AIを活用した在庫管理の改善事例、11選をご紹介
在庫管理を目視で行うことは、ミスの誘発や人件費の増大に繋がります。効率よく在庫管理を行うためにAIを導入し、成功につなげた各社の事例を紹介します。今後のAI導入の参考にしてください。
在庫管理でAIを活用するメリット
AIを在庫管理に導入することで、以下の業務改善に役立ちます。
・在庫状況をリアルタイムに把握
在庫数の確認画像認識（AIカメラ）で、棚の状況を、リアルタイムで把握・管理できます。
さらに在庫状況を見える化して、滞留在庫の検知や、発注ミスを防いでくれます。AIによる自動発注も可能です。人的なミスや過剰在庫・在庫不足を事前に防ぎます。
・高精度の需要予測
需要予測機械学習のアルゴリズムによって、過去の売上や季節による変動、顧客属性から、精度の高い需要予測を実現します。
担当者の主観による主観的な判断ではなく、客観的なデータに基づいた分析が可能です。現在だけでなく、将来的な視点に立って、適正在庫を維持させることができます。
・棚卸の計数ミスを防止
決算期末に行う棚卸資産の残高を確認するために、現物を点検・計量する実地棚卸。 資産の管理に必要な作業ですが、この実地棚卸でよくあるのが、計数ミスです。膨大な工数や、難しい工程があると、当然のことながらミスが発生します。初心者には任せづらく、ベテランの作業員がいなければなりません。しかし、AIであれば、誰でも簡単に操作をして、棚卸しを完結させられます。
ほかにも、1拠点ではなく全国の工場・倉庫の在庫管理や、中小企業でよくある属人化の解決などにも、AIは活かせます。在庫問題を抱えている企業にとって、大いに役立つことでしょう。
在庫管理におけるAIの活用事例11選
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設立 ：2018年10月
本社 ：東京都台東区
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事業内容：ビジネスのためのAI活用プラットフォーム「MatrixFlow」の運営、および、AIの受託開発・コンサルティング
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