在庫管理とは？在庫管理システムやAIを導入するメリットや活用事例を紹介

最終更新日:2024/01/04

在庫を最適化する上で欠かせない「需要予測システム」とは？｜人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

AI在庫管理システムのメリット

蓄積されたデータを活用して予測することを得意とするAIは、近年さまざまな業界で導入され始めています。その中でも特に、これまで多くの時間と手間を要していた「在庫管理」を効率化できるシステムに多くの注目が集まっているのをご存知でしょうか。

今回は、在庫管理システムやAIを導入することで得られるメリットや、実際のシステム活用事例などを詳しくご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

在庫管理とは

まずは、基本的な「在庫管理」の意味から理解しておきましょう。「在庫」とは、「後に現金化される可能性があるもの」を指します。在庫と聞いて、販売前の製品・商品を在庫とイメージされる方も多いかもしれません。しかし、仮に製造業の場合、完成品だけが在庫に該当するわけではなく、将来の需要を見越して意図的に保有した原材料、部品、仕掛品といったものも在庫に該当するわけです。

そのため、「在庫管理」は、企業内に存在している原材料や仕掛品、製品といった在庫を、生産や販売といった活動を踏まえた上で「最適な状態と数量を供給できるように管理すること」といえるでしょう。

在庫管理の重要性

適切な状態と数量を供給できるように管理する在庫管理ですが、なぜ重要視されているのでしょうか。その理由は複数存在しますが、特に大きな理由として挙げられるのは以下の2点です。

在庫を削減できる

在庫管理を行うことで、在庫を最小限に抑えながら利益を得られるようになります。無駄な在庫を削減できれば、在庫を保管するスペースも削減でき、在庫管理業務自体の効率化にも繋げられるわけです。

ギリギリの在庫を保管して切らしてしまうリスクもあるため、「余裕を持って在庫を抱えたい」と考える人もいるかもしれません。ただ、最近では需要を予測するシステムの活用によって、適切な量の在庫を抱えることも容易になりつつあります。

責任の所在を明確化できる

在庫管理において、責任の所在が分からずに営業部門や生産部門で押し付け合いになってしまうというケースは珍しくありません。こういったトラブルは、適切な在庫管理を行っていないからこそ起こるものです。

在庫管理専門の部門を設けて適切な在庫管理を行えば、責任の所在が明確化されるため、トラブルに発展してしまうこともありません。

在庫管理を行うメリット

では、在庫管理を行うことでどのようなメリットが得られるのでしょうか。ここからは、在庫管理を行うメリットについて詳しくみていきましょう。

生産性向上

適切な手段で在庫管理を行えば、在庫管理に費やす時間を縮小できるようになるため、生産性向上に繋がります。近年は少子高齢化に伴い人手不足が深刻化しているため、限られた人手で最大限生産性を高めていくことには大きなメリットがあるでしょう。

余剰在庫削減

在庫管理によって余剰在庫を削減すれば、資金繰りを安定化させることができます。在庫が足りなくなることを恐れて過剰に在庫を抱えてしまうと、余剰在庫ばかりが増えて現金が減ってしまうため危険です。その点、適切な在庫管理を行えば余剰在庫が増えてしまうリスクが減り、より効率的に資金繰りを行えます。

欠品数の減少

在庫管理を適切に行わなければ、余剰に在庫を抱えてしまったり、逆に欠品数が多くなってしまったりするリスクがあります。また、在庫を余剰に抱えてしまうことで、必要な商品が他の在庫の中に埋もれてしまうというケースもあるのです。

扱う商品によっては、長期保管により劣化してしまい、出荷できなくなる可能性もあるため、適切な在庫管理を徹底することが重要といえます。

倉庫スペースの確保

在庫管理を行うことで、倉庫内のスペースを新たに確保できるようになります。スペースを有効活用し、デッドスペースをなくす工夫をすれば、新たな在庫を補完できるようになるでしょう。

冷蔵庫稼働面積の削減

扱う商品によっては、冷蔵庫の稼働が不可欠なケースもあります。当然、冷蔵庫に収容できる商品の数には限りがあるため、より適切な在庫管理が求められるわけです。在庫管理によって冷蔵庫の稼働面積や稼働台数を削減できれば、無駄なく冷蔵庫を利用できると同時に、電気代の節約にも繋げられる可能性があるでしょう。

また、昨今話題になっているSDGsの観点でも、冷蔵庫稼働面積を削減することには大きな価値とメリットがあるといえます。

品質保持

長期間在庫を保管していると、湿気や紫外線などが原因で品質が劣化していく可能性があります。また、長期保管で腐らない商品であっても、チリやホコリが混入する可能性は否めません。そのため、不必要に長期間保管する必要がないよう、計画的に在庫管理を行っていくことが大切です。

在庫管理が難しい理由とデメリット

在庫管理にはさまざまなメリットがあることがお分かりいただけたかと思いますが、必ずしもメリットばかりというわけではありません。

たとえば、在庫管理システムを導入するとなった場合、初期コストが発生してしまう点は一つのデメリットといえるでしょう。社内のインフラが整っていない場合であれば、サーバー構築や機器の準備などにもコストが発生するため、導入前の段階で「どれくらいのコストが発生するのか」を把握しておくことが大切になります。

また、在庫管理システムを導入しても、すべての従業員がはじめからスムーズにシステムを使いこなせるとは限らない点も、一つのデメリットといえるでしょう。最近では、手厚い導入サポートを受けられる在庫管理システムも多くなってきているため、よりスムーズにシステムを導入したい場合にはサポート体制が手厚いシステムを選択するのがおすすめです。

在庫管理の方法と種類

在庫管理には、いくつかの方法と種類が存在します。ここからは、具体的な在庫管理の方法と種類についてみていきましょう。

Excel（エクセル）

代表的な在庫管理の方法として挙げられるのが、Excelによって在庫を管理するというものです。パソコンにExcelがインストールされていればすぐに始められるので、導入のハードルは最も低いといえるでしょう。また、インターネット上にはExcelで在庫管理を行うためのテンプレートも多く公開されているので、それらを活用していくのも一つの手段といえます。

Excelでの在庫管理の課題

ただし、Excelでの在庫管理には関数やマクロの入力が必要になるため、入力する数値を間違えないように注意しなければなりません。他の方法と比べてミスが起こりやすい点は、Excelでの在庫管理における大きな課題といえるでしょう。

在庫管理システム

入庫から出庫までを一元で管理できる在庫管理システムは、Excelよりも効率的に在庫管理を行えるのが特徴です。在庫管理に必要となる大半の機能があらかじめ搭載されているため、煩雑な業務を効率化したい企業にとっては効果的な手段といえます。

需要予測AI

最近では、蓄積されたデータをもとに需要を予測できるAIも多くなってきています。高い精度で需要を予測できるため、在庫を余剰に抱えてしまうリスクを抑えられるのが特徴です。

導入コストが高い点はデメリットといえますが、そのコスト以上の成果に繋げられる可能性も十分にあるため、一概にデメリットと考えるべきではないでしょう。

在庫管理の手法

在庫管理には、さまざまな手法が存在します。それぞれにどのような特徴があるのか、詳しくみていきましょう。

ロケーション管理

ロケーション管理とは、倉庫内にある商品や材料の「場所を示す住所」を割り振って、在庫を管理していく手法です。ロケーションを割り振ることで、倉庫内の商品を見つけるのが容易になります。また、場所をデータとして管理できるので、システムを活用した効率的な在庫管理にも適しています。

ABC分析

ABC分析とは、在庫商品の「金額」や「売上」といった指標の中から重要視する評価軸を決めて分類し、管理していく手法です。「重点分析」と呼ばれることもあります。複数存在する商品に対して、重要度や優先度を決めることにより、効果的な在庫管理が実現できます。

入出庫管理

入出庫管理とは、倉庫から入出庫するときに、商品の履歴を記録したり保管したりする作業のことです。入出庫管理の担当者は、倉庫の中にどのような在庫が存在しているのか、いつどのような動きがあったのか、などを適切にしておかなければなりません。

入出庫の際、日付や品目、入庫数、出庫数、在庫数などをしっかりと記録しておけば、仮に何かしらのトラブルが発生してもすぐに確認を行えます。また、欠品や過剰在庫のリスクも低くなるため、需給状況に応じた最適なコントロールが可能になるわけです。

在庫管理にAIを活用した事例

最近では、在庫管理にAIを活用する企業も多くなってきています。ここからは、実際に在庫管理においてAIを活用した事例を4つご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

書店ごとに売れ行きを予測し、自動発注システムと連携

株式会社フライウィールでは、データ・AIから個店の最適な品揃えと在庫適正化を支援する需要管理サービス「Conata（TM）Demand Planner」の提供を開始しました。製品の公開に先立ち、カルチュア・コンビニエンス・クラブ (略称: CCC)が展開するTSUTAYAの書店事業で先行導入されています。

「Conata（TM）Demand Planner」は、顧客内に点在する多様かつ大量のデータを活用し、それらの課題を解決するサービスです。フライウィールの独自技術（オントロジー技術など）を通じて、データから人・商品・店舗の関係性を導き出し、個店ごとの需要予測と品揃え最適化に応用。その結果、時系列解析の精度を超えた予測精度と、最適な品揃え提案が同時に実現可能となりました。

先行導入したTSUTAYAでは、約7,000万人の会員データや約800店舗、約450万タイトルが組み合わさった桁違いに多量なデータを、「Conata（TM）Demand Planner」によってデジタル空間に再現し、意味や関係性を抽出しました。

そのデータを活用してAI(人工知能)が書店ごとに売れ行きを予測し、適正部数と品揃えをCCCの自動発注システムと連動されます。この仕組みによって、人手では困難だった「各書店のニーズに基づいて最適な量を最適なタイミングで配本できる仕組み」を新たに作り出すことに成功しました。

結果的に、一般的に30％以上とされる書籍の返品率を13％まで引き下げることに成功し、限りあるスペースを更に有効活用できることが実証されています。今後は、書店事業の効率化を推進のために、書籍等の販売を行うTSUTAYA約800店舗に順次導入される予定です。

宅配デリバリーの注文傾向や天候から最適な発注量を店舗ごとに算出

株式会社サンライズでは、株式会社Goalsが飲食店向けに提供している、食材の発注数量を自動で算出するHANZO自動発注を、運営する宅配寿司「つきじ海賓」「おすし日和」、宅配釜飯「釜福」の合計55店舗に導入しました。

飲食店の運営コストは、人件費と食材原価が大きな割合を占めています。食材原価のコストコントロールのためには適正な食材発注や原価管理が重要になりますが、適切に実行するためにはメニューごとの注文数予測や食材原価の把握など、経験値が必要な作業です。

HANZO自動発注は、天候に左右される売上増減や、直近の注文傾向なども加味した売上予測を店舗ごとにAIが行い食材の発注量を算出することで、適正な発注を実現するクラウドサービスです。発注時間短縮のほか、発注ミスによる食材不足や過剰在庫を防止し、発注の心理的負担や食材ロス軽減に貢献します。

導入にあたり、サンライズサービス代表取締役社長の松村幾敏さんは「勘に頼っていた発注作業をHANZOが実施してくれることで、店長の時間の余裕ができ、従業員の教育ひいてはお客様サービスの向上につなげることができます」とコメントしています。

保険薬局の在庫適正化で欠品、発注・納入回数、毎月末の在庫金額を削減

株式会社ビッグツリーテクノロジー＆コンサルティング（BTC）と、医薬品情報をベースとした保険薬局向けのソフトウェア開発と販売を行う株式会社ユニケソフトウェアリサーチは、AIを活用した保険薬局の在庫適正化サービスの実用化にあたり、複数の薬局チェーンにおける効果検証に着手します。

ユニケ社は長年に渡り、保険薬局や薬剤師を支えるレセコン、電子薬歴、医薬品データベース等のメディカルヘルスケアソリューションを提供してきました。また、BTCはクラウド等の技術におけるユニケの戦略的パートナーとして、薬局の業務アプリとクラウドを連携できるデジタル基盤を構築しました。薬局の現場で発生したデータをクラウドで処理することにより、薬局内のコンピューティングだけでは実現の難しかったビッグデータ分析や他のクラウドサービスとの連携など、先進技術を利活用できます。

両社は、このデジタル基盤の上にAIを活用した需要予測サービスを開発し、複数の薬局の在庫データを元に検証を行った結果、欠品回数、発注・納入回数、毎月末の在庫金額を削減できることを確認。また、6月末よりAIによる在庫適正化サービスを導入しパイロット運用を行った薬局では、コロナ禍において処方箋枚数の減少や長期処方の増加へと市場が変化する中においても、一定の評価を得ることができました。

また、保険薬局には様々な特性の店舗があります。特定の病院やクリニックの処方箋を集中的に受けるタイプ、不特定多数の医療機関の処方箋を受け付けるタイプ、処方箋の有無を問わず地域の住民の健康をサポートするタイプなど、特性により医薬品の需要は異なります。

これらの様々なタイプの店舗ごとに「在庫適正化サービス」の効果について検証することとし、複数の保険薬局でパイロット店舗を選抜し、効果を検証します。