AI需要予測で変わる在庫管理

はじめに

今回は、AIの普及により大きく変わり始めた「在庫管理」について、最新の動向からAI導入の効果の他、技術的なアプローチ等についてご紹介します。在庫管理にこれまで様々な課題や問題を抱えていた企業のAI導入のひとつの検討材料として頂ければと思います。

それではさっそくはじめていきましょう。

1.AI需要予測がもたらすインパクト

在庫管理を取り巻く変化と課題

在庫管理は企業の経営を左右する重要な要素の一つです。製造業や小売業をはじめ、多くの業界では在庫過多や欠品が売上・コストに大きな影響を与えます。

従来は「経験や勘」に頼った発注や、過去の販売実績を表計算ソフト（Excelなど）でざっくり予測するなど、属人的かつ部分的な管理が行われてきました。

しかし、市場の変化が激化し、サプライチェーンがグローバル化する中で、これまでの方法では次のような課題が顕在化してきています。

• 在庫の過不足: 需要を正確に予測できず、過剰在庫や欠品が生じ、コスト増や機会損失を招く。
• リードタイムの複雑化: 海外サプライヤーとのやり取りや物流網の拡大で、リードタイムが変動しやすい。
• データ連携の難しさ: 各部門が異なるシステムを使用しており、情報が分断されている。

こうした課題に直面する中、企業は在庫管理をより正確かつ効率的に行うための手段を求めています。

AI需要予測の重要性と市場の拡大背景

これらの在庫管理の課題を解決するキーテクノロジーとして注目されているのが、AIを活用した需要予測です。機械学習やディープラーニングなどのアルゴリズムを活用することで、過去の販売実績だけでなく、季節要因やキャンペーン情報、さらにはSNSや気象データといった外部要因を考慮した、より高精度な需要予測が可能となります。

• 精度の向上: 従来の統計手法と比較して、大量データを取り込みやすく、高度な分析が可能。
• リアルタイム化: クラウド環境やIoTなどの発展により、最新情報をリアルタイムで収集・分析し、需要予測に反映できる。
• 高まる競争優位性: AI需要予測を導入することで在庫回転率が上がり、コスト削減・売上増につながる。結果としてマーケットシェア拡大のチャンスを得られる。

実際、海外の調査会社のレポートでも、AIや機械学習技術を活用したサプライチェーン最適化や需要予測ソリューションの市場規模は年々拡大しており、多くの企業が今後も積極投資する分野として位置付けています。

2.AI需要予測の基本: 技術と最新動向

需要予測アルゴリズムの概要（機械学習・ディープラーニングなど）

AI需要予測を実現するためには、複数のアルゴリズムや技術が活用されます。代表的なものを以下に紹介します。

伝統的な統計モデル

• ARIMA（自己回帰和分移動平均モデル）: 時系列データを前提とし、過去のトレンドや季節性を捉えることで将来を予測します。
• 指数平滑法: 需要の変動を平滑化し、直近のデータをより重視する手法です。比較的実装が容易ですが、大きな変動には対応しづらい面があります。

機械学習モデル

• 回帰モデル（線形・非線形）: 特徴量（例：プロモーション情報、天候、イベント日など）を学習することで、需要に影響を与える要因を総合的に捉えられます。
• 木構造ベースの手法（ランダムフォレスト、勾配ブースティングなど）: 多様な特徴量を扱いやすく、外れ値にもある程度頑健です。モデル解釈性も比較的高いという利点があります。

ディープラーニングモデル

• RNN（再帰型ニューラルネットワーク）やLSTM（長短期記憶）: 時系列データの長期依存関係を捉えるのに適しており、複雑なトレンドや季節性を学習可能。
• CNN（畳み込みニューラルネットワーク）: 画像処理だけでなく、時系列データのパターン抽出や多次元データの特徴抽出にも活用されるケースが増えています。

機械学習やディープラーニングを選択するポイントは、扱うデータの量や種類、予測のタイムスケール（短期・中期・長期）、そして導入・運用コストなどを総合的に考慮することです。APPSWINGBYではこれらの技術を使い分けながら、顧客企業のビジネス課題と既存システムとの整合性を重視したアプローチを行っています。

3.従来の在庫管理の限界とAI導入による効果

従来型在庫管理の課題（属人的管理・過剰在庫・機会損失など）

在庫管理は、企業にとって製造・販売の効率化やコスト削減に直結する重要な業務です。しかし、これまで多くの企業では「属人的な管理」や「簡易的なツール運用」に頼ってきたケースが少なくありません。以下のような課題が典型例として挙げられます。

1. 属人的管理・予測
   • 経験豊富な担当者の「勘」や「慣習」によって発注数を決めることが多く、担当者が異動・退職するとノウハウが消失してしまう。
   • リアルタイムデータを十分活用できず、主観的な判断が蓄積されやすい。
2. 過剰在庫・在庫不足の発生
   • 需要が読み切れず、保守的に多めの在庫を抱えることで倉庫費用や廃棄コストが増大。
   • 一方で需要が急激に伸びた際には欠品が生じ、販売機会損失に直結する。
3. 分析・予測の手間と精度の問題
   • Excelなどで在庫データを集計・分析している企業も多いが、データ量や種類が増えると管理が煩雑になりがち。
   • 部門ごとに異なるシステムを使っている場合、データ連携が不十分でタイムリーな意思決定が難しい。
4. リードタイム変動への対応不足
   • サプライチェーンがグローバル化する中、海外調達や物流の遅延リスクが高まっている。
   • リードタイムの変動を予測しにくく、不測の事態が起きると計画通りの在庫管理が崩れる。

こうした課題を抱えたままでは、在庫コストがかさむうえに需要を取りこぼす可能性が高まります。企業全体のサプライチェーンを最適化するためにも、従来型の在庫管理から脱却する必要があります。

AI需要予測によるメリット（在庫最適化・売上拡大・コスト削減）

前章で紹介したようなAI需要予測技術を活用すると、企業の在庫管理に劇的な変化がもたらされます。具体的には、以下のメリットが期待できます。

1. 在庫最適化
   • 従来の「なんとなく在庫を確保する」状態から、需要予測に基づいて適切な時期・適切な量を発注する状態へ移行できます。
   • 倉庫スペースの効率化や廃棄ロスの削減に直結し、全体的なコストダウンを実現します。
2. 売上拡大
   • AIモデルが需要のピークや傾向を事前に捉えることで、在庫を切らさず最適な機会に販売できます。
   • 欠品を防ぐことによる機会損失の低減だけでなく、需要増に即時対応できる体制が整うため、顧客満足度の向上にも寄与します。
3. コスト削減
   • 在庫保管費や物流コスト、さらには製造コストの面でも無駄が削減されます。
   • 販売予測精度が上がることで、生産計画や調達計画も最適化され、サプライチェーン全体のコストをトータルで下げることが可能です。
4. 意思決定の高速化
   • リアルタイムにデータを取り込み、AI需要予測モデルが算出した結果を随時確認できるため、迅速な経営判断が可能になります。
   • 需要の急激な変化にも柔軟に対応でき、在庫リスクを最小限に抑えられます。

AI需要予測の導入によって、在庫コストの軽減と売上の最大化という両立が現実的になります。これまで在庫管理は「コストセンター」とみなされがちでしたが、積極的に利益拡大に貢献できる戦略分野へと変化するのです。

競合他社との差別化要因となる在庫管理の高度化

従来型の在庫管理と比較して、AI需要予測を導入した企業は以下の点で大きなアドバンテージを得られます。

1. 顧客満足度の向上
   • 欠品のリスクを低減し、必要なタイミングで商品を提供できるため、顧客からの信頼が高まります。
   • 競合他社が在庫不足で対応できない需要を獲得し、市場シェアの拡大にもつながります。
2. ビジネスの拡張性
   • システム化された在庫管理は、事業拡大や新商品の投入にもスケーラブルに対応できます。
   • データ分析を基盤とした経営判断が可能となり、新たなビジネスモデル開発や周辺サービスとの連携が容易です。
3. ブランドイメージの向上
   • 最新のAI技術を活用して効率的にオペレーションしている企業として認知され、先進的なブランドイメージを形成できます。
   • 投資家やパートナー企業からの評価が高まり、共同プロジェクトや新規投資を呼び込みやすくなります。
4. 持続的な競争優位性
   • 需要予測の精度はデータ量やアルゴリズムの継続的な学習によってさらに向上し、時間が経つほど他社とのギャップを拡大できます。
   • MLOpsの導入により、モデルをアップデートし続ける仕組みを構築すれば、競合に容易には追いつかれない「持続的競争優位」を築けます。

次回は、AI需要予測を支える技術的アプローチや実際の在庫管理などについてご紹介したいと思います。

APPSWINGBYでは、AI需要予測システムの導入支援だけでなく、既存システムとの連携やリファクタリング、さらには運用時のサポートまでトータルでご支援しています。AIによる需要予測システムについてご質問やお見積もり依頼、ご提案依頼などのご要望がありましたら、お問い合わせフォームよりお問い合わせください。

解説記事「AI需要予測で変わる在庫管理」の続きは

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この記事を書いた人

株式会社APPSWINGBY マーケティング

APPSWINGBY（アップスイングバイ）は、アプリケーション開発事業を通して、お客様のビジネスの加速に貢献することを目指すITソリューションを提供する会社です。

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情報・通信、医療、製造、金融（銀行・証券・保険・決済）、メディア、流通・EC・運輸 など多数

監修

株式会社APPSWINGBY
CTO 川嶋秀一

動画系スタートアップ、東証プライム R&D部門を経験した後に2019年5月に株式会社APPSWINGBY 取締役兼CTOに就任。
Webシステム開発からアプリ開発、AI、リアーキテクチャ、リファクタリングプロジェクトを担当。C,C++,C#,JavaScript,TypeScript,Go,Python,PHP,Vue.js,React,Angular,Flutter,Ember,Backboneを中心に開発。お気に入りはGo。