイズ展開多数で、現場の既存棚に置くだけで導入完了。物品を載せれば、在庫変動をリアルタイムで計測できるため、人手を介さず自動で在庫数を取得・分析します。

API・Webhookによる柔軟なシステム連携も可能で、DXや業務改善の起点としても導入されています。大がかりなシステム改修や作業フローの変更は不要。「現場の抵抗なくDXを始めたい」現場責任者にも最適です。

在庫の動きを自動分析。グラフで推移・滞留を見える化

スマートマットクラウドの管理画面では、在庫数の推移や滞留傾向、使われ方の傾向を自動グラフ化。赤・黄・青の色分けや閾値設定もでき、異常や不動在庫も一目で把握可能です。

経験の少ない担当者でも、在庫状況を感覚に頼らず“見て判断”できるようになります。

在庫管理×AI①｜IoTで取得したデータをもとに最適な在庫量を提案

スマートマットクラウドは、日々蓄積される在庫の変動データをAIが継続的に学習。 使用傾向や補充サイクルを分析し、次回の補充時期や適正な在庫量を提案します。

この提案は、ユーザーの意思決定を支援する補助として活用され、実行された結果も次の学習に反映。 こうしたサイクルによって、過剰在庫や欠品を抑えつつ、在庫最適化とキャッシュフロー改善を後押しします。

在庫管理×AI②｜使用傾向からの逸脱を検知し、自動で通知

スマートマットクラウドのAIは、日々の在庫の動きを監視し、通常と異なる使用傾向や在庫変動を検知します。

たとえば「いつもより急激に減少」「まったく使われていない」などの異常パターンが見られた際は、ダッシュボードやチャット通知を通じて管理者へ即時共有。滞留・補充漏れ・盗難などの兆候を素早く察知し、対応スピードの向上につながります。

カスタマーサクセスによる導入支援＆定着化サポートも充実

導入前のPoCや現場課題のヒアリングを踏まえ、最適な活用シナリオを提案。導入後も操作定着・機能カスタマイズ・運用改善まで一気通貫で伴走支援します。

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おり、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とのこと。

「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。

在庫最適化の成功事例集をもらう＞＞

▼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。

続きを読む＞＞