AIを活用して在庫管理を効率化！導入事例やメリット・デメリットも解説
近年では、さまざまな分野でAIが導入されはじめています。
在庫管理などを頻繁に行う必要がある小売りなどの分野では、需要予測や在庫管理におけるAIの活用が期待されています。
今回は在庫管理業務でどのようにAIを活用するのか、従来の在庫管理とどう違うのか、活用事例や、AIのメリット・デメリットについてご紹介します。
AIを使った在庫管理とは
AIを使った在庫管理は、過去の売上データや天気、イベントなどの情報などから将来の売上をAIが予測し、適正な在庫情報を導き出します。
在庫管理のリスクは、過剰在庫や過小在庫などが考えられます。
過剰在庫や過小在庫を無くし、適正在庫を維持するということは簡単ではありませんが、過去の売上実績などのデータをきちんと把握し、それに基づいた将来の予測をAIが行うことで、人の経験や勘に頼るよりも正確な管理が可能です。
更にAIはデータを蓄積していくことで、学習機能が高まり、予測の精度も上がっていきます。
従来の在庫管理との違い
従来の在庫管理は、人が過去の売上データなどから経験や勘を頼りにおこなっていました。
在庫管理にかかる時間は店舗などの規模によって様々ですが、手間や時間がかかる仕事です。また限られた人しかできないというケースも多く、属人化している業務といえます。
AIによる在庫管理は、人が行っていた過去のデータの分析や予測をAIが行います。
人はミスをすることがありますが、AI(コンピューター)はミスをしないことから、過去の実績データや気象情報、イベント情報などから予測を行い、人の経験や勘から導きだされた予測よりも精度の高い予測が可能となります。
また、これまで人が在庫管理業務にかけていた作業時間も短縮され、空いた時間を別の作業に使うことが可能となることから、業務効率化を図ることができます。
AIを使った在庫管理の事例
ここでは、AIを使った在庫管理の事例をいくつかご紹介します。
事例１.＜作業服、作業関連用品の専門店チェーン運営A社＞
A社ではこれまで、商品ごとに過去の在庫・発注・販売、天候・イベント情報などの複雑な条件を考慮して需要を予測した上で、熟練担当者の経験・ノウハウを基に一定の時間をかけて発注・在庫管理作業を行ってきました。
取扱商品数は約10万品目もあることから、1日あたり約30分を発注業務に費やしていました。
また、適切な在庫の確保、タイムリーな商品の入れ替えにも課題を抱えていました。
AIを導入したことにより、適切な在庫量を維持しながら、こまめな補充による欠品抑制が実現できるようになりました。
事例２.＜大手スーパーB社＞
大手スーパーB社では、食品ロスを抑えるための控えめな発注により、商品の欠品がよく起こっていました。
AI需要予測を取り入れたことにより、攻めの発注を行う事で、商品の欠品率が30%近く減少し、在庫日数も改善しました。
また、発注業務にかかっていた時間も削減できたことで、その時間を他の業務に使うことが可能になりました。
AIを使った在庫管理のメリット
これまでAIを利用した在庫管理の特徴や、従来の在庫管理との違いや事例をご紹介してきました。
AIを利用した在庫管理のメリットは、過去の実績データや天気、イベントなどの情報からAIが予測を行うことで、「人の経験や勘よりも精度の高い予測を行うことができる点」と、これまで人によって行ってきた作業をAIに任せる事により、「人の作業時間の削減ができ、削減した時間を他の業務に充てることができる点」が挙げられます。
AIを使った在庫管理のデメリット
これまではAIを使った在庫管理の良い面をご紹介してきましたが、ここではAIを使った在庫管理のデメリットをご紹介します。
・導入・運用コスト
AIは高額な製品が多いため、ある程度の初期費用が必要な場合が多いです。
また、導入から実際の業務で使えるようになるまでは、利用者へのトレーニングが必要です。初期費用に加え、運用面での教育コストや時間もかかることが想定されます。
・過去の実績データが必要
AIは過去の実績データから将来を予測するため、過去の実績データが必ず必要です。
自社が過去の実績データを保持しているか、どれくらいの期間蓄積されているのかなど、自社の情報を扱っている部署への事前確認をする必要があります。
・既存システムとの連携ができないこともある
AIは過去の実績データから将来を予測するため、多くの場合は社内の基幹システム等との連携が発生します。
既存の社内システムが外部システムとデータ連携できるのか、もしくはデータの出力ができるのか、確認が必要です、
さいごに
今回はAIを使った在庫管理についてご紹介しました。
AIの導入にはそれぞれメリット・デメリットがありますが、これまでの業務フローの見直しや導入体制について事前に考慮しておくことで、うまく活用していくことができます。
AIのデメリットとして導入・運用コストがかかることもあり、積極的に導入に向けて動けていない方も多く見かけます。
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