AIが変える需要予測のメリットと課題
～各業界の活用事例をご紹介～

AIを活用した在庫管理と販売予測の現状と未来

近年、人工知能（AI）の進展により、企業の在庫管理や販売予測の精度が飛躍的に向上しています。AIは、在庫を効率的に管理し、適正な在庫水準を保つための強力なツールとなり、企業のコスト削減や業務効率化に大きく貢献しています。特に、小売業や製造業、医療分野などでその効果が顕著に現れています。本稿では、各業界におけるAIを活用した在庫管理の事例とそのメリット、さらには課題について概観します。

小売業におけるAIの活用

小売業では、需要の予測が非常に重要です。AIは過去の販売データや季節、マーケティングキャンペーン、さらには天候データなどを組み合わせて需要予測を行います。これにより、企業は適切な発注を自動化し、品切れや過剰在庫を防ぐことができます。アマゾンやJD.comといった企業は、AIを使った自動在庫管理システムを導入し、効率的な運営を実現しています。
（参考：https://aws.amazon.com/jp/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/）

また、AIによる「ダイナミックプライシング」の導入も進んでいます。AIが在庫や競合の価格、需要の変動をリアルタイムで分析し、最適な価格設定を行います。これにより、商品の売れ残りを防ぎ、利益を最大化することが可能になります。

製造業におけるAIの活用

製造業では、AIによるサプライチェーンの最適化が進んでいます。原材料や部品の在庫管理が生産ラインの稼働に直結するため、AIはリアルタイムで供給状況を監視し、供給不足や過剰在庫を事前に検知します。これにより、コストを削減し、効率的な生産が可能となります。例えば、トヨタ自動車では、AIを使って部品の供給状況を管理し、ジャストインタイム生産をさらに強化しています。

さらに、AIは機械や設備のメンテナンスにも活用されています。設備の稼働データをAIが分析し、故障の兆候を事前に察知することで、適切な部品の発注が可能となり、ダウンタイムの最小化が実現します。

医療分野におけるAIの活用

医療業界では、薬品や医療機器の在庫管理がAIによって効率化されています。AIは、過去の患者データや処方履歴を元に、どの薬がどの時期に多く消費されるかを予測し、適切な在庫量を確保します。また、使用期限が近づいた薬品を自動で警告する機能も搭載されており、廃棄ロスの削減にも貢献しています。

COVID-19パンデミック時には、AIによる物流管理システムがワクチンの供給最適化に寄与し、必要な医療物資をタイムリーに届けることで、感染拡大防止に役立ちました。

小売業のAI導入事例：イオンリテール

日本の大手小売企業であるイオンリテールは、AIを活用した「AIカカク」と「AIオーダー」というシステムを導入しています。「AIカカク」は、過去の販売データを基に、適切な値引き価格を自動で提示し、食品ロスの削減に貢献しています。2021年に導入されて以来、売り切り価格の最適化により、ロス率が1割以上低減しました。

さらに、「AIオーダー」は、客数や商品の需要予測を基に、最適な発注数を提示するシステムです。このシステムを導入することで、発注にかかる時間が半減し、在庫管理の効率が大幅に向上しました。特に、天候や曜日などの外的要因を考慮したAI予測により、品切れや過剰発注を防ぎ、在庫の削減にも成功しています。
（参考：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000488.000046783.html）

AIによる在庫管理のメリットと課題

AIを活用した在庫管理には多くのメリットがあります。まず、リアルタイムで在庫状況を把握できるため、迅速な対応が可能となり、品切れや過剰在庫のリスクを低減します。さらに、AIの高精度な需要予測により、発注業務の効率化が実現し、コスト削減につながります。

一方で、AIシステムの導入には初期コストがかかること、また、AI技術に関するスキルが必要な場合があることも課題です。システムの選定や導入には慎重な検討が求められますが、長期的には大きなリターンが期待できるでしょう。

LTV-Zaikoで在庫量の適正管理を！

在庫管理の担当者の代わりを務めてくれるツール、それが「LTV-Zaiko」です。

LTV-Zaikoを使うことによって今ある在庫を販売開始日からの経過日数と消化率を計測し、独自に定めた７象限に自動的に振り分けます。

これにより商品の好調・不調を分かりやすく可視化することが可能で、自動計算された完売予測日をチェックすることで、欠品の早期発見・余剰在庫の削減に役立ちます。

SKU単位での商品登録設定もできるので、季節性の高い商品は早めの終売設定をしたり、定番商品は入荷ごとに閾値を設定し直したりできます。

まとめ

今回は各業界におけるAIの具体的な活用例を交え、在庫管理におけるAI技術の重要性とその利点、導入時の課題を総合的にまとめてみました。

AIを活用した在庫管理は、今後ますます重要な技術となっていくことと思われます。精度の高い需要予測やリアルタイムの在庫把握は、企業にとって大きな競争力となり、持続可能な経営にも寄与します。

AI技術の進化に伴い、企業はこの技術を取り入れることで、業務の効率化とサステナビリティを両立させることが求められます。今後、AIの導入は、ビジネスにおける重要な戦略の一環としてさらに広がっていくでしょう。