AI（人工知能）がデータを分析して正確に在庫管理するサービス・システムが続々実用化

ここでは、AIを導入した在庫管理に役立つシステムの実用例をご紹介します。

売れ行きを予測して商品の無駄を防いでくれるAIサービス・システム

福岡県に本社を置くホームセンターでは、仕入れの失敗による在庫のロスを防ぐために、AIが在庫管理を行うシステムを導入しました。

システム導入前の課題

AIシステムを導入する以前は、人間のスタッフが在庫の管理を行っていました。過去のデータを参照しながら在庫数の確認と発注をしていましたが、人間の勘や経験則には限界があります。
予測を誤ることで、仕入れの過多やそれに伴う値下げなどのロスが生じていました。また、1度の発注に数時間かかるという問題もありました。

システム導入後の成果

システムに導入されたAIは福岡市のベンチャー企業が開発したもので、販売データなどを分析して、商品の売れ行きを1日毎に予測する機能を備えています。AIによるシステムを導入して、使い捨てカイロの発注と在庫管理を実施した結果、実売数に対しての誤差が、1店舗あたり平均でわずか1～2個という高い精度を達成しました。
システムの導入は段階的に行う予定で、最終的にはホームセンターの全商品約6万点に対して実施する方針とのことです。

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スマートフォンで手軽に在庫管理できるAIサービス・システム

札幌市に本社を置く情報サービス企業が、スマートフォンを操作するだけで手軽に在庫管理ができるAIシステムを開発しました。
これは、スマートフォンに搭載されたカメラで商品のバーコードを読み取って在庫管理をするシステムです。簡単な操作で手軽に管理を始めることができます。

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商品の期限をAIが把握して警告する

このシステムは、AIによる画像認識機能によって、商品の賞味期限を簡単に把握できるのが特徴です。
画像認識によって商品に記載された賞味期限をスキャンできるだけでなく、期限切れが近づくと、黄色と赤色の2段階で警告する機能を搭載しています。

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システム導入による様々なメリット

スマートフォンに内蔵されたカメラだけでバーコードを読み取ることができるので、ハンディターミナルやバーコードプリンターなどの専門機器を用意する必要がありません。
それによって導入コストを削減することができます。また、管理に用いる入力項目をユーザーが自由に設定することができるため、様々な業種や分野においてシステムを導入することが可能です。

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天気予報のデータから売れる商品を予測するAIサービス・システム

気象協会が提供する気象予測データと人工知能を組み合わせた、新しい売り上げ予測サービスのプロジェクトが始まっています。
食品メーカ、スーパーマーケット、卸売業者、研究機関などの30以上の団体が参加しているプロジェクトで、売り上げを予測することで効率的な在庫管理を達成するものです。

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プロジェクト前の問題点

メーカーが商品を生産する場合、従来は小売業者からの発注量を予測して生産する方式をとっていました。その際、生産量と実際の発注量にミスマッチが生じることで、特に食品などの鮮度が重要な商品において、生産が無駄になるロスが問題となっていました。

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プロジェクトに採用されたAIの機能

過去の商品の売り上げと気象状況のデータをAIが学習することで、売り上げが変化する可能性が高い気象パターンを分析します。
分析した気象パターンと天気予報を照らし合わせることで、天候によって売り上げが増加しそうな商品を特定し、適切な在庫管理を達成するというシステムです。

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プロジェクトの成果と今後の展開

複数の食品を対象に、ロスをどの程度削減できるかを測定した結果、平均で約2～3割の削減効果を達成しました。
将来的には、システムの汎用性を更に高めることで、店舗や商品などの条件の違いに応じた、柔軟性の高い予測サービスを実現していくとのことです。

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まとめ

人工知能を用いたシステムを導入して無駄な発注などを防止することで、スムーズな在庫管理を達成することが可能になります。
在庫管理に役立つ実用例としては、人工知能がデータを分析して発注を行うシステム、スマートフォンで手軽に在庫管理できるサービス、天気予報から売れそうな商品をAIが予想するシステム、などがあります。AIさくらさんは、適切な在庫管理を行うために役立つ高性能な人工知能です。取り扱う商品の残量を把握することは在庫管理における重要な業務の１つですが、数多くの商品を人間の手で完璧に管理することは非常に困難です。
AIさくらさんは、商品の数量を正確に管理するだけでなく、残量が一定数を下回るとアラートを表示して、発注が必要なことを知らせてくれます。
AIさくらさんを導入すれば、適切な在庫管理と無駄のない発注業務の両方を同時に行うことが可能になります。