在庫最適化｜過剰在庫・欠品をゼロに導くIoT×AI活用の最新手法

在庫最適化が遅れることで発生するリスクとは？

商品・材料価値の陳腐化

残った在庫は流行や技術進歩から取り残され、販促活動、値引き販売や廃棄が必要になります。利益率を削り、ブランドイメージを損ねるリスクがあります。

▼お客様の声より

保管場所の圧迫

過剰在庫が倉庫スペースを専有し、季節商材や新規SKUの受け入れ余地を奪います。外部倉庫契約や棚レイアウト変更など、余計な投資が発生します。

▼お客様の声より

在庫維持コストの増加

保管料・光熱費・保険料・棚卸コストが累積し、キャッシュを生まない在庫に固定費や人件費を払い続ける構図が常態化します。

収益性の低下

値引き・廃棄損（過剰）と販売機会損失（欠品）が同時に発生し、粗利率がじわじわと下落します。結果として営業利益も圧縮されます。

資金圧迫

棚卸資産の膨張によりキャッシュが凍結され、攻めの投資資金が不足します。金利上昇局面では調達コストの跳ね上がりも無視できません。

欠品による販売機会損失

在庫が必要数を下回ると、機械損失になります。ECではカート離脱率が上昇し、店舗では競合流出を招きます。

▼お客様の声より

顧客満足度と信用の低下

欠品が続くと「在庫がない店・メーカー」として評価が下がり、長期的なロイヤルティが失われます。BtoBでは取引停止やペナルティ契約に発展する恐れもあります。

緊急調達コストの発生

在庫不足を埋めるためのスポット発注は、通常価格より割高になりがちです。航空便や特急便の送料もかさみ、利益を一気に圧迫します。

▼お客様の声より

在庫最適化の難しさ

過剰在庫と欠品のリスクを理解しつつも、さまざまな理由によって在庫最適化ができない企業が多いのが実情です。

そもそも在庫データの取得のために膨大なSKUの在庫の棚卸に人員や時間を割かれ、実務が追いつかない状態では、在庫最適化の第一歩である現状把握すら困難です。このボトルネックを解消しない限り、欠品・過剰在庫の根本対策は進みません。

さらに、サプライチェーン 在庫管理が分断されていると局所最適に陥りがちです。原材料・仕掛品・製品を一気通貫で可視化し、サプライチェーン最適化まで俯瞰することが欠品ゼロへの近道になります。

その切り札として、AIとIoTが注目されています。

AIを活用した在庫最適化とは？

IoT×AIでボトルネックを解消

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、IoTデバイスなど識別ツールを活用し自動かつリアルタイムで在庫状況を取得。AIがIoTが集めたリアルタイムのデータから在庫を監視し、解釈、検知して、最適化し続ける仕組みを整えます。

IoTが収集した実在庫データとPOS／EDI等の販売実績を突合し、需要予測 在庫最適化に反映させる仕組みです。この仕組みによって過剰在庫と欠品が招く負の連鎖を断ち切ることができます。

●IoT×AIによる在庫最適化の方法

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AIと機械学習が持つ在庫最適化の4性能

在庫最適化の成否を左右するAIの4つの性能を整理します。AIは膨大なデータを瞬時に解析し、変動をリアルタイムで捉え、人間の経験則では到達できない速度で需要予測を実施し提示、改善のPDCAサイクルを回します。

データ処理：瞬時に大量の在庫状況を秒単位で取り込み、時系列で在庫数を記録します。

パターン検知：膨大なデータから人の目では捉えきれないでは変化をキャッチ、すばやく欠品・過剰在庫のリスクの高い在庫を見つけ通知します。

改善案の提示：「どのSKUを何個補充すべきか」、「安全在庫をいくつまで下げられるか」を具体的な改善案を自動提示します。

継続学習：在庫量や需要が変化してもAIは再学習。分析結果をフィードバックすると、より状況に合わせブラッシュアップされた提案を返すようになります。分析や提案プロセスを属人化させず、全員で在庫最適化のPDCAを回し続けられます。

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在庫最適化の事例

在庫最適化の強い味方となる在庫管理システム「スマートマットクラウド」の新機能^＊を紹介します。

重量IoTが鮮度の高い実在庫データを取時系列で取り続け、AIに渡します。AIは状況変化から欠品・過剰在庫の予兆をいち早く検知し、対象となる在庫をお知らせ。さらに対策のアクションがしやすいようにカスタマイズされた提案をお届けします。

欠品への対応

 ●BEFORE

在庫がなくなりそう、なくなってから欠品に気づく。
→対策に奔走する。

●AFTER

AIから「在庫Bの消費ペースが上がっている」という通知を受け取る。
→先回りして発注を手配する。あわせて発注点を再設定する。AIは消費速度とリードタイムを掛け合わせた欠品予測も行うため、調達担当者は「起こりそうな欠品」に先手を打って対応できます。

過剰在庫への対応

 ●BEFORE

分析に時間がかかり、膨大な点数の中、どの在庫を圧縮していいか分からない。不動在庫を特定したが、具体的に何をしてよいか分からない。

→不動在庫特定やアクションの決定に時間がかかり、対応が遅れる。

●AFTER

AIがピックアップした不動在庫のリスクが高い在庫をレポート形式を受け取る。
→現場を確認し、即、発注を止める、販促をかける等アクションができる。

AIは蓄積されている在庫データを解析し、在庫ごとの圧縮余地を診断、在庫圧縮の候補となる在庫をレポートにしてお届けします。またAIからの提案を受けて、圧縮ターゲットを決定すると、具体的なアクションをAIが提示します。

＊2025年6月にリリース予定の機能です。リリース時期・機能は予告なしに変更することがあります。

IoT×AIで在庫最適化し続ける！「スマートマットクラウド」

 

スマートマットクラウドは、IoT重量計で取得したデータから、在庫数をリアルタイムに自動記録。スマートマットが24時間365日監視・記録した実在庫データをAIが分析し、在庫最適化に向けた判断を徹底サポートします。

欠品・過剰在庫の予兆をAIが検知・報告

消費ペースの変化などをAIが捉え、問題が起こる前に対策。急な欠品で慌てたり、不要な在庫に悩んだりする必要はありません。

AIが優先すべき改善点を自動で提案

面倒なデータ集計・分析はAIにお任せ。在庫削減ポテンシャルの高い品目などを特定し、すぐに改善アクションへ繋げられます。