在庫管理は企業の利益を左右する業務ですが、従来の方法では過剰在庫や欠品といった課題が絶えません。近年は、AI（人工知能）を活用して需要を高精度に予測し、在庫を最適化する企業が増えています。発注の自動化や業務効率化、在庫のコスト削減など、多くのメリットが期待できるのがAIによる在庫管理です。
本記事では、AIの在庫管理で実際に成果を上げた企業の成功事例をご紹介します。さらに、導入のメリットや活用のポイントをわかりやすく解説しているので、ぜひ参考にしてください。
SHIFT AIでは、ツール選定から導入・運用までを一貫してサポートいたします。また、eラーニングコンテンツやワークショップも実施しており、AIの基礎的な使い方が学べます。気になる方はお気軽にお問い合わせください。
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AIを活用した在庫管理の重要性とメリット
AIで在庫管理を行うことの重要性やメリットをご紹介します。
需要予測による在庫の最適化とコスト削減
AIは過去の販売実績や天候、曜日、イベントなどのデータをもとに、高精度な需要予測を行います。
予測に基づいて在庫数を調整することで、欠品や売れ残りのリスクを抑えつつ、過剰在庫による保管コストや廃棄ロスを削減できます。
また、発注のタイミングも自動で行われるため、担当者の業務負担が軽減され、属人的だった在庫管理の向上にもつながるのが利点です。結果として、安定した供給と利益率アップを同時に図れるようになります。
在庫数管理ミスの防止とリアルタイムの可視化
在庫数の管理においてもAIは大きな効果を発揮します。例えば、AIカメラやIoTセンサーを活用することで、棚や倉庫内の在庫状況をリアルタイムに監視し、在庫数を自動的にカウント・記録することが可能です。
これにより、目視での確認や手動によるミス、記録漏れといったヒューマンエラーを防げ、正確な在庫情報を常に把握できる環境が整います。結果として、在庫誤差によるトラブルを防ぎ、発注する判断を素早く行えるようになるでしょう。
在庫管理業務の自動化・効率化による省力化
AIを導入することで、これまで手作業で行っていた在庫管理業務の多くを自動化できます。例えば、商品の発注処理や棚卸、在庫補充の管理など、複雑で時間のかかる作業をAIが代行することで、業務の効率が向上します。
結果的に人手不足の解消にもつながり、現場スタッフは本来注力すべき接客や売場づくりといった付加価値の高い業務に集中できるようになるでしょう。
関連記事：在庫管理はAIでここまで進化する！メリットや成功のポイントを紹介
AIを活用した在庫管理の成功事例11選
ここからは実際にAIを導入して在庫管理に成功した事例をご紹介します。
- イトーヨーカドー
- トライアルカンパニー
- 薬局チェーン
- H&M
- 出光興産
- ストライプインターナショナル
- ファミリーマート
- ロレアル
- Amazon
- そごう・西武
- 大塚商会
1.イトーヨーカドー｜AI発注支援で発注時間を約6割削減
2020年9月1日、イトーヨーカドーでは、全国132店舗にAIを活用した商品発注システムを導入し、約8,000品目を対象に本格運用を開始しました。
気温や降水確率、曜日、客数、商品陳列の情報などをAIが分析し、最適な販売予測数を算出。店舗の担当者はそのデータをもとに発注量を判断します。テスト段階では発注業務の時間を約3割削減し、欠品の減少と適正在庫の効果が確認されました。浮いた時間は接客や売場づくりに充てられた導入事例です。
出典：発注業務を効率化し、接客や売場づくりをより強化「AI（人工知能）発注」の仕組みを全店に導入
2.トライアルカンパニー｜AIカメラで値下げを自動化し販売機会を最大化
トライアルカンパニーでは、店舗内にAIカメラを105台設置し、総菜やお弁当売場の販売状況を天井から常時監視するといった方法を採用しています。
AIによって在庫量を画像解析で把握し、大量に食材が残っている場合は自動で値下げを判断し、電子棚札に即時反映されます。これまで従業員が一つひとつ商品にシールを貼っていた作業が自動化されたことで、生産性が大きく向上しました。
また、AIは棚前での顧客の動きも分析し、レイアウトや棚割りの最適化にも活用されています。勘に頼らない売場運営が実現しています。
出典：トライアル、AIカメラで自動値下げ 広がるリテールテック
3.薬局チェーン｜AI発注システムで在庫金額を20％圧縮
ファーマクラウド社が提供するAI発注・在庫管理システム「メドオーダー フルプラン」は、薬局の業務負担を軽減しつつ在庫の最適化を図るツールです。
処方実績データをもとにAIが自動で発注点を算出し、常に過不足のない在庫を維持します。実際に、導入した薬局では平均2割、最大で5割の在庫削減を実現しており、経営効率の改善にも役立っています。
出典：調剤薬局向けAI発注・在庫管理システム「メドオーダー フルプラン」
4.H&M｜トレンドをAIが先読みし、売れ残りゼロへ
H&Mでは、AIを活用して顧客のニーズを事前に予測し、必要な商品だけを適切な数量で生産する仕組みを構築しています。さらに、どの地域や店舗に、「いつ、どの商品をどのくらい届けるべきか」をAIが判断し、最適な商品配分を可能にしています。
これにより、売れ残りや在庫の偏りを防ぎ、余剰在庫や廃棄の削減に成功しました。顧客のニーズやトレンドに応じた柔軟な供給体制を整えることで、環境負荷と在庫リスクの両方を抑える取り組みを進めています。
出典：「一切廃棄はしない」 H&Mの在庫問題と循環型シフトへの取り組みをサステナビリティ責任者が語る
5.出光興産｜AIでガソリン需要を予測し在庫を最適化
出光興産では、燃料油の配送に関する配車計画業務にAIと最適化モデルを組み合わせた新システムを導入しました。各サービスステーションの需要をAIが予測し、結果をもとに最適な配車ルートや配送計画を自動で構築しています。
最終的には担当者が現場の事情を加味して微調整を行うことで、効率性と実用性の両立を実現しています。この取り組みにより、従来と同じ精度を維持しながら、配車計画の作成時間を25％削減する成果を上げました。
出典：AI と最適化モデルを活用した新システムの導入により燃料油の配車計画の作成時間を 25％削減
6.ストライプインターナショナル｜AI分析で値引率を改善し在庫圧縮
ストライプインターナショナルは、主力のアパレルブランド「アース ミュージック＆エコロジー」でAIを活用した在庫圧縮の取り組みを進めています。
2018年8月からAIによる販売データ分析を導入し、在庫と値引きの最適化を図った結果、翌年の1月にはセール時の値引き率が14ポイント改善され、タイムセールの実施時間も従来の4割減となりました。
成果は収益面にも表れ、同期間の粗利益は前年の2倍以上に増加しています。AIが利益改善に直結する結果を示しました。
出典：ストライプ20年1月期はAI分析で在庫を8割まで圧縮 音楽事業にも進出
7.ファミリーマート｜Google CloudのAIで発注精度と接客品質を両立
ファミリーマートでは、加盟店の発注業務をサポートするAIアシスタントを導入しています。このAIは周辺店舗の販売データをもとに、今売れている商品を提案し、発注のタイミングを後押しする機能を備えています。
実証実験では、導入した店舗の平均日販が2〜5％向上し、販売促進への貢献が確認されました。
また、本部の担当者が行っていた複雑なデータ処理もAIが行うことで、店舗側の作業負担を約3割軽減し、業務の効率化にもつながっています。
8.ロレアル｜AIとドローンを用いた画像認識技術
L’OrealグループはHardis Groupと連携し、ドローンと画像認識技術を用いた新たな在庫管理システムを導入しています。これまで人間が手作業で行っていた棚卸業務を、ドローンが代行することで、倉庫内の在庫状況を正確に把握できるようになりました。
人手をかけずに深夜や休日にも在庫確認が可能となり、サプライチェーン全体のスピードと精度が向上しており、さらに顧客対応力の大幅な強化にもつながっています。
出典：AIとドローンで在庫管理、シフト表を自動作成 知られざる小売業界のAI活用術
9.Amazon｜ロボティクスとAIで在庫と物流をリアルタイム制御
Amazonは2024年7月、AIと機械学習を活用した物流システムをさらに高度化させました。AIが商品の需要を先読みし、各地域の在庫配置を自動で調整することで、欠品のリスクを減らしつつ余剰在庫もコントロールできるようになっています。
さらに、配送ルートもAIがリアルタイムで最適化する仕組みを導入し、配送時間の短縮と燃料の使用を抑えることに成功しました。これらの技術は、迅速・効率的な物流運営の基盤となっています。
出典：AmazonはAIと機械学習を物流に応用し効率化と精度向上を目指す
10.そごう・西武｜画像認識AIによる在庫管理
そごう・西武では、実店舗とECサイトの在庫を一元管理するOMO化を推進する中で、画像認識AIを活用した単品在庫管理のデジタル化を開始しました。
西武池袋本店とそごう大宮店で導入されたこのシステムは、バーコードがない商品でもAIが認識して在庫を把握できる点が特徴です。発注精度の向上に加えて、売場での業務負担軽減にも効果があり、今後は他の売場やテナントにも拡大する計画が進められています。
出典：店頭在庫のＯＭＯ化・ＡＩ発注を目指して在庫管理デジタル化の取り組みを開始
大塚商会｜ビッグデータを分析し今後の予測・判別
大塚商会は、機械学習プラットフォーム「dotData」を活用し、自社の営業活動の生産性向上を図ってきました。これまでの実績とノウハウを活かし、中堅・中小企業にもAI活用を広げるべく、データを用意するだけで高度な分析結果が得られる「dotData AI分析サービス」を提供しています。
導入企業ではコールセンターの受注件数が従来の7倍に増加するなど、AIによる業務改善の成果がすでに具体的に現れています。
出典：「受注件数7倍」の効果を生んだAIサービス機械学習を中堅・中小企業の身近なものに
AI在庫管理の導入プロセス
AIによる在庫管理を成功させるには、導入前に全体の手順をしっかりと把握しておくことが重要です。準備不足のまま進めてしまうと、期待した効果が得られなかったり、現場で定着しなかったりといったリスクが高まります。
失敗を避け、スムーズに導入を進めるためにも、各工程のプロセスを理解した上で取り組むことが求められます。
- 導入目的・解決したい課題を明確にする
- データ準備とソリューションに選定を行う
- 小規模テスト導入（PoC）による効果を検証する
- 本格導入と定着化を実施する
STEP1：導入目的・解決したい課題の明確化
まずAIを導入する目的や、解決したい在庫管理上の課題を明確にすることが不可欠です。
例えば以下のような課題が挙げられます。
- 在庫の回転率を向上させて保管コストを下げたい
- 欠品を減らして販売機会のロスを防ぎたい
このように、経営に直結する指標を意識しながら、具体的な改善目標を洗い出しましょう。
目的が曖昧なままでは、後のツール選定や効果検証にも支障が出るため、最初の段階で課題と目標を言語化しておくことが大切です。
STEP2：データ準備とソリューション選定
AIは過去の販売実績や在庫推移、発注履歴といったデータをもとに学習するため、これらの情報を整理・整備する必要があります。データが複数のシステムに分散している場合は統合し、誤入力や欠損があるときは可能な範囲で修正・補完して精度を高めてください。
また、現在はクラウド型の需要予測サービスや在庫最適化ツールなど、さまざまなAIソリューションが提供されていますが、それぞれ機能や価格帯が異なります。導入目的に合致するか、実績やサポート体制はどうかといった観点から比較検討し、自社に最適な製品を選ぶことが重要です。
なお、ChatGPTのような自然言語AIも、データ分析や予測補助に活用できるケースもあるので、まずはコストを抑えながら始めるのがおすすめです。
STEP3：小規模テスト導入（PoC）による効果検証
PoCはAIが本当に使えるのかを確かめる大切なステップです。AI導入の効果や実用性を見極めるために、まず小規模なテスト導入（PoC＝Proof of Concept）から始めるのが基本です。いきなり全社展開するのではなく、特定の商品カテゴリーや一部店舗に限定して導入し、実際の運用データを通じて精度や効果を検証します。
ここで重要なのは、PoCの段階でもAIの予測結果を過信しすぎず、現場の判断や実情と照らし合わせて活用することです。
ディープラーニングなど高度な技術を使っていても、AIの種類によっては十分なデータ量がなければ精度が出ないケースもあります。また、プログラミングや専門知識が必要なシステムもあるため、PoCの段階で社内にどのレベルのITリテラシーが必要かも確認しておくと、正式導入時の混乱を防げます。
STEP4：本格導入と定着化
AI在庫管理システムを本格的に導入し、全社的な運用へと展開します。実装の際には、PoCで明らかになった課題や改善点を踏まえてシステムを再調整し、自社の業務フローに無理なく組み込むことが重要です。
現場での定着化を図るためには、従業員への丁寧な研修やマニュアルの整備、運用ルールの徹底が欠かせません。AIの仕組みや役割についての正しい認識を共有し、担当者が自信を持って活用できるようにする取り組みが必要です。
将来的にも、さらなる精度向上や機能拡張も視野に入れつつ、社内におけるAI活用の基盤を築いていくことが大切です。継続的な見直しと登録データのメンテナンスも忘れず、AIを有効に機能させ続ける体制を整えましょう。
AI在庫管理の課題と解決策
企業がAIによる在庫管理を導入する際には、事前に押さえておくべき注意点がいくつかあります。スムーズに運用を進め、最大限に効果を得るためには、AI活用に伴う課題と対処法を理解しておくことが重要です。ここでは、導入時に直面しやすい課題と、解決策を詳しくまとめました。
初期コストが発生する
AI在庫管理の導入にあたって最初に直面するのが、システム構築費やコンサルティング費用などの初期コストです。特に中小企業にとっては、この投資が大きな負担に感じられる場合もあります。しかし、ここで重要なのは、費用の大きさではなく費用対効果が見込めるかどうかです。
解決策としては、導入の目的に基づいたROI（投資対効果）を事前に試算し、AIが実際に成果を出しやすい分野、例えば欠品率の低減や在庫コストの削減に効果的な領域から着手するのが現実的です。
必要に応じて、汎用的なアルゴリズムを活用した既存のソリューションを選ぶことで、初期費用を抑えつつ効果を確認することも可能です。
関連記事：AI導入にかかる費用とは？料金を抑える方法や相場も解説
AIに詳しい人材の不足とサポート活用
AIを導入する上で多くの中小企業が頭を抱えるのが、AIやデータ分析に精通した人材の不足です。社内に十分な知識や運用ノウハウがないまま導入すると、せっかくのAIツールも効果的に利用できず、思うような成果につながらない可能性があります。
この課題に対しては、社内人材の段階的な教育と、信頼できる外部パートナーの併用が有効です。まずはAIの基本的な仕組みや活用手法を社員が正しく認識し、日常業務の中で無理なく使えるレベルの操作経験を積ませることが大切です。
一方で、システムの初期設計や高度な分析は、専門ベンダーやAIコンサルティング会社に依頼することで効率的に進められます。AIは万能ではなく、使い方を誤れば効果を出せないこともあるため、自社で扱える範囲と外部に任せるべき限界を見極めながら進めることが成功への近道です。
過去データの不足・データ品質の問題への対処
AI在庫管理の導入において見落とされがちなのが、学習に必要な過去データの収集不足や、データそのものの品質問題です。特に中小企業では、これまで紙やエクセルなどで在庫を管理していたため、売上や仕入れ履歴、在庫変化の詳細なデータが残っていないケースも少なくありません。
このような場合は、まず在庫管理のデジタル化から着手し、日々の取引情報を安定して記録・蓄積できる体制を整えることが最初の一歩です。また、自社データが十分でない場合は、業界全体の販売パターンや市場動向、天候・曜日・地域イベントなどの外部データを組み合わせてAIに学習させることで、精度の高い予測を補完できます。
こうした多様な情報源を活用することで、より信頼性の高い仕入れや発注の意思決定が可能となり、結果的に顧客満足度の向上やビジネス全体の最適化につながります。
セキュリティ・機密情報の保護
AIを活用した在庫管理システムを導入する際、ネットワークに接続された在庫データベースには不正アクセスや情報漏洩といったセキュリティリスクが伴います。特に取引先情報や個人を特定し得るデータを扱う場合、その管理体制には細心の注意が必要です。解決策としては、AIに提供するデータを可能な限り匿名化・暗号化することで、外部からの不正利用を防止できます。
また、AIが扱うデータが膨大になるほど、異常検知やログの管理も重要な要素となります。自然言語処理などを利用する場合も、無意識に機密情報が含まれるリスクがあるため、入力・出力双方の監視体制を整えることが必要です。
まとめ：AIで在庫管理を効率化しよう
近年では、トレンドや売れ筋商品をリアルタイムで把握し、需要の変動に柔軟に対応する手段として、AIによる在庫管理が注目を集めています。在庫管理は、企業経営において欠品リスクや過剰在庫によるコスト増加を防ぐための重要な業務です。
AIは最新のアルゴリズムを活用し、膨大な販売データから需要を予測し、発注の最適化や人的作業の削減といった効果を発揮します。また、在庫管理における課題の可視化や意思決定の迅速化にも役立ち、適正在庫の維持や人件費の抑制にも貢献します。
しかし、AI導入には専門知識や初期投資、セキュリティ管理など多くの要素が関わるため、自社だけでスムーズに進めるのは困難です。
SHIFT AIでは、AI在庫管理の導入から運用までを一貫してサポートしています。業種や規模に合わせた最適な提案と、導入後のサポート体制で、中小企業でも無理なくAIを活用できます。
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