近年、企業では業務効率化が推進され、多くの業務にAIが導入されるようになってきました。在庫管理業務も例外ではなく、在庫状況の把握や需要予測など幅広くAIが活用されています。
これらのAIの導入によって、在庫管理業務にはどのような変化がもたらされたのでしょうか。
本記事では、在庫管理にAIを活用するメリットや業界別の活用事例をご紹介します。商品情報を管理するシステムに生成AIを組み合わせることで可能になる、問い合わせ対応などについても解説していますので、ぜひ参考にしてください。
在庫管理でAIを活用するメリット
在庫管理においてAIを活用することで得られるメリットは、多岐にわたります。
AIによって在庫状況の把握や需要予測を高精度に行えるようになり、これまで多くの時間と労力を費やしていたデータ入力作業も、AI-OCRなどを用いることで自動化できるようになりました。
ここでは、在庫管理にAIを活用するメリットについて、くわしくご紹介します。
在庫状況をリアルタイムに把握
在庫管理にAIを活用するメリットの１つは、在庫状況をリアルタイムに把握できることです。
在庫状況の把握は、AIカメラを用いて行います。これは、カメラで撮影した画像を解析する画像認識技術を使って、在庫数や種類を判別するという方法です。
AIカメラで売り場や倉庫の棚の状況を撮影することで、リアルタイムの在庫の把握が可能になります。また、在庫が複数の場所に分散していても一括して把握できることや、遠隔管理が可能であることも大きなメリットです。
このように在庫状況を見える化することで滞留在庫を検知しやすくなり、発注ミスの防止にもつながります。さらに、在庫が少なくなったときにAIによって自動的に発注できる仕組みを整えておけば、少ない人員でも効率的に在庫管理を行えるようになるでしょう。
精度の高い需要予測が可能になる
需要予測とは商品やサービスの販売数を予測することで、在庫管理においては非常に重要です。しかし、従来の在庫管理では、発注数などを決める際、担当者の経験や知識にもとづく主観的な判断に委ねられている部分がありました。
この需要予測にAIを活用すれば、客観的なデータにもとづいた分析ができるようになります。AIによる分析では、過去の売り上げや顧客属性のほか、季節要因などのトレンド性が高い外部情報なども加味して、精度の高い需要予測が可能です。
そして、その需要予測をもとに最適な在庫数を判断することにより、在庫の余剰や不足、滞留といったリスクの軽減、保管コストの削減などが期待できます。
棚卸のミスを防止
AIの導入は棚卸のミスの防止にも効果的です。
決算期末などには、倉庫や店舗にある商品の在庫を数えて確認する実地棚卸という作業が行われます。この棚卸の際に起こりやすいのが、計数ミスです。
棚卸はとても複雑で作業量も膨大なため、担当者の負担が大きくなってしまい、カウント漏れなどの人為的なミスが発生しやすいことが課題でした。その点、在庫管理にAIを活用すれば、バーコードなどを用いて入出庫時のデータ入力が可能になり、人の手でカウントする際に起こるようなミスを防止できます。
また、従来の在庫管理業務は属人化しやすく、担当者の休職や退職での混乱が生じやすいという課題もありました。
しかし、AIを導入してマニュアルを整備すれば、業務プロセスが標準化・自動化され、経験が浅くても棚卸しをはじめとする在庫管理が行えるようになります。これにより特定の担当者に負担が集中するのを防ぎ、在庫管理業務を効率化できるでしょう。
在庫管理におけるAIの業界別活用事例
先述のとおり、生産性の向上や労働力不足の解消など、在庫管理におけるAI活用のメリットは大きく、さまざまな業界で在庫管理業務へのAIの導入が進んでいます。
実際にAIがどのようなケースで活用され、どのような効果をもたらしているのか、業界別の活用事例を見ていきましょう。
アパレルの事例
アパレル業界では、在庫過剰による値引きや廃棄処分が経営に直結し、売れ残りの問題がとても深刻でした。ある世界的なアパレルブランドでは、このような状況を解決するため、AIを用いて廃棄や余剰在庫の削減を進めています。
どのようなタイミングで、どこの地域にどのような商品を出荷すべきかということも、AIを用いた需要予測から判断できます。
また、AIによって顧客のニーズを把握し、在庫をより需要の高い店舗に送るという店舗横断的な取り組みも行われるようになりました。この取り組みによって、在庫コストが削減され、製造したものは廃棄せずに売り切ることで資源の無駄遣いを減らすことにもつながっています。
製造業の事例
製造業の在庫管理にも、AIは活用されています。たとえば、海外の化粧品関連の大手メーカーでは、AIを用いた画像認識とドローンの融合技術を導入しました。
これにより、倉庫内でカメラ付きドローンを使って在庫確認作業が行えるようになり、目視による在庫管理の際に課題となっていた労働時間の削減が可能になりました。さらに、このドローンは人が操縦する必要がないため、休日や深夜など時間を問わずデータ取得できるというメリットもあります。
ほかにも、北米の工業用製品関連の大手製造メーカーでは、世界中に多くの工場を持っており、過剰在庫の多さが課題でした。そこで、AIを導入して製品の部品レベルでの需要予測を行い、製品の注文と同時に在庫を参照して管理することにしました。その結果、在庫を削減しながら製造を進められるようになり、在庫保有コストの削減、収益の増加につながりました。
スーパーマーケットの事例
国内の大手スーパーマーケットでは、店舗担当者の発注作業にかける時間の削減を目的として、AIを用いた商品発注システムを全国的に導入しました。
この取り組みは、商品の価格や陳列の列数などの情報のほか、気温や降水確率といった天候情報や曜日による特性・客数などの基本情報を、AIシステムによって分析するというものです。そして、システムから提案された最適な販売予測数をもとに、店舗の発注担当者が発注の判断を行います。
このシステムの本格導入前のテスト導入店舗では、発注時間が平均で約３割短縮でき、営業時間中の欠品を減らす効果も確認できました。システム導入により、これまで発注業務に費やしていた時間を接客業務や売り場作りなどの業務に向けることで、顧客満足度の向上も期待されています。
コンビニエンスストアの事例
毎週新商品が発売され、商品発注の精度が経営に直結するコンビニエンスストアでも、発注業務にAIを活用しています。
大手コンビニエンスストアでは、他社に先駆けて、2015年に店舗別のデータをもとに、自店に最適な品ぞろえや商品別の発注数をAIが推奨するセミオート（半自動）の発注予測システムを導入しました。そして、消費期限の長い飲料や加工食品などを対象にした「計画発注」と、弁当やサンドイッチなどのデイリー商品を対象にした「セミオート発注」を組み合わせた方法で発注を行っています。
この方法を採用したことで、毎日の発注業務を短時間で行えるようになり、精度の高い発注によって販売機会ロスや廃棄ロスの削減も可能になりました。
商品情報管理において生成AIを活用してさらに業務を効率化させるには
最近、AIの中でも、テキストや画像、音楽などを作り出せる生成AIとよばれる技術が注目を集めています。この生成AIを、商品情報を管理するシステムと組み合わせることで、さらなる業務効率化が可能です。
生成AIの活用は、社内外からの問い合わせ対応などの場面で効果的です。生成AIで問い合わせ業務をサポートすることにより、余ったリソースを生産性の高いほかの業務に集中させることができるようになります。
ここでは、商品情報管理システムと生成AIの組み合わせで、どのようなことが可能になるのか見ていきましょう。
問い合わせ対応を効率化
生成AIを活用すれば、問い合わせ対応を効率化できます。
これまで、問い合わせへの対応をメールで行う場合には、対象となる商品情報や資料を探し、言葉遣いやさまざまな点に配慮しながら回答メールを作成するという作業が必要でした。
さらに、商品情報がまとまっていなかったり、参照先が整理されていなかったりすると、スムーズに必要な情報にアクセスできず、対応に時間がかかってしまうというケースもあったのではないでしょうか。
そこで、まず商品情報を一元管理できるシステムを活用し、商品情報を登録して一括で管理しておきます。そのうえで、商品情報管理システムと生成AIを連携すれば、生成AIで商品情報の必要な部分を読み取って回答メールの文案作成ができるようになるのです。
細かい部分の修正は必要ですが、情報の収集からメールの書き起こしまでを１つのプラットフォーム上で行うことができれば、問い合わせ対応を大幅に効率化できるでしょう。これにより問い合わせから回答までの時間も短縮されるため、顧客満足度の向上も期待できます。
商品紹介メールの作成
問い合わせ対応のほかにも、商品情報管理システムと生成AIを連携させれば、商品紹介メールの作成なども可能になります。
これまで人の手で行われていたような商品情報を箇条書きにしてまとめたり、商品情報からキーワードを洗い出したりする作業も、生成AIを使って自動化できます。また、システムに登録されている商品情報をもとに、EC向けの文書や販売のための商品説明の文案を作成するなど、幅広いシーンで活用できるでしょう。
まとめ
ここまで解説してきたように、AIを活用すれば、在庫状況の確認や需要予測をはじめとする在庫管理業務をより正確かつ簡単に行えるようになります。
AI導入時にはコストもかかりますが、在庫保管コストの削減や生産性の大幅な向上、労働力不足の解消など、在庫管理業務にAIを導入するメリットは大きいといえるでしょう。
さらに、在庫管理にも用いられる商品情報をシステムで一元管理し、生成AIと組み合わせることによって、問い合わせ対応などの業務も効率化が可能です。
商品情報を一元管理して共有できるシステムをお探しなら、生成AIを活用した問い合わせ対応効率化の機能をリリース予定の『PlaPi』がおすすめです。
『PlaPi』は、誰でも簡単・手軽に商品・情報管理システムを構築できるクラウド型PIMサービスです。
PlaPiに登録された情報をもとに、文章作成や多言語翻訳化に利用できる生成AI機能を現在先行トライアルとしてご用意しております。生成AIを利用した、業務効率化にご関心のある企業様は、ぜひこの機会にPlaPiのトライアルを検討してみませんか。