AI技術が進化する中で、在庫管理の領域もその影響を受けています。AIを活用した在庫管理は、従来の方法に比べて効率性と精度を大幅に向上させる可能性を秘めています。
本記事では、AIを使った在庫管理の基本的な理論から具体的な事例、そのメリットとデメリットについて詳しく解説します。在庫管理に関心を持ち、AIを活用した新たな方法を探している方々にとって、この記事は貴重な情報源となるでしょう。
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目次
AIを使った在庫管理とは
AIを使った在庫管理とは、人間の知能や知覚の一部をソフトウェアによって人工的に再現し、在庫管理業務を自動化・最適化することです。その主な機能は、在庫状況のリアルタイム把握や高精度な需要予測、棚卸の計数ミス防止などです。
在庫管理でAIがまず行うことは、AIカメラなどの画像認識技術を使って、画像から特徴を抽出するエッジ検出やテクスチャ分析・形状認識などです。その後、機械学習アルゴリズムを使用して、これらの特徴から特定のオブジェクトやシーンを識別します。
これにより在庫状況をリアルタイムで把握できます。また、ECサイトの販売予測や株価予測などで既に使われているAIのデータ分析技術で高精度な需要予測が可能です。さらに、既存の業務データやAIカメラの画像認識技術を使って収集した新たなデータからパターンを見つけ学習することで、在庫管理業務に特化したAIモデルを構築します。これにより、実地棚卸や発注業務などのルーティン業務を自動化し棚卸の計数ミスなどを防ぎます。
AIを使った在庫管理の事例
製造業や小売業、アパレルなどさまざまな業界で、AIを活用した在庫管理業務の効率化が進んでいます。ここでは、AIを使った在庫管理をいち早く導入してコスト削減だけでなく収益性も向上させている企業の事例を２つ紹介します。
サプライチェーンの高度化
従来のコンピューターでは困難だった出荷予測を実現しサプライチェーンの高度化に成功した事例です。
石油精製や電子材料を製造・販売する石油化学メーカーである出光興産は、NECと共同してAIによる高度な出荷予測を可能とする石油製品の在庫管理を始めています。
出光興産をはじめ、石油業界の課題は、燃料として安全性が特に求められ、生活必需品としての重要性からくる石油製品のサプライチェーンへの様々な制約と、市場や天候などによる需要増減予測の困難性からくる在庫管理の難しさです。
出光興産も従来は出荷予測を熟練者の経験と勘に頼っていましたが、こうしたヒトの知見とデータを効果的に組み合わせられるNECのAIを在庫管理に導入することにしたのです。全国一斉に導入するのではなく、需要の小さい地方の一部から実証実験を始めることで出荷予測の精度を上げながら導入範囲を広めています。これにより出荷数量を見える化・予測することで、制約の多いサプライチェーンの高度化に成功しています。
参考：https://jpn.nec.com/press/202002/20200207_01.html
売れ筋商品の欠品を予測
二刀流のアルゴリズムによる高度なAI発注で売れ筋商品の欠品を失くし機会損失を軽減している事例です。
作業服大手のワークマンは、2010年代後半から一般向けのスポーツやアウトドア用衣服、女性専用アパレルブランドを立ち上げ新業態に挑戦してきました。
その過程で生まれた新たな課題が従来の作業服と新業態のアパレルの売れ方の違いへの対処でした。多様な商品が少しずつ売れる作業服と、売れ筋上位20％のアイテムだけで売り上げの8割を占めるなど特定商品が瞬間的に売れるアパレルでは発注タイミングが全く異なるのです。作業服用に構築された従来の自動発注システムではアパレルの発注に対応できず、売れ筋商品の欠品が生じ多くの機会損失が生れていました。
そこで、ワークマンは日立製作所と共同開発したAIの需要予測に基づく自動発注システムを順次導入することにしたのです。このAIの特徴は作業服とアパレルで異なるアルゴリズムを使った需要予測です。この二刀流の発注システムで欠品や在庫過多を防止しています。
参考：https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00001/05510/
AIを使った在庫管理のメリット
AIを活用した在庫管理は、現代のビジネスにおいて重要な役割を果たしています。市場の予測や人的ミスの防止、さらには人件費の削減など、様々なメリットがあります。それぞれのメリットの詳細は以下の通りです。
市場の予測が可能
AIを使った在庫管理では、物理的な業務効率化だけでなく、AIが過去の売上や顧客の属性、需要の変化、天候など多数のデータを分析することで、高精度な需要予測が可能です。これにより、在庫業務の精度が向上しより効率的に管理できるようになります。また、売れ筋商品の欠品を失くし、販売機会を逃さないことで収益性を向上させられます。このコスト削減と収益性向上を両立させる市場予測機能がAIを使った在庫管理の一番のメリットです。
人的ミスの防止
AIを使った在庫管理では、データの入力や管理といった記録業務の一部が自動化されるため、人的ミスを大幅に軽減できます。また、AIカメラなどの画像認識技術を用いて、棚の状況をリアルタイムで把握・管理できるため、滞留在庫の検知や発注ミスを防止できます。これにより、在庫の過不足や販売機会損失を防げ、企業の競争力を強化する上で重要な役割を果たせる点もAIを使った在庫管理のメリットです。
人件費の削減
AIを使った在庫管理では、発注やデータの入力といったルーティン業務の一部が自動化されるため、人件費を大幅に削減できます。また、人間が行わなければならない業務の効率化も向上するため、労働時間を短縮でき人件費の拡大を抑止できます。例えば、大手コンビニではAIを使った在庫管理を導入することで、これまで1日約80分かかっていた発注作業が約45分に短縮できました。これらにより、企業の運用コスト削減と業務効率向上を両立できることはAIを使った在庫管理の見逃せないメリットです。
AIを使った在庫管理のデメリット
現代のビジネスにおいてAIを活用した在庫管理は注目されていますが、一方でいくつかのデメリットも存在します。初期コストや責任の所在など、導入を検討する際には注意が必要です。以下では、それぞれのデメリットについて詳しく紹介しています。
初期コスト
AIを使った在庫管理を導入するためには、システムの導入や導入後の社員教育などの初期費用がかかります。AIシステムを導入するには、システムの設計や開発、設定、テストなどが必要です。AIシステムを導入した後も、社員がシステムを適切に操作できるよう、システムの操作方法や運用ルールなどを学ぶための教育・研修費用が必要です。さらに、業務変更や配置転換に伴う一時的な業務停滞も見逃せないAIを使った在庫管理の初期コストといえます。
そのため、初期コストは、AI導入を検討する上で考慮すべき重要な課題です。在庫業務全体で一気に導入するのではなく、最初は導入すべき在庫管理業務や倉庫を絞って組み入れるべきです。具体的な事例を通じて、発生するコストや業務への影響を把握し、その対策を策定することが求められます。
責任の所在
AIを使った在庫管理では、システムが自動で在庫管理するため、何か問題が発生した場合、その責任の所在が曖昧になる可能性があります。特にAIの判断は、多くの場合、人間が理解するのが難しい複雑なアルゴリズムに基づいているため、AIがどのようにその判断を下したのか、そのプロセスが不透明であることが多く、問題が発生した場合、その原因を特定することが難しいのです。
そのため、責任の所在は、導入を検討する上で考慮すべき重要な課題となっています。事前に対策を講じておくことはもちろん、導入後も具体的な事例を通じて、その影響と原因を分析し、対策を練磨させていく必要があります。
まとめ
AIを使った在庫管理は、ビジネス運営における重要な要素であり、その効率性や精度を飛躍的に向上させられます。しかし、その導入には初期コストや責任の所在など、慎重に考慮すべき課題も存在します。本記事では、AIを使った在庫管理の基礎知識から具体的な事例、メリットとデメリットまでを詳しく解説しました。これらの情報が、AIを使った在庫管理の有用性を理解し、その導入を検討する一助となれば幸いです。
