AIで在庫管理！人工知能で仕入れ漏れ、仕入れ過多に対応した事例や製品を解説します

「AIで在庫管理ができるらしいけど、具体的にどんな会社がどのようにやってるんだろう…」

と思っている方。

店舗の在庫管理は人がしていることも多いですが、今ではAI(人工知能)を使って在庫を管理し、さらには需給を予測することも可能です。これにより在庫管理のコスト削減はもちろん、売上アップも期待できます。

とはいえ、具体的にどのような企業が導入しているのかは見つけにくいですよね。

そこで、この記事では、

• そもそもAIとは
• AIを使った在庫管理の事例3つ
• AIを使った在庫管理システム、需給予測システムの比較

の順にAIでの在庫管理について紹介します。

AIというと新しい技術で難しく感じるかもしれませんが、事例をおさえるだけであればハードルは高くありません。

まずはこの記事で、AIでの在庫管理について大まかにおさえましょう！

そもそもAIとは

まず、前提となるAIについて簡単に説明します。
AIとは、コンピューターで人間のような知能を作る技術を意味するもので、大量の情報を学習したり、分析したりすることが可能です。

特に「ディープラーニング(深層学習)」と呼ばれる技術は、AIが人間のように様々なパターンを経験し、学習することができます。
人間がデータを入れなくてもAI自身が学習に学習を重ねていくので、さらに質の高いAIが誕生することも。

また、作業手順を覚えることもできるので、自動化に使われることもあります。

ではどのように使われているのか。
ここからは人工知能の在庫管理について事例を紹介します。

人工知能での在庫管理における事例3つ

まずは人工知能での在庫管理について

1. セブン＆アイ・ホールディングス
2. グッデイ
3. eBay

の順に紹介します。

1. セブン＆アイ・ホールディングス

コンビニやスーパーを展開する「セブン＆アイ・ホールディングス」では、AIを利用して在庫管理の精度を上げる取り組みが進んでいます。

コンビニの需要が影響を受けるものは立地やその日の天気、近くで行われるイベントなどさまざまです。しかも、お客さまのニーズは柔軟に変化します。

同社が人工知能を活用する狙いは、多くの要素からなる変化に対して、スムーズに対応することです。2017年5月には総合商社の三井物産と共同でAI分野の連携を強め、人工知能の活用へ力を入れる姿勢を見せています。

2. グッデイ

ホームセンターの「グッデイ」では、仕入れ過多やそれに伴う値下げのしすぎを解決するために人工知能の活用を進めています。

賞味期限が近くなったり、時間経過による劣化で商品自体の質が下がると、店舗は「廃棄よりは売ったほうがよい」と安売りせざるを得ません。

グッデイではこれまで、スタッフが過去のデータをもとに在庫を管理していました。とはいえ、人間の勘には限界があります。実際、これまでグッデイではロスが発生しがちでした。

そのためグッデイではグルーヴノーツ社のAIを採用、POSや天気など、大量のデータを分析して売上を予測しています。精度はかなり高く、予測数と実際の差はわずか1～2個とのことです。

その結果、無駄な安売りが減り、利益率が大きく向上しました。

3. eBay

最後はECサイト大手「eBay」を紹介します。eBayではAIによる顧客分析ツールを提供するイスラエル企業「SalesPredict」を買収。

そして、同社のテクノロジーを活かし、お客さまの需要を分析。商品の販売量を伸ばすことを目指しています。

ここまで、AIを使った在庫管理の事例として

1. 立地や天気、ニーズに合わせた在庫管理を目指す「セブン＆アイ・ホールディングス」
2. 人の勘に頼っていた部分をAI化し、利益率を伸ばした「グッデイ」
3. 需要を分析し、販売量を伸ばす「eBay」

の3つを解説しました。

続いては、AIを使って在庫の管理や需要の予測ができるシステムを比較します。

AIを使った在庫管理、需要予測システムを比較

ここからはAIを使った在庫管理、需要予測システムについて、

1. NEC「EXPLANNER/Ai」
2. ニューレボ「ロジクラ」
3. 三菱総合研究所「匠AI」
4. SAS Institute Japan(SAS)「SAS for Demand-Driven Planning and Optimization」

の順に紹介します。

1. NEC「EXPLANNER/Ai」

NECが開発しているAI在庫管理システム「EXPLANNER/Ai」は、

• リアルタイムで適正な在庫に調整
• 出荷もAIが指示
• 在庫の評価額もリアルタイム管理

という特徴を持ちます。在庫がないことによるチャンスロスや、在庫が多すぎて価格が下がることを防いだり、出荷の効率をアップすることが可能です。

細かい出荷管理などにも使えるという点で、実店舗というよりは、卸売業向きのシステムといえます。

2. ニューレボ「ロジクラ」

ニューレボが展開する在庫管理システム「ロジクラ」は、EC事業者向けの在庫管理を得意とします。

• 在庫管理に必要なバーコードを作成
• ECサイトに来た受注の取り込み
• 納品書の発行

など、物流に関するほとんど全てをクラウド上で管理できます。FAXで書類を発行したり、在庫を人の手でチェックしたりという手間のかかる作業を省き、在庫管理の効率アップを実現。

最終的には「現場の入出荷作業の時間を80%削減する」ことを目標としています。

3. 三菱総合研究所「匠AI」

総合シンクタンクである三菱総合研究所は、これまではベテラン（つまり「匠」）の経験と勘に頼っていた部分を担うAI「匠AI」を開発しています。

匠AIの特徴は

1. 在庫管理の状況や課題に合わせたAIを設計してもらえる
2. 勘に頼っていたノウハウをAI化し、技術や知識を共有できる
3. AI提供後の運用もサポートしてくれる

の3点です。匠AIでは単にAIを提供するだけでなく、「業務の改善」という目的をサポートするもの。

また、在庫管理だけでなく、新商品の開発や施設の管理、生産管理など、さまざまな業種・目的に対応しています。

4. SAS Institute Japan(SAS)「SAS for Demand-Driven Planning and Optimization」

SASが提供するAI「SAS for Demand-Driven Planning and Optimization」は、在庫を管理したり需要を予測したりすることに特化したAIです。

例えば、

• 在庫を適正な量に保っておくために、補充タイミングを計画する
• 需要が起こるシグナルを分析して、予め需要を予測する

など、機械学習によって商品の需給を分析・予測して、在庫を最適化に保つことができます。

AIを使って在庫管理のコストを削減！

ここまでAIを使った在庫管理について紹介しました。

おさらいすると、AIとは「コンピューターで人間のような知能を作る技術」です。中でも、ディープラーニングと呼ばれる技術はAI自身に学習をさせることができ、よりかしこいAIを生み出すことができると注目されています。

そして、AIを使った在庫管理の事例として

1. 立地や天気、ニーズに合わせた在庫管理を目指す「セブン＆アイ・ホールディングス」
2. 人の勘に頼っていた部分をAI化した「グッデイ」
3. 需要を分析し、販売量を伸ばす「eBay」

の3社を解説しました。また、AIを使った具体的な在庫管理システム、需給予測システムでは、

1. NEC「EXPLANNER/Ai」
2. ニューレボ「ロジクラ」
3. 三菱総合研究所「匠AI」
4. SAS Institute Japan(SAS)「SAS for Demand-Driven Planning and Optimization」

の4つをご紹介しました。

AIの導入にあたっては、まず自社の在庫管理がどこに課題を抱えているのか、検討するところからはじめてみてください。