なぜ今、在庫管理にAIが必要なのか ？ 事例で見る導入成果と課題

なぜ今、在庫管理にAIが必要なのか

人手不足・コスト高騰の中で求められる"業務効率化"

在庫管理を担う物流・製造・小売などの業界では、人材確保が深刻な課題となっており、業務量に対して必要な人員を確保できない状況が続いています。さらに、最低賃金の上昇や外注費の高騰が加わり、従来のように「人を増やして業務を支える」運用モデルの見直しが求められています。こうした状況において、AIは有効な解決策の一つになりつつあります。

例えば、従来であれば担当者が販売実績や勘に基づいて行っていた発注判断を、過去データや傾向を学習したAIが代替することで、一貫性のある発注が可能となります。このように、限られた人員で安定したオペレーションを維持するためには、AI技術の活用は避けて通れません。

属人化からの脱却と、意思決定のデータ化が急務に

多くの現場では、在庫管理における発注判断や需給予測が、経験や勘に基づいて行われています。特定の担当者が不在になると判断基準が不明確となるため、業務継続性・再現性の観点から大きなリスクをはらんでいます。AIはこうした属人性を排除して、過去の販売実績・季節要因・地域特性・マーケティング施策などのデータを統合的に分析できます。

これにより、客観性の高い意思決定を支援することが可能になります。

AIがもたらす価値は「自動化」よりも「精度と最適化」

AIの導入効果として"業務の自動化"が取り上げられますが、在庫管理における本質的な価値は、需要予測や在庫最適化における「精度」と「判断の質」にあります。多様な要因をリアルタイムで解析することで、人間では処理しきれない複雑な判断を可能にします。

• 過去の売上データ
• 天候・曜日・イベントなどの外部要因
• 商材ごとの回転率や季節性
• 地域や店舗ごとの需要特性

高精度な需要予測により、過剰在庫の削減と欠品リスクの低下を実現します。すでに、アパレル・食品小売・製造業など幅広い業種において、AI導入による在庫回転率の改善、廃棄コストの軽減、発注業務の省力化といった具体的な成果が報告されています。AIは単なる自動化ツールではなく、経営判断の精度とスピードを向上させる意思決定の支援ツールとして位置づけるべき存在です。

AIの基礎知識

在庫管理業務にAIを活用するには、その仕組みや特性を正しく理解しておくことが重要です。本章では、AI導入を検討する上で押さえておくべき基本的な知識を整理します。

在庫管理に活用されるAI技術

在庫管理の現場においてAIが活用される場面は多岐にわたります。共通しているのは、過去のデータやリアルタイム情報を活用して、より正確かつ効率的な意思決定を行うという点です。

主な活用領域は以下の通りです。

需要予測の高度化

AIは販売履歴や在庫回転率、リードタイム、季節変動、天候、マーケティング施策などの多様なデータを学習して、将来の需要を高精度で予測します。

発注タイミング・発注量の最適化

AIが在庫推移を学習して、最適な補充タイミングや発注量を自動で提案します。人による判断のブレを排除して、再現性の高い運用を実現します。

AIカメラによる棚状況の監視

画像認識を搭載したAIカメラと連携することで、売場や倉庫の棚状況を自動で監視して、欠品や商品補充のタイミングを可視化します。

これらの技術は、在庫管理システムやERP、IoTセンサー、POSシステム、WMSなど周辺システムとの統合を前提に活用されます。そのため、AIを軸としたデータ連携の設計が成功のカギとなります。

機械学習とディープラーニングの違い

AIの中核技術としてしばしば言及される「機械学習」と「ディープラーニング」は、どちらもデータを使ってコンピューターに学習させる手法ですが、その仕組みと応用範囲には明確な違いがあります。

機械学習

あらかじめ与えられたデータから規則性や傾向を見つけ出し、将来の結果を予測・分類するアルゴリズムの総称です。在庫管理においては、過去の販売実績と天候や曜日といった要因を組み合わせ、将来の需要を予測する用途に使われます。機械学習では、予測に使う要素(特徴量※)を人間が設計して、AIがそれに基づいて学習するという流れが一般的です。

※特徴量：予測の判断材料となるデータ項目(天候、曜日、売上履歴など)

ディープラーニング

機械学習の一分野であり、「ディープニューラルネットワーク」と呼ばれる多層構造のニューラルネットワーク※を用いて、より複雑なデータ構造や非線形な関係性を自動的に学習する手法です。この手法は、画像や音声、自然言語といった非構造データの解析に強みを発揮し、在庫管理においては画像認識を用いたAIカメラでの棚監視や、購買行動パターンの自動分類といった応用が進んでいます。

※ニューラルネットワーク：人間の脳神経回路を模した多層構造の学習モデル。

このように、機械学習とディープラーニングは目的や扱うデータの性質によって使い分けられています。両者を適材適所で組み合わせることで、より柔軟かつ高精度な在庫管理が可能となります。

在庫管理における活用領域

需要予測と発注最適化

AIが在庫管理に貢献する領域の中で、もっとも実用性と効果が高いとされているのが、需要予測と発注業務の最適化です。

期待される効果

従来、発注は過去の販売実績や担当者の経験に基づいて行われてきましたが、この方法では短期的な需要変動や外部要因を適切に反映することが困難でした。特に天候、販促施策、地域イベントなどの要因が複雑に絡み合う現代の消費行動においては、人の判断だけでは限界があります。AIを活用することで、これらの多様な変数を組み合わせた高度な予測モデルを構築することが可能になります。

需要を高精度で予測した上で適正な発注量を自動算出でき、欠品や過剰在庫といった在庫リスクを抑制することが可能になります。また、発注担当者の業務を大幅に軽減できるため、現場の業務負担削減にも直結します。

AIカメラによる売場・在庫の自動監視

これまで、棚の状況確認や商品補充の判断は、従業員による目視や定期的な巡回に頼って行われてきました。 

この方法では状況の変化にリアルタイムで対応することが難しく、欠品や陳列ミスが発生しても見逃されることが少なくありませんでした。

導入によるメリット

AIカメラは、店内に取り付けたカメラ映像をリアルタイムで解析して、商品の陳列状況や欠品箇所を自動で検知します。

これにより、従来は人が行っていた棚の監視業務が自動化され、売場の状況を常時かつ正確に把握することが可能になります。また、店内在庫が減少した際にはシステムから即時にアラートが発信されるため、補充の遅れによる機会損失も防げます。

人間の「見て判断する作業」を自動化できるAIカメラは、特に多拠点展開している企業にとって投資対効果が高いといえます。無人店舗や省人化を推進する業態では、AIカメラによる在庫監視がその根幹を支える技術となっており、売場の可視化と補充作業の効率化を同時に実現しています。

さらに蓄積された画像データは、売場レイアウトの改善や商品配置の最適化など、販売戦略の立案にも活用されています。

代表的な導入事例

事例1：ローソン ― AI発注「AI.CO」で発注精度と粗利を同時に改善

全国に約14,000店舗を展開するコンビニチェーンのローソンは、AIを活用した次世代発注システム「AI.CO(AI Customized Order)」を2024年5月から全国に本格導入し、同年7月に全国展開を完了しました。

課題

これまで発注業務は、店長や担当者の経験と勘に依存しており、欠品や過剰在庫、食品ロス、発注作業時間の増大が課題でした。

解決策

AI.COは、過去の販売実績や天候、曜日、イベント、立地などを解析して、商品ごとに最適な発注量と値引きタイミングを自動で提案します。発注と値引きの両面からアプローチすることで、欠品と廃棄という相反する課題を同時に解決しました。

効果

• オペレーション負担の削減 (3割削減を目標)
• 欠品率・廃棄ロスの低下
• 年間約70億円の粗利増を見込む (2025年度見通し)

引用元

https://www.lawson.co.jp/company/fc/innovation/
https://diamond-rm.net/technology/481862/
https://www.excite.co.jp/news/article/Shokuhin_shokuhin107029/

事例2：ヤオコー ― AI自動発注で在庫15％削減・発注時間85％短縮

関東地方を中心にスーパーマーケットを展開するヤオコーは、日立製作所とオプティマムアーキテクト合同会社の協力の下、AI需要予測に基づく自動発注システムを導入しました。

課題

店舗ごとに発注担当者のスキル差があり、発注精度や在庫水準のばらつきが課題でした。加えて、手動発注により毎日数時間の業務負荷が発生していました。

解決策

AIが販売実績・天候・販促情報・曜日など30種類のコーザルデータ(変動要因となる要素データ)を活用して、商品ごとに需要を予測して発注量を自動算出します。店舗では、AI提案を確認するだけで発注が完了する仕組みを構築しました。

効果

• 発注業務時間：3時間 → 25分 (約85％短縮)
• 店舗在庫量：約15％削減
• 発注の自動化率：65% → 98%に向上
• 販売機会ロスや食品ロスの削減により、業務改善を実現

引用

https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2023/02/0221a.html
https://it.impress.co.jp/articles/-/24482

事例3：リオン・ドール × NEC ― AI活用により欠品日数6.5％改善・食品ロス40％軽減

東北地方を中心にスーパーマーケットを展開するリオン・ドールは、NECのAI需要予測に基づく自動発注システムを導入しました。

課題

日配品など賞味期限が短い商品の発注では、欠品防止と廃棄削減の両立が難しく、担当者の経験頼みとなっていました。

解決策

異種混合学習技術を用いたAIが、過去の販売データ、天候、曜日、イベントなどを解析して、商品ごとに最適な発注量を自動算出します。予測の根拠を説明できるホワイトボックス型AIのため、現場での信頼性も高いシステム構築を実現しました。

効果

• 欠品日数：6.5％改善
• 食品ロス(ロス金額)：25〜40％軽減
• 発注業務の効率化・標準化を実現

引用

https://jpn.nec.com/press/202002/20200221_01.html

事例4：そごう・西武 — 画像認識AIで棚卸・発注業務をデジタル化

百貨店のそごう・西武は、Ridgelinez株式会社が開発した画像認識AIを組み込んだ在庫管理業務アプリを導入しました。

課題

取扱商品やメーカーが多岐にわたり、完全なバーコード管理ができていなかったため、発注業務や在庫管理をデジタル化できず、担当者の経験に頼った発注を実施せざるを得ない状況でした。その結果、「発注に時間がかかる」「担当者によって発注精度のばらつきがでる」「在庫管理がアナログなためECと連動できない」といった課題がありました。

解決策

画像認識AIを組み込んだ在庫管理業務アプリにより、AIが商品の有無や数量の自動判定を行い、発注・納品データと紐づけて管理できる仕組みを構築しました。バーコードなどの有無にかかわらず、商品の在庫単品管理が可能になり、画像認識AIの検知率は約99％を達成しました。

効果

• 2022年1月からの実証実験を経て、2023年8月28日に本格導入 (対象フロア：西武池袋本店 諸国銘菓・名産売場 / そごう大宮店 諸国銘菓売場)
• 発注・検品・納品作業時間を約33％削減

引用

https://www.sogo-seibu.co.jp/pdf/20230807_01.pdf

事例5：ローソン × ソニーセミコンダクタソリューションズ — エッジAIカメラで棚管理を自動化

ローソンは、ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社を含む3社共同で、エッジAI技術を活用した棚状況の自動認識システムの実証実験を実施しました。

課題

棚の状況確認や、商品陳列の確認作業に多くの工数がかかっていた他、各店舗での販促施策の実施確認も負担となっていました。

解決策

店舗内にソニー製インテリジェントビジョンセンサー※「IMX500」を搭載したエッジデバイス※を数十台設置して、商品棚の陳列状況と販促施策(集合陳列や販促POPなど)の実施状況をリアルタイムに検知する仕組みを構築しました。

※インテリジェントビジョンセンサー：映像のデジタル化からAI処理までを単体で行えるイメージセンサー。

※エッジデバイス：クラウドにデータを送らず、端末側でデータ処理(この場合はAI処理)が行える機器の総称。通信量削減やリアルタイム処理が可能。

効果

• 陳列や販促施策の実施状況の可視化により、オペレーション改善に貢献

引用

https://www.sony-semicon.com/ja/news/2023/2023111601.html

AI活用を成功に導く実務ポイント

ポイント① データ品質の確保

AIの精度は与えられるデータの質と量に大きく依存します。在庫管理においては、販売・購買データ、入出庫データなどが主要な学習対象となりますが、これらのデータが複数のシステムに分散していたり、欠損や誤記が多く含まれていると予測精度が大きく低下します。特に紙や表計算ソフトで管理されている環境では、構造化されたデータの取得が困難であり、AI導入の前段階としてデータ整備が必須です。

ポイント② 初期投資とコストの考え方

AIを用いた在庫管理システムは、従来の業務システムとは異なり、学習させる期間や運用環境の構築が必要であり、導入初期に一定のコストと時間がかかる点は避けられません。また、導入効果がすぐに目に見える形で表れるとは限らず、短期的には投資対効果を判断しにくい局面もあります。このため、クラウドで提供されるAIサービスなど、導入負荷を最小化できる選択肢を検討することも有効です。

ポイント③ システム連携の課題と対策

AIを導入する際には、既存の業務システムとの連携が避けて通れません。しかし実際には、業務システム間のデータ統合が進んでいないことや、外部サービスとの連携機能が不足しており拡張性が低いことが課題となります。このような課題に対しては、データ連携機能の高いクラウドERPへの移行や、ERPと連携可能なAIサービスの導入が推奨されます。

キャムマックス × Prediction One が切り拓く、新たな在庫管理の形

企業がAIによる在庫最適化を実現するには、単なる予測精度の向上だけでなく、業務データの可視化と一元管理による「判断の質」の向上が不可欠です。

この要件を満たすのが、中小企業向けクラウドERP「キャムマックス」とソニーのAI予測分析ツール「Prediction One」の連携です。

データ基盤とAIの最適な組み合わせ

「キャムマックス」は、実店舗・EC・卸といったオムニチャネル環境に対応しながら、受発注から会計までのバックオフィス業務をノンカスタマイズで一元管理できるクラウドERPです。多機能でありながら導入コストが抑えられ、中小企業を中心に高い評価を得ています。

また、「Prediction One」は機械学習やプログラミングのスキルがなくても、数クリックの簡単な操作でAIモデルを作成できる”Auto MLツール”です。予測結果に対してどの入力データが寄与しているかが視覚的にわかるため、現場でも「なぜその予測になったのか」を理解しやすく、ブラックボックス化を避けることができます。

「キャムマックス × Prediction One」連携によって実現できること

最大の利点は、データ連携の手間を大幅に削減できる点にあります。

キャムマックスで蓄積した業務データを、Prediction Oneにアップロードするだけで、すぐにAIによる需要予測を開始できます。2つのシステムを併用することで、受注から会計までの一連のトランザクションをシームレスに管理できるだけでなく、そのデータを活かして高度で自動化された機械学習による分析が可能になります。

 "自社の意思決定にAIをどう取り込むか"それを経営の観点から本気で考える企業にとって、この組み合わせは極めて合理的かつ実効的な選択肢となるはずです。