在庫管理にAIを導入すると、何がどう変わるのか
はじめに：在庫管理の「AI化」が注目される理由
「発注量を決めるのに毎回時間がかかる」
「欠品が起きると現場から怒られるし、かといって多めに発注すると在庫が膨らむ」
「結局、ベテラン担当者の勘に頼っている」
製造業や物流業の現場で、こんな悩みを抱えている方は多いのではないでしょうか。
この記事では、AI（人工知能）を使った在庫最適化について、「そもそも何ができるのか」「どんな効果が期待できるのか」「実際に導入した企業はどうなったのか」を、株式会社羽石産業知能研究所（HIII）の佐藤が、なるべくわかりやすく解説します。
従来の在庫管理、何が問題だったのか
これまでの在庫管理は、過去の販売実績をもとに「だいたいこれくらい売れるだろう」と予測し、安全在庫を多めに持つ、というやり方が主流でした。Excelで管理している会社も多いでしょう。
このやり方には、構造的な限界があります。
まず、需要の急な変動に対応できません。天候が急変したり、競合がキャンペーンを打ったり、SNSでバズったりすると、過去のデータに基づく予測は簡単に外れます。
また、担当者の経験やスキルに依存するため、属人化が進みます。ベテランが異動や退職をすると、途端に発注精度が落ちるというのはよくある話です。
さらに、商品点数が増えると、人間の手で最適な発注量を計算するのは物理的に不可能になります。数万SKU（商品単位）を抱える企業では、どうしても「ざっくり」した管理になりがちです。
AIは在庫管理で何をしてくれるのか
では、AIを導入すると何が変わるのか。具体的に見ていきましょう。
需要予測の精度が上がる
AIは、過去の販売データだけでなく、天候、曜日、イベント、経済指標、さらにはSNSのトレンドまで、数百の変数を同時に分析できます。人間では処理しきれない複雑なパターンを自動で学習し、商品ごとに「いつ、どれくらい売れるか」を予測します。
機械学習の手法としては、XGBoostやLightGBMといった勾配ブースティング系のアルゴリズムや、時系列データに強いLSTM（長短期記憶ネットワーク）などが使われます。要は、「過去のパターンから未来を推測する」という作業を、人間よりもはるかに高速かつ高精度で行えるということです。
発注の自動化・最適化
予測結果をもとに、「いつ、何を、どれだけ発注すべきか」を自動で計算します。発注点（在庫がこの水準を下回ったら発注する）や発注量を、需要の変動に合わせてリアルタイムで調整できます。
従来は固定値だった安全在庫も、AIなら動的に最適化できます。需要が安定している時期は安全在庫を減らし、繁忙期や不確実性が高い時期は多めに持つ、といった柔軟な対応が可能になります。
異常検知とアラート
在庫の急な増減、滞留、補充漏れなどを自動で検知し、アラートを出すこともできます。問題が大きくなる前に対処できるため、機会損失や廃棄ロスを未然に防げます。
どれくらいの効果が期待できるのか
「理屈はわかった。で、実際どれくらい効果があるの？」という疑問にお答えします。
コンサルティングファームのマッキンゼーによると、AIを活用したサプライチェーン管理を導入した企業では、在庫水準を20〜35%削減し、欠品率を最大65%改善した事例が報告されています。
日本国内の事例でも、発注作業にかかる時間を85〜93%削減した小売企業や、予測精度を20%向上させて在庫ロスを大幅に減らした飲料メーカーなど、具体的な成果が出ています。
費用対効果（ROI）については、投資回収期間が6〜12ヶ月という報告もあります。もちろん、これはベストケースであり、すべての企業がこの水準を達成できるわけではありません。ただ、適切に導入すれば、十分にペイする投資であることは間違いないでしょう。
実際に導入した企業の事例
いくつか具体的な事例を紹介します。
国内では、サッポロビールが2023年からAI需要予測システムを導入し、予測精度を20%向上させました。ワークマンは約10万SKUに対応するAI発注システムを導入し、発注にかかる工数を93%削減しています。自動車部品メーカーでは、補修部品の需要予測にAIを活用し、年間で十数億円規模のコスト削減を実現した事例もあります。
海外では、ドイツのシーメンスがAIによる生産計画で生産時間を15%削減、納期遵守率99.5%を達成。食品メーカーのダノンは機械学習による需要予測で、予測誤差を20%削減し、サービスレベル98.6%を実現しています。
製造業だけでなく、物流業でも同様の効果が期待できます。倉庫内の在庫配置最適化、配送計画との連携など、サプライチェーン全体を見渡した最適化が可能になります。
導入する際に気をつけるべきこと
ここまで読んで「うちも導入してみようか」と思った方に、いくつか注意点をお伝えします。
データ整備が最大のハードル
AIの精度は、学習に使うデータの品質で決まります。販売実績、在庫推移、商品マスタなど、最低でも18〜24ヶ月分のデータが必要です。データが複数のシステムに分散していたり、フォーマットがバラバラだったりする場合は、まずデータ整備から始める必要があります。ここに3〜6ヶ月かかることも珍しくありません。
いきなり全社導入は危険
最初から全商品、全拠点に導入しようとすると、失敗するリスクが高まります。まずは特定のカテゴリや拠点で小規模なPoC（実証実験）を行い、効果を確認してから段階的に拡大するのが現実的です。
現場を巻き込む
AIを「人間の仕事を奪うもの」として捉えると、現場の抵抗を招きます。あくまで「意思決定を支援するツール」として位置づけ、なぜAIがその発注量を推奨したのかを可fass.可視化することが重要です。最初は担当者がAIの提案を上書きできる余地を残し、徐々に自動化の範囲を広げていくアプローチが有効です。
中小企業でも導入できるのか
「大企業の話でしょ？うちには関係ない」と思われるかもしれません。
確かに、数年前までは大規模な初期投資が必要でした。しかし今は、クラウド型・ノーコード型のソリューションが登場し、月額数万円から始められる選択肢も増えています。
日本国内では、zaicoやスマートマットクラウドなど、中小企業向けの在庫管理AIサービスが普及し始めています。買い切り型で3万円程度のツールも存在します。
「AIを導入する」というと大げさに聞こえますが、まずは需要予測の精度を少し上げる、発注作業を少し自動化する、というところから始めてみるのも一つの手です。
まとめ
在庫管理は、製造業・物流業にとって永遠の課題です。多すぎれば資金が寝る。少なすぎれば機会損失が生まれる。このバランスを人間の勘だけで取り続けるのは、もう限界が来ています。
AIは、この課題に対する現実的な解決策です。過剰在庫の削減、欠品率の改善、発注作業の効率化。導入に成功した企業は、すでに具体的な成果を出しています。
もちろん、魔法の杖ではありません。データ整備、段階的な導入、現場との協働。やるべきことはたくさんあります。でも、やる価値は十分にあります。
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株式会社羽石産業知能研究所（HIII）は、製造業・物流業向けにAIソリューションを提供しています。在庫最適化、需要予測、SCM分析など、現場の課題に合わせたカスタマイズ開発を行っています。
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