在庫管理と聞いて、どのようなイメージを持ちますか？

在庫管理は、企業の収益性や競争力に大きな影響を与える重要な業務ですが、同時に多くの課題や困難も抱えています。

過剰在庫や不足、在庫のロスや廃棄、在庫コストの高騰、在庫管理の複雑化や困難化などです。

これらの課題を解決するために、AIを活用した在庫管理が注目されています。在庫管理の課題を克服するために、AI技術を応用します。

AIを活用した在庫管理は、企業の収益性や競争力を高めるための必須の戦略です。

この記事では、AIを活用した在庫管理について、以下のような内容を紹介します。

1. AI駆動型在庫管理の進化：AIが変える在庫管理のパラダイム、データ駆動型アプローチによる在庫最適化、実践事例から学ぶAI在庫管理の効果
2. AIによる在庫予測の精度向上：需要予測AIの進化とその影響、ビッグデータを活用した在庫予測の未来、AI技術による在庫管理の課題克服
3. AI在庫管理の実践に向けて：導入前に知っておくべきAI在庫管理の基礎、成功への道筋、AI在庫管理システムの選定、企業が実践するAI在庫管理の戦略
4. システム構築や小規模ビジネス向けのアプリ紹介：実際に構築するまでのステップの紹介者、ノーコードツールを活用した小規模ビジネスで活用できるアプリ開発の手順が紹介されているYouTube動画を紹介

AIを活用した在庫管理に興味がある方は、ぜひ最後までお読みください。

AIを活用した在庫管理のメリットやデメリット、導入や運用のポイントや注意点、最新の技術や情報や動向などを、わかりやすく解説します。

AIを活用した在庫管理を理解し、自社の在庫管理の改善や最適化に役立ててください。

 AI駆動型在庫管理の進化

在庫管理は、企業の収益性や競争力に大きな影響を与える重要な業務です。

AI駆動型在庫管理とは、人工知能（AI）を用いて、在庫の最適化や予測を行うことです。

AI駆動型在庫管理は、在庫管理のパラダイムを変え、データ駆動型アプローチによる在庫最適化を実現します。

また、実践事例からも、AI在庫管理の効果が明らかになっています。

AIが変える在庫管理のパラダイム

AIは在庫管理のパラダイムを変えます。

従来の在庫管理は、需要や供給の歴史的なデータに基づいて、在庫の計画や調整を行っていました。

しかし、この方法では、市場の変化や消費者の嗜好に対応できません。

AIは、機械学習や深層学習などの技術を用いて、膨大な量のデータを分析し、需要や供給のパターンや傾向を把握します。

そして、AIは、自動的に在庫の最適化や予測を行い、在庫のレベルやタイミングを調整します。

AIは、在庫管理を反応的なものから予測的なものに変え、企業の業績や顧客満足度を向上させます。

データ駆動型アプローチによる在庫最適化

AI駆動型在庫管理は、データ駆動型アプローチによる在庫最適化を実現します。

データ駆動型アプローチとは、データを基にして意思決定や行動を行うことです。

AI駆動型在庫管理では、AIが収集したデータをもとに、在庫の最適化や予測を行います。

例えば、AIは、需要や供給のデータだけでなく、季節や天候、イベントやキャンペーン、競合他社や市場動向などの外部要因のデータも考慮します。

そして、AIは、これらのデータを統合的に分析し、在庫の最適な量や場所や時期を決定します。

データ駆動型アプローチによる在庫最適化は、在庫の過剰や不足を防ぎ、在庫コストを削減し、在庫回転率を高めます。

実践事例から学ぶAI在庫管理の効果

AI在庫管理の効果は、実践事例からも明らかになっています。

例えば、以下のような事例があります。

ファッションブランドのZARA

AIを用いて、在庫の最適化や予測を行っています。

ZARAは、店舗やオンラインでの販売データや顧客のフィードバックなどのデータをリアルタイムで収集し、AIによって分析します。

そして、AIは、需要や嗜好の変化に応じて、在庫の調整や補充を行います。

ZARAは、AI在庫管理によって、在庫の過剰や不足を減らし、売上や利益を増やしています。

セブン-イレブン

AIを用いて、在庫の最適化や予測を行っています。

店舗や地域ごとの販売データや在庫データなどのデータをAIによって分析します。

そして、AIは、需要や供給のパターンや傾向を把握し、在庫の最適な量や品揃えや発注を決定します。

セブン-イレブンは、AI在庫管理によって、在庫のロスや廃棄を減らし、コストを削減し、顧客満足度を向上させています。

このように実践事例からもAI在庫管理の効果が明らかになっており、AI駆動型在庫管理は、企業の収益性や競争力を高めるための選択肢の一つと言えます

AIによる在庫予測の精度向上

在庫予測の精度は、在庫管理の効率や効果に大きく影響します。

しかし、従来の在庫予測は、人間の判断や経験に基づいており、多くの誤差や偏りがありました。

AIは、在庫予測の精度を向上させるために、需要予測AIの進化やビッグデータの活用などの技術を用いています。

在庫管理の課題を克服するために、AI技術を活用しているケースも増えております。

従来の予測方法との比較

在庫管理は、企業のサプライチェーンプロセスにおいて重要な役割を果たします。従来の在庫予測方法は、定性的および定量的なアプローチを組み合わせて、将来の需要を予測し、意思決定を支援してきました。しかし、デジタル革命の進展に伴い、AIと機械学習技術が在庫予測の分野で注目されています。これらの先進技術は、従来の方法に比べて、より正確かつ迅速に需要を予測し、サプライチェーンの最適化を実現する可能性を秘めています。

以下は、従来の在庫予測方法とAIを活用した在庫予測の比較と、AIが提供する利点についての概要です。

従来の在庫予測方法

• 定性的予測
  • 市場調査：通常、調査、フォーカスグループ、またはインタビューを通じて、顧客の好みや行動に関する情報を収集。過去のデータが存在しない可能性のある新製品の発売に使われる
  • 営業担当者の見積もり：消費者とやり取りする最前線にいる人々によって、需要を確認。市場動向と顧客の需要について独自の視点を提供

• 定量的予測

履歴データが豊富な状況において、過去の売上データをグラフ化することで、山や谷がわかるなど、視覚的に分かりやすい傾向にあるため、より効果的な分析が可能に

• • 時系列分析：過去の売上データをグラフ化することで、山や谷がわかるなど、視覚的に分かりやすい傾向にあるため、より効果的な分析が可能

• • 移動平均と指数平滑化：前者は短期的な変動を平滑化し、長期的な傾向やサイクルを強調。後者は過去のデータポイントの加重平均を使用して、データが古くなるにつれて指数関数的に重要度が低下。需要が安定している状況で有益、トレンドや季節的なパターンに対応するために適応させることも可能
  • 回帰分析：価格、販促活動、経済指標などの他の要因との相関関係を考慮して、需要を予測
• バランス

定性的手法と定量的手法の両方を用いる

選択はデータの可用性、ビジネスコンテキスト、需要パターンの性質など、さまざまな要因によって異なる

多くの企業にとって、最適なサプライチェーン最適化ソリューションは、これらの手法の組み合わせる

 

健全な在庫予測プロセスでは、両方のアプローチの長所と限界を考慮し、状況に応じて適用する必要があります。

その結果、企業は、需要を満たし、サプライチェーンの問題を軽減し、より成功した顧客体験を促進するための設備が整った、より応答性の高いサプライチェーンが期待できます

AIによる在庫予測

AIは、過去の販売データ、傾向、季節性、およびその他の関連要因の分析を実行して、顧客の需要を予測し、最適な在庫レベルを提案します。

その結果、運用コストを最小限に抑えながら、常に需要を満たす準備ができている応答性の高いサプライチェーンの実現が可能です。

• 機械学習

膨大なデータを分析し、複雑なパターンを認識して、最小限の人間の介入で予測を生成するアルゴリズムの能力

• 需要予測と在庫予測の予測モデル

高度なアルゴリズムを使用して、過去の販売データ、傾向、季節性などを分析し、顧客の需要を予測

• AIの利点
  • サプライチェーン管理：複雑な領域を簡単にナビゲートするために、さまざまな要因とその相互関係を考慮することで、不確実性と複雑さを処理。サプライチェーンの混乱が当たり前になっている今日の不安定なビジネス環境において非常に重要
  • スピード：スピードの面でも競争上の優位性をもたらす。顧客の需要が高まる中、変化に迅速に対応できる。AIを使用すると、企業はリアルタイムで予測を生成でき、市場の状況の変化に迅速に対応可能
  • ダッシュボード：サプライチェーン最適化ソリューションには、多くの場合、直感的なインターフェイスとダッシュボードが付属。迅速に洞察を得て、情報に基づいた意思決定を行うことが可能。

 

 

需要予測AIの進化とその影響

需要予測AIは、近年、機械学習や深層学習などの技術の進化によって、高度化しています。

従来の統計的な手法に比べて、以下のような特徴を持っています。

• 非線形性や複雑性を扱える

需要予測AIは、非線形や複雑な関係を持つデータを分析できます
例えば、需要に影響を与える多数の因子や相互作用を考慮できます。

• 自己学習や自己改善ができる

需要予測AIは、新しいデータやフィードバックを受け取ると、自動的に学習や改善を行います
例えば、需要の変化や傾向に対応できます。

• 予測の根拠や信頼度を示せる

需要予測AIは、予測の根拠や信頼度を示すことができます
例えば、予測に影響を与えた因子や重み、予測の不確実性や範囲を表示できます。 需要予測AIの進化は、在庫予測の精度を向上させるだけでなく、在庫管理の意思決定や行動にも影響を与えます。

需要予測AIは、在庫管理者に対して、最適な在庫の量や場所や時期を提案したり、在庫管理のシミュレーションや最適化を行ったりします。需要予測AIは、在庫管理者の役割や責任を変え、在庫管理の効率や効果を高めます。

ビッグデータを活用した在庫予測の未来

ビッグデータとは、膨大な量や種類や速度のデータのことです。

ビッグデータは、在庫予測において、重要な役割を果たし、以下のようなメリットを提供します。

 

• 豊富な情報源となる

ビッグデータは、在庫予測に必要な様々な情報を提供します。

例えば、販売データや在庫データだけでなく、顧客データや市場データや社会データなどのデータを利用できます。

• 精度や信頼性を高める

ビッグデータは、在庫予測の精度や信頼性を高めます。

例えば、データの量や質や更新頻度を向上させたり、データの分析や統合や可視化を行ったりできます。

• 新たな発見や洞察を生む

ビッグデータは、在庫予測において、新たな発見や洞察を生みます。

例えば、需要に影響を与える隠れた因子やパターンや傾向を発見したり、需要の予測において、新たなモデルやアルゴリズムや指標を開発したりできます。

 

ビッグデータを活用した在庫予測の未来は、明るいものです。

ビッグデータは、在庫予測の精度や信頼性を高めるだけでなく、在庫管理において、新たな価値や可能性を創出します。

ビッグデータは、在庫管理のイノベーションを促進します。

AI技術による在庫管理の課題克服

在庫管理には、様々な課題があります。

例えば、在庫の過剰や不足、在庫のロスや廃棄、在庫コストの高騰、在庫管理の複雑化や困難化などです。

これらの課題を克服するために、AI技術が応用されています。

AI技術は、在庫管理の課題を克服するために、以下のような方法を用いています。

• 在庫の最適化や予測

A在庫の最適化や予測を行います。

AI技術は、需要や供給のデータを分析し、在庫の最適な量や場所や時期を決定します。

在庫の過剰や不足を防ぎ、在庫コストを削減し、在庫回転率を高めます。

• 在庫の管理や監視

在庫の管理や監視を行います。

在庫の状況や動向をリアルタイムで把握し、在庫の変化や異常を検知します。

在庫のロスや廃棄を減らし、在庫の品質や安全性を確保します。

• 在庫の分析や評価

在庫の分析や評価を行います。

在庫のパフォーマンスや効果を測定し、在庫の改善や最適化のための提案やアドバイスを行います。

在庫管理の複雑化や困難化を解消し、在庫管理の知識やスキルを向上させます。

• 在庫の可視化や最適化

在庫の可視化や最適化を行います。

在庫の位置や移動や在庫量を可視化し、在庫の配置や配送や補充を最適化します。

在庫の無駄やムダを排除し、在庫の効率や利便性を向上させます。

• 在庫の予測や対応

在庫の予測や対応を行います

在庫に関する様々なシナリオやリスクを予測し、在庫の対策や対応を行います。

在庫の不測の事態や変動に対応し、在庫の安定や維持を図ります。

• 在庫の学習や進化

在庫の学習や進化を行います。

様々なデータやフィードバックを学習し、在庫の知識や理解を深めます

在庫に関する様々な課題や目標に挑戦し、在庫のイノベーションや改善を行います。

以上のように、AI技術は、在庫管理の課題を克服するだけでなく、在庫管理の価値や可能性を拡大します。

AI在庫管理の実践に向けて

AI在庫管理を実践するには、導入前に知っておくべきAI在庫管理の基礎や、成功への道筋となるAI在庫管理システムの選定や、企業が実践するAI在庫管理の戦略などがあります。

導入前に知っておくべきAI在庫管理の基礎

AI在庫管理を導入する前に、知っておくべきAI在庫管理の基礎があります。

定義や目的、メリットやデメリットなどです。

ビジネス目標の特定と定義

AI の導入に向けてビジネスを準備するための最初の重要なステップは、ビジネス目標を特定して定義することです。AI統合で何を達成しようとしていますか?おそらく、倉庫の効率を高めたり、運用コストを削減したり、顧客サービスを向上させたりしています。

もしかしたら、より迅速なサプライチェーンの実現や流通コストの削減を熱望しているかもしれません。いずれにせよ、明確な目標を持つことは、AI戦略の方向性を示し、適切なAIソリューションの選択に役立ちます。

関連データの収集と整理

AIのバックボーンである機械学習アルゴリズムは、トレーニングと運用をデータに大きく依存しています。したがって、次のステップでは、関連する履歴データを収集して整理します。このデータには、過去の売上、顧客の行動、季節的な傾向、その他の関連情報が含まれます。

さらに、グローバルな貿易管理や製造業務など、サプライチェーンの他の側面とデータを統合することで、ビジネスプロセスの全体像を把握し、AIソリューションの有効性をさらに高めることができます。

熟練した労働力の育成

AIテクノロジーは複雑で洗練されているため、その使用と管理に熟練した労働力が必要です。現在の従業員をトレーニングしたり、必要なスキルを持つ新しい人材を採用したりすることで、AIソリューションの効率的な利用が促進されます。

さらに、継続的な学習の文化を育むことで、従業員はAIテクノロジーの進歩に対応し、AI統合のメリットを最大限に引き出すことができます。

ITインフラストラクチャの評価

既存の IT インフラストラクチャは、実装を計画している高度な AI ソリューションをサポートできる必要があります。このサポートには、必要なハードウェアとソフトウェアだけでなく、データセキュリティやプライバシーなどの側面も含まれます。現在のITインフラストラクチャが標準に達していない場合は、アップグレードまたは変更が必要な場合があります。

適切なシステムの選定

最後のステップでは、定義した目標とビジネスプロセスに沿った適切なAIソリューションを選択します。AIソリューションは、既存のシステムとシームレスに統合し、目標をサポートし、将来の成長のためのスケーラビリティを提供できる必要があります。迅速なカスタマーサービスと定期的なソフトウェアアップデートにより、AI導入体験を大幅に向上させることができるため、ベンダーのサポートサービスを検討することを忘れないでください。

AI在庫管理システムの選定を行うためには、以下のようなポイントがあります。

• 自社のニーズや目標に合わせる

AI在庫管理システムの選定を行う際には、自社のニーズや目標に合わせることが重要です。例えば、自社の業種や規模や在庫の特徴や課題などを考慮し、AI在庫管理システムの機能や性能やコストなどを比較検討することが必要です。

• 実績や評判を確認する

AI在庫管理システムの選定を行う際には、実績や評判を確認することが重要です。例えば、AI在庫管理システムの提供者や開発者の実績や評判を調べたり、AI在庫管理システムの導入事例や成果や評価を参考にしたりすることが必要です。

• 体験や試用をする

体験や試用をすることが重要です。例えば、AI在庫管理システムのデモやトライアルを利用したり、AI在庫管理システムの操作や互換性や安全性などを検証したりすることが必要です。

 

企業が実践するAI在庫管理の戦略

AI在庫管理を実践するために、企業が実践するAI在庫管理の戦略があります。

AI在庫管理の戦略とは、AI在庫管理を導入し、運用し、改善し、発展させるための方策や計画のことです。

AI在庫管理の戦略は、AI在庫管理の成果や持続性を確保するために必要です。

 

AI在庫管理の戦略を実践するためには、以下のようなステップがあります。

• AI在庫管理の目的や目標を設定する

AI在庫管理の戦略を実践するためには、AI在庫管理の目的や目標を設定することが重要です。

例えば、AI在庫管理の導入の理由や期待する効果や評価指標などを明確にすることが必要です。

• AI在庫管理の導入や運用の計画を立てる

AI在庫管理の戦略を実践するためには、AI在庫管理の導入や運用の計画を立てることが重要です。

例えば、AI在庫管理システムの選定や導入や運用に関するスケジュールや責任者や予算などを決めることが必要です。

• AI在庫管理の改善や発展の取り組みを行う

AI在庫管理の改善や発展の取り組みを行うことが重要です。

例えば、AI在庫管理の効果や効率を測定し、問題や課題を特定し、改善策や改善活動を実施することが必要です。

また、AI在庫管理の最新の技術や情報や動向をキャッチアップし、AI在庫管理の機能や性能やコストを向上させることが必要です。

AI在庫管理の統合へのステップとアクションプラン

ステップ

ステップ 1: データ収集と分析基盤の構築

最初のステップは、効果的なAI在庫管理システムの基盤を築くことです。これには、売上データ、顧客行動データ、在庫レベル、供給チェーン情報など、関連するあらゆるデータの収集と統合が含まれます。

データの品質を確保し、リアルタイムでのデータ更新とアクセスを可能にするために、適切なデータベースとデータ処理インフラストラクチャを設置します。

ステップ 2: 需要予測モデルの開発と検証

次に、収集したデータを活用して、需要予測モデルを開発します。このモデルは、機械学習アルゴリズムを使用して、過去の販売パターンから未来の需要を予測します。

このモデルは、季節性、トレンド、外部要因（天候、経済状況など）を考慮して構築し、定期的に検証と調整を行います。

ステップ 3: 在庫最適化戦略の実施

予測モデルを活用して、在庫レベルを動的に調整します。AIシステムは、過剰在庫や在庫不足を防ぐために、リアルタイムで在庫補充の提案を行います。

在庫管理プロセスにAIの提案を統合し、自動発注システムを実装することで、手動プロセスを削減し、効率を向上させます。

ステップ 4: 連続的なパフォーマンス監視と改善

AI在庫管理システムのパフォーマンスを連続的に監視し、必要に応じてモデルを微調整します。これには、予測精度、在庫回転率、廃棄率などのKPI（重要業績評価指標）を設定します。

フィードバックループを確立し、システムのパフォーマンスを継続的に改善します。

アクションプランの推奨

AI在庫管理システムの導入に際しては、従業員のトレーニングとサポートを提供し、AIツールへの適応と活用を促進します。

全社的なコミットメントを確立し、AI在庫管理をビジネス戦略の一部として統合します。

長期的な視点を持ち、AI在庫管理がもたらす効果を評価し、継続的な投資と開発を行います。

このステップとアクションプランにより、企業はAIを活用した在庫管理を成功させ、ビジネスの効率化と収益性の向上を実現できるでしょう。

ノーコードで実装されたAIを活用した在庫管理システムアプリの紹介

ノーコードアプリ開発サービスのGlideとオープンAIの提供するAPIを活用した
小規模ビジネスでも活用できるアプリが紹介されています

背景:

香港で最大のイタリアワイン輸入業者としての成功を背景に

ノーコードとAIの最新技術を駆使して在庫管理アプリを構築する方法が紹介されています。

複雑なデータ処理が必要なアプリも、わずか一日で構築可能であり、多くの時間と費用を節約できます。

このアプリは、在庫、顧客、注文、出荷、倉庫を管理し、ビジネスを効率化するのに役立ちます。

目的:

AI機能を取り入れたこのアプリは、各種ワインのブドウ品種に関する情報をAIが生成し、それをワインの説明文として利用します。

このプロセスは、複数のブドウ品種の特徴を結合し、テンプレートカラムを通じてプロンプトを生成し、ChatGPTに送信することで、魅力的なワイン説明文を作成します。

セールス:

さらに、このアプリはセールス担当者がより効果的に働けるように設計されています。

例えば、新人セールスが香港のレストランでのワインテイスティングの準備をしている際、アプリは音声メッセージを利用してAIによる迅速なワインの推薦を提供します。

これにより、適切なワインの選択が容易になり、セールスの効率が向上します。

リアルタイム:

アプリは、推薦されたワインの在庫状況や、顧客の最終購入日時などの情報もリアルタイムで提供します。

これにより、セールス担当者は在庫切れの商品を推薦するリスクを避け、顧客に対して最新の情報を提供できます。

アプリは全ての注文データを即座に検索し、必要な情報を迅速に提供します。

簡単な構築:

Glideを用いたこのアプリの構築は、コーディングの知識がなくても、数時間で可能です。

これにより、ビジネスは大きな競争上の優位性を獲得し、効率的な運営が可能になります。

比較表

項目	AIを活用した在庫管理	従来の在庫管理
需要予測	AIが過去の売上データや天気・イベントなどの情報を分析し、高精度の需要予測を行う。	人が過去の売上データなどから経験や勘を頼りに発注量などを決める。
在庫状況	AIカメラなどで在庫状況をリアルタイムに把握し、適正な在庫量を自動的に調整する。	人が定期的に在庫を確認し、手動で発注や補充を行う。
棚卸	AIが棚卸の計数ミスを防止し、在庫の品質や安全性を確保する。	人が実地で棚卸を行い、計数ミスや在庫ロスのリスクがある。
メリット	在庫の過剰や不足を防ぎ、在庫コストを削減できる。在庫管理業務の自動化や生産性の向上により、人件費や保管コストを削減できる。	人の感情や倫理や価値観を持つため、顧客や社会に対する配慮ができる。
デメリット	大量かつ多様な在庫データを収集・整理・分析できる環境やシステムを整備する必要がある。AIの実績や評判や信頼性を確認し、体験や試用を行う必要がある。AIは人間の感情や倫理や価値観を持たないため、人間にとって望ましくない結果や影響をもたらす可能性がある。	在庫の過剰や不足による在庫コストの増加や売上機会の損失が発生する可能性がある。在庫管理業務にかかる時間や手間が多く、人的ミスや属人化のリスクがある。

AIを活用した在庫管理は、従来の在庫管理に比べて、在庫管理の精度や効率を大幅に向上させることができるという点で優れています。

しかし、AIを活用した在庫管理には、導入や運用に関する条件や課題が多く、人間の判断や監視が必要な場面もあるという点で注意が必要です。

従来の在庫管理は、人間の知識や経験に基づいて行われるため、在庫管理の精度や効率は低いという欠点がありますが、人間の感情や倫理や価値観を持つため、顧客や社会に対する配慮ができるという長所があります。

したがって、AIを活用した在庫管理と従来の在庫管理は、それぞれにメリットとデメリットがあり、一概にどちらが優れているとは言えません