在庫管理は、小売業などにとって重要な課題です。在庫が過剰になれば、保管や廃棄に費用がかかりますし、在庫が少なければ販売チャンスのロスや顧客の不満に…
つながります。そのため、需要(販売量)と供給(在庫•仕入れ)のバランスをとることが求められますが、これは簡単なことではありません。需要は様々な要因によって変化しますし、供給も生産や物流のトラブルによって影響を受けます。
AIは膨大なデータを素早く分析し、需要に影響を与えるパターンや傾向を見い出します。また、AIは高い学習能力で変化する状況に対応して予測精度を向上させることができます。
AIによる需要予測のメリット
- 在庫量の最適化が可能：AIは需要の変化を正確に予測し、適切な在庫量を計算することができます。これにより、過剰在庫や品切れのリスクを低減し、在庫コストの増加や販売チャンスのロスを削減することができます。
- 業務が効率化される：AIは需要予測を自動に行ってくれます。人間がやっていた手作業や勘頼み､経験任せの予測を自動化し、時間や人件費の削減が可能です。
AIによる在庫管理の活用具体例
AIによる需要予測は、様々な業界や分野で活用されています。ここでは、代表的な事例を紹介します。
- 小売業：イトーヨーカドーは、店舗ごとの商品発注・在庫管理システムにAIを導入しました。AIは過去の販売状況や気象情報などを基に需要予測を行い、最適な発注量を提案、販売チャンスロスや品切れ率を大幅に改善しています。
- 飲食業：スシローは食材の廃棄ロス削減にAIを活用しています。AIは来店客数や天候の変化からメニューごとの注文を予測し、最適な製造量や補充するタイミングを表示します。このシステムは廃棄ロスの約30％削減に役立っています。
- 製造業：バドワイザーは、製品の需要予測にAIを利用しています。AIは過去の販売データや市場調査のデータを分析し、これから販売する新製品の需要予測を行い、生産計画の立案だけでなく、販売戦略の提案まで行います。 AIの導入により新製品の売上を約20％増加させています。
AIによる在庫管理•需要予測の注意点
AIを活用した在庫管理•需要予測には、メリットがたくさんありますが、注意すべき点もあります。このような点をリスクとして把握しておき場合によっては人間が修正を行うことが必要です。
- データの質や量が予測精度に影響：AIは過去のデータに基づいて学習し、予測を行います。もしデータが不正確だったり不足していたりすると予測精度は落ちます。適切なデータの収集や整理が必要です。
- 予測期間は短くする：AIは過去のデータから未来の需要を予測しています。未来の予測期間が長いと、実情と違う予測値になる可能性が高くなります。特に直近で起こった(起こる)市場や社会の急激な変化には対応しにくいです。
- AIでは事業判断は不可能：AIは「予測」を行うことができますが、それをもとにした「判断」はできません。AIの提供する予測値はあくまで参考情報ととらえ、最終的な判断は人間が行うことが必要です。
まとめ
AIによる需要予測は、在庫管理や業務効率化などに大きなメリットがあります。しかし、AIは完全なものではありません。頼りにし過ぎると大きなリスクになってしまう可能性もあります。AIの活用は、その特性や限界を理解し、最終判断は人間が行う仕組みを作るなど、適切な方法で利用することが重要です。
