在庫の過不足、発注ミス、棚卸の非効率――こうした課題は、どの企業にも共通する悩みです。近年、それらを根本から解決する手段として注目されているのが「AIによる在庫管理」です。
AIを活用すれば、売上履歴や天候、キャンペーンなどの多様なデータを自動で分析し、需要予測や発注量の算出を高精度に行うことができます。人の勘や経験に頼っていた発注判断をデータドリブンに再設計することで、欠品や過剰在庫を防ぎ、現場の負担を大幅に軽減できるのです。
本記事では、在庫管理におけるAI活用の具体的なメリットと仕組み、さらに実際の導入事例をもとに、どのようにAIが在庫管理を変革しているのかを解説します。これからAI導入を検討している方にとって、最初の一歩となる実践的な内容です。
在庫管理に活用できるAIとは？使いやすい4種類のAI
在庫管理に活用できるAIとは、データの入力業務から在庫データ・需要予測・補充判断・不良在庫の検知などを自動化・高度化するAI技術の総称です。
在庫管理の現場では、従来の人手による入力や勘に頼った判断では、精度やスピードに限界があります。
そこで近年注目されているのが、こうした課題を根本から解決するAI技術です。
これらの仕組みを活用することで、データ入力の効率化から在庫最適化まで、一連のプロセスを自動化できるようになりました。
ここでは、在庫を管理する上で、特に役立つAIを4つご紹介します。
- 需要予測
- 生成AI
- AI OCR
- AIカメラ
需要予測（AIによる予測分析）
需要予測は、売上履歴や季節要因、価格・販促、気象や祝日など、内部・外部の過去データを両方学習し、未来の需要を数日〜数週先まで見積もる仕組みです。統計モデルや機械学習を組み合わせ、予測誤差を継続的に監視・改善していきます。これにより、在庫管理AIのユーザーは発注点・安全在庫・補充量を自動提案し、人手の勘に依存しない標準化された判断を実現します。
在庫管理で最も活用を考えやすいのが、需要予測だと言えます。
まず、欠品と過剰在庫の同時抑制が可能になります。需要の波とリードタイムのばらつきを確率的に捉えるため、サービスレベル（例：95％）に合わせて数量を微調整できるからです。
第二に、発注・棚割り・人員配置など周辺オペレーションも一体で最適化され、発注時間の短縮や廃棄・値引きの縮減に直結します。結果として、在庫回転と粗利の改善が期待できるでしょう。
生成AI（データの成型を自動化）
在庫管理の領域でも、生成AIはデータ整備と分析の双方で力を発揮します。例えば、異なる形式で保存された在庫リストや発注記録を生成AIが読み取り、項目名や単位を自動で統一。フォーマットの揺れを整えることで、後工程の分析やシステム連携がスムーズになります。また、在庫データをアップロードして「過去3か月の在庫変動をグラフ化して」と指示すれば、生成AIが自動的に集計・可視化を行い、トレンドを即座に把握できます。
また、今後はAIエージェントの登場により、予測データを生成AI経由でアウトプットすることも考えられます。直感的に業務の中で意思決定を行いたい場合は、AIエージェントの活用も視野に入れましょう。
AI OCR（データ入力業務を自動化）
AI OCRとは、
従来のOCR（Optical Character Recognition：光学文字認識）を進化させたもので、様々なフォーマットの書類を読み取れるようになっています。
例えば入出庫伝票や納品書との照合作業など、書類からシステムにデータを入力する作業は、時間がかかる割に価値が高くないと言えます。このような作業は、AI OCRに入力をある程度任せることで、データ入力に必要な時間を50%程度下げることができます。
単純なデータの電子化であれば、生成AIでもできます。ただ、システムへの入力まで自動化することを考えると、RPAとAI OCRを組み合わせる必要があります。
どこまで自動化するのか？という点も考えることがおすすめです。
100%の精度ではないものの、手書きにも対応できるのがAI OCRの強みです。手軽に使い始められるシステムもあるので、ぜひ検討してみてください。
AIカメラ（倉庫管理などに活用）
AIカメラは、カメラが撮影した映像をAIが解析し、在庫の数量や種類、配置状況を自動で判定する仕組みです。人の目に代わって棚やパレットの状態を常時監視できるため、「見て数える」「記録する」といった作業を自動化できます。従来のバーコードスキャンや手入力のように、人手や時間をかけずに在庫の変化をリアルタイムで把握できる点が大きな特徴です。
このカメラは、撮影データをもとに異常を検知したり、減少傾向を判断して自動発注をトリガーしたりといった応用も可能です。例えば、倉庫内の棚を定点カメラが撮影し、商品が一定数を下回るとAIが不足を検知して担当者へ通知する、といった使い方が挙げられます。さらに、立ち入りの少ない時間帯に不審な動きを検知すれば、盗難や誤出荷の防止にもつながります。
AIによる在庫管理改善の事例3選
様々な企業が、在庫の管理にAIを活用し始めています。
ここでは、特に特徴的な3つの事例をご紹介します。
- 季節商品の需要予測を実現した雑貨店の事例
- 需要予測で在庫管理を最適化したアパレル企業の事例
- AI在庫管理を導入し課題を解決したホームセンターの事例
季節商品の需要予測の事例
季節ごとに商品構成が大きく変わる雑貨店では、従来、担当者が過去の販売データと経験を頼りに発注量を決めていました。ところが、天候やイベント、SNSでの話題化といった外部要因によって売れ行きが左右されるため、どうしても精度にばらつきが出てしまい、結果として売れ残りや在庫過多に悩まされていたのです。
この課題を解消するため、同社はクラウド型の需要予測AIツールを導入しました。AIが過去数年分の販売履歴だけでなく、気温や祝日、地域ごとのイベント情報なども組み合わせて学習。人の勘では捉えきれない需要の波を数値化し、週単位・店舗単位で最適な発注量を自動算出する仕組みを構築しました。
導入後は、従来よりも予測誤差が大幅に減少。特にクリスマスやバレンタインといった季節商戦期では、売れ筋商品の欠品を防ぎながら、余剰在庫の発生も抑えられるようになりました。結果的に、発注精度の向上がキャッシュフローの改善にもつながり、担当者は在庫調整に費やしていた時間を販促や店舗づくりに充てられるようになっています。
需要予測で在庫管理を最適化した事例
国内外に多数の店舗を展開するアパレル企業では、シーズンごとに商品ラインナップが変化し、需要の波を正確に読むことが難しいという課題を抱えていました。特に、店舗ごとに売れ筋や客層が異なるため、同一商品でも地域によって在庫の偏りが発生し、売れ残りや欠品が頻発していたのです。
そこで同社は、AIを活用した需要予測システムを導入しました。販売履歴やトレンドデータ、気象情報、SNSでの話題度などを組み合わせてAIが学習し、商品ごと・店舗ごとに最適な発注量を自動で算出。従来は担当者の勘と経験に依存していた仕入れ計画を、データドリブンな判断に置き換えました。
この結果、人気商品の欠品率が大幅に低下し、在庫回転率も改善。余剰在庫が発生した場合には、AIが需要の高いエリアを特定して在庫移動を提案する仕組みも構築しました。結果的に、在庫を抱えるリスクを最小化しながら、販売機会の最大化と利益率の向上を同時に実現しています。
AI在庫管理を導入し課題を解決した事例
地方に複数店舗を展開するホームセンターでは、長年にわたり担当者の経験や勘を頼りに発注を行っていました。その結果、季節商品や日用品で在庫が過剰になるケースが多く、売れ残りを特売で処分せざるを得ない状況が続いていました。さらに、各店舗で発注作業を手動で行っていたため、1回の発注に数時間を要し、担当者の負担も大きな課題となっていました。
この状況を改善するため、同社はAIを活用した在庫管理システムを導入しました。AIが過去の販売実績に加え、天候や地域イベント、交通量などの外部データも加味して販売数を自動予測。店舗ごとに最適な発注量を提案できる仕組みを整えました。これにより、人手に頼っていた発注業務を大幅に自動化できただけでなく、需要変動の激しい商材でも精度の高い在庫コントロールを実現しています。
導入後は、ペットフードやブロックなど回転率の高い商品の販売予測誤差がわずか数個単位にまで改善。過剰在庫の削減とともに、特売による値下げロスも減少しました。結果的に、在庫コストの最適化と作業時間の短縮を両立し、現場の生産性向上にもつながった成功事例です。
在庫管理でAIを活用するメリット2選
在庫の管理でAIを活用するメリットは、以下の2つに分けられます。
- 在庫管理の効率化
- 発注量の算出精度が向上
在庫管理の効率化
AIを導入することで、データ整理やフォーマット修正といった定型業務を自動化できます。例えば、ChatGPTのような生成AIをオペレーションに組み込めば、在庫リストの整形や更新作業を瞬時に処理可能です。これにより、従来Excelで数時間かかっていた作業が数分で完了し、担当者は分析や意思決定といった付加価値の高い業務に集中できるようになります。
例えば、AI OCR技術を活用すれば、PDFで届く書類を数秒でテキスト化できます。例えば、特定のフォルダにPDFを格納することでAI OCRがPDFの指定したテキストを読み取るよう設定できます。これをすれば、膨大なデータの入力作業からは解放され、従来の50%程度の労力で業務が完了します。
また、在庫管理システムを理解しているAIが売上履歴や季節要因を学習し、発注候補量や棚卸差異の疑義を提案することも可能です。レポート作成の自動化とアラートは即時出力に設定し、状況の変化をすぐに捉えられるよう設定できます。
これらの自動化や効率化を活用することで、業務の効率化を実現できます。
発注量の算出精度が向上
AIを使うことで需要のブレを前提に発注量を設計できるようになる点も大きなメリットです。勘と経験に依存せず、在庫データと外部要因を統合して判断できます。結果として、欠品と過剰在庫の両方を同時に抑制できます。
AIは在庫管理に限らず、社内外にあるデータをもとに、総合的なアウトプットを出せます。
例えば、在庫管理に関連する売上履歴、販促、季節性、天候、祝日などを学習し、AIの予測分析と結果に反映させることができます。
これまで蓄積したデータをもとに需要に効く変数の寄与度を特定し、SKUごとに最適な発注点と安全在庫を自動算出します。リードタイムの揺らぎも確率分布で扱い、在庫切れリスクを目標水準以下に制御します。ダッシュボードでは誤差指標（MAPEなど）を可視化し、継続的にモデルを改善できます。
例えばコンビニのチルド飲料で、天気とキャンペーンの影響が強いSKUを想定します。在庫管理AIが翌週の需要を日次で予測し、発注候補量を提示。担当者はAIエージェントに「台風接近時の上振れを織り込んで」と指示し、上方補正後の数量で一括発注します。これにより、廃棄は5％低減、欠品は30％減、棚割りも見直しやすくなります。
なお、予測分析を行うには、社内のデータ基盤整備とデータソースの確保が欠かせません。想定する使い方によっては、生成AI（CopilotやChatGPTなど）との組み合わせも検討する必要があります。
【事例から分析】在庫管理で求められるAI活用
在庫管理におけるAI活用は、単なる自動化や効率化ではなく、「意思決定の精度とスピードを高める仕組みづくり」へと進化しています。企業が扱うデータ量が急増する中で、人の経験や勘だけでは捉えきれないパターンをAIが補完し、在庫判断の再現性を高めることが求められています。
特に押さえるべきポイントは、以下の3つです。
- 多変量データの活用
- 現場とのハイブリッド運用
- 運用設計
ポイントの一つ目は、多変量データの活用です。販売履歴や気温、SNSでの話題、地域イベントなどをAIが学習することで、従来では見落とされがちだった“需要の波”を正確に捉えられるようになります。これにより、週単位・店舗単位での需要変動にも柔軟に対応でき、欠品や過剰在庫のリスクを大幅に軽減できます。
二つ目のポイントは、現場とのハイブリッド運用です。AIが算出した発注提案を、現場担当者が「根拠ある判断材料」として活用することで、データドリブンな意思決定が定着します。単なる自動発注ではなく、ベテランの経験をデータ化して再現する“共通言語”としてAIを使うことで、属人的だった判断がチーム全体で共有可能になります。
三つ目は、改善ループを前提とした運用設計です。AIの予測精度は導入時点で完璧ではありません。重要なのは、結果をフィードバックし、日次・週次で学習を繰り返す体制を整えること。こうした継続的な改善が、変化の激しい市場において競争優位をもたらします。
また、業務の効率化という観点からは、AI OCRを取り入れた業務運用を検討することで、業務自体の効率も上がります。
結局のところ、在庫管理で求められるAI活用とは、「勘の定量化」と「判断の共有化」を実現すること。人の感覚を排除するのではなく、データとして見える化し、より速く・正確に意思決定できる組織をつくることこそ、AI時代の在庫戦略の本質といえるでしょう。
まとめ
在庫管理にAIを活用することは、単なる業務の自動化ではなく「判断の精度とスピードを高める経営基盤づくり」です。需要予測AIが勘と経験をデータ化し、生成AIが情報整理や意思決定を支援、AIカメラが現場データをリアルタイムで補完する――これらを組み合わせることで、在庫を「人が追うもの」から「システムが先回りして示すもの」へと変えられます。
特に、発注精度の向上や棚卸の省力化、属人化の解消は、多くの企業で即効性のある効果として現れています。AIを導入した企業ほど、現場が軽くなり、管理データが一元化され、経営判断のスピードが上がるという共通点があります。
これからの在庫管理に求められるのは、AIを「導入すること」ではなく、「運用して学習させること」。データを起点に改善サイクルを回せる組織こそが、変化の激しい市場で持続的な競争優位を築けるでしょう。
在庫管理の未来は、AIによってすでに動き始めています。今こそ、自社の在庫データを活かす一歩を踏み出すときです
よくある質問
既存の在庫管理システムとAIの連携はできる？
既存の在庫管理システムとAIの連携は可能です。
例えば、MicrosoftのFabricで予測分析システムを構築し、その情報をPower BIというダッシュボードで表示することが可能です。
とはいえ、一度システムをベンダーと確認する必要があります。
テクトラでは、AI分析の基盤として使えるMicrosoft Fabricというサービスを扱っています。AI分析にご興味がある場合は、お気軽にご相談ください。
おすすめの在庫管理用のAIは？
ネットを調べると、様々な在庫管理システムがあります。カケハシ社のMusubiなどが例として挙げられます。
パッケージ化されているものから、システムに完全カスタムできるものまで、様々です。
テクトラでは、MicrosoftのERPでBusiness Centralを扱っており、在庫管理機能がついています。
AIを活用したい場合は、別途MicrosoftのAIシステムを構築して導入することも可能です。
ぜひ、お気軽にご相談ください。
在庫管理に使える需要予測は100%正しいの？
在庫管理に関係なく、AIによる需要予測は100%正しいわけではありません。あくまでも、統計学的に割り出した「一番可能性の高い値」を計算するのが、需要予測です。
そのため、あくまでも判断材料の一つとして捕えることがおすすめです。
