製造業や小売業など、商品を扱う企業において重要なのが「在庫管理」です。適切な在庫管理ができていないと商品の需要変化に対応できず、売上機会の損失にもつながりかねません。はいっても、今さら管理方法を変えるのは遅すぎるかも...と思われる方もいるでしょう。在庫の管理方法を改善するのに遅すぎることはありません。今現在うまく在庫管理ができていない場合も、コツや事例を学べばいつからでも改善可能です。発注・生産時に当たり前に行っている在庫管理。適切な在庫管理は、製造業や小売業において、全ての業務の土台となる部分です。逆にいえば、適切な在庫管理ができていないことは企業にとって致命的な問題といえます。在庫管理で起こりやすい課題や、不適切な在庫管理が企業にもたらす影響を見ていきましょう。在庫管理で最も多い課題が、アナログ管理による発生ミスです。在庫管理から発注まで全てデジタル化している企業は少なく、ほとんどはアナログとデジタルを併用しています。アナログ管理の具体例は、目視で在庫数を確認したり、紙の伝票で在庫を管理する方法などです。これらの在庫管理は、記載ミスや伝票の紛失といったリスクがあります。紙とパソコンどちらにもデータがあることでデータの不一致が起きたり、管理が煩雑になる可能性もあります。作業工数とヒューマンエラーのリスクを考えると、在庫管理の大半をデジタル化するのが理想的です。在庫管理ができていない場合、機会損失の発生や売上減少といった影響が出る可能性があります。在庫があれば売れていた商品が欠品していた場合、販売の機械損失が起こります。商品数が多い企業や、全国に店舗がある企業の場合、1品1品の機会損失の積み重ねははかり知れません。反対に、過剰在庫で商品が余ってしまった場合は、利益を減らして売り切るといった工夫も必要になります。このように、適切な在庫管理ができていないと、企業の売上減少といった経営に直結する問題も発生するのです。在庫管理を行うことは、作業工数の削減や売上獲得のために必須であることがわかりました。具体的にどのような方法で在庫管理は行われているのでしょうか。実際に使用されている在庫管理方法をご紹介します。・ロケーション管理をする・先入れ先出しを徹底する・適切な発注をする・在庫分析を行ってKPIを定める・リードタイムを短縮する・ツールを活用するロケーション管理をする在庫管理方法1つ目は、ロケーションを管理する方法です。ロケーションとは、倉庫内の在庫を保管する住所のことをいいます。商品ごとに倉庫内の住所(ロケーション)を割り振ることで、どこに何があるかを把握することが可能です。商品の位置を正確に把握することで、出荷時のピッキングを効率的にできるメリットがあります。ロケーション管理には、大きく分けて2つあります。1つは在庫の置き場を固定する「固定ロケーション」、もう1つは置き場を固定せず、在庫に応じて場所を変更する「フリーロケーション」です。固定ロケーションは、商品ごとに保管場所を決めるため、どこに何があるのか把握しやすい点がメリットです。そのため、ロケーション管理で最もよく使われている方法になります。一方で、指定住所に置ききれない場合は別の場所に置くことになり、在庫数の把握ミスをする原因になりやすいです。フリーロケーションは、空いている場所に在庫を保管していく方法です。空いている場所に随時保管できるため、収納スペースを最大限活用できる点がメリットといえます。デメリットとしては、在庫の保管場所が流動的に変化するため管理が煩雑になる点です。先入れ先出しを徹底する在庫管理方法2つ目は、先入れ先出しを徹底することです。先入れ先出しとは、先に入荷したものから出荷する方法をいいます。先に入荷したもの=入荷日が古いものになるため、賞味期限や消費期限がある商品で特に活きる管理方法です。製造から日が経つほど劣化する可能性があるため、食品類に限らず、あらゆる業種で徹底すべき在庫管理の考え方といえます。適切な発注をする在庫管理方法3つ目は、適切な発注を行うことです。当たり前ですが、多すぎず少なすぎない適切な量を発注できていれば、在庫管理のほとんどの問題は解決できます。「定期発注方式」の大きく2つあります。定量発注方式は、一定の在庫数を下回ったら一定の在庫数を発注する方法です。半自動的に発注を行うため、安定して売れている商品や、価格が安い商品の発注に適しています。1つの定期発注方式は、決まった発注間隔で発注する方法です。週に1回や月に1回など、一定の期間で発注を行います。定量発注方式と違って発注量はその都度決めるため、商品特性によって発注量を変えられる点が利点です。在庫分析を行ってKPIを定める在庫管理方法4つ目は、現状の在庫数を分析する方法です。いった方法が挙げられます。ABC分析1つ目のABC分析は、商品の重要度をABCに分けて管理する方法です。Aが最優先、Bが現状維持、Cが管理を緩めるといったように、商品の重要度によって管理にかける工数を変えていきます。重要な商品の欠品を防ぎつつ在庫管理の工数を削減できるため、費用対効果の高い在庫管理方法です。グラフなどで在庫数と商品グループを可視化すると、さらに管理がしやすくなります。在庫回転率2つ目の在庫回転率とは、一定期間内で在庫が入れ替わった数を表す数字のことです。対象商品がどのくらいのペースで売れているかを把握できるため、在庫回転率の高い商品、つまり売れ筋商品を把握できます。在庫回転率は高い方が理想ですが、在庫回転率が高ければ高いほどいいわけではありません。在庫回転率が高すぎる場合、商品の価格が安すぎて売れ行きが良い可能性も考えられます。そのため、理想的な在庫回転率は利益と合わせて考える必要があります。需要予測3つ目の需要予測は、商品がどれくらい売れるかを予測する方法です。適切な在庫数を割り出すには、これからの市場動向や社会的イベントといった、環境の変化からも需要を予測することが重要になります。適切に商品需要を予測できれば欠品や過剰在庫を防ぐことができ、最も効率的です。リードタイムを短縮する在庫管理方法5つ目は、リードタイムを短縮する方法です。在庫管理には、大きく分けて2つのリードタイムがあります。・発注リードタイム・製造リードタイム発注リードタイムは、発注から納品までのリードタイムのことです。発注から納品までの期間が短ければ、必要な時に在庫を用意しやすくなります。その結果、在庫がなくなりそうな時、なくなった時に素早く補充が可能です。製造リードタイムは、商品の生産開始から生産完了までにかかるリードタイムのことです。発注リードタイムと同じく、生産にかかる時間が短いほど早く商品を用意できるため、短いに越したことはありません。これらのリードタイムを短縮できれば在庫の欠品を抑え、スムーズな在庫管理が可能です。ツールを活用する在庫管理方法6つ目は、バーコードやICタグといったツールを活用する方法です。在庫にバーコードやICタグをつけることで、より正確な時間や在庫数をリアルタイムに記録できます。普段の受発注の手間やミスを減らせるだけでなく、棚卸しといった大規模な在庫管理の際の効率化も狙えます。様々な在庫管理のコツや手法がありましたが、在庫管理ツールを導入するのも1つの手です。在庫管理ツールには、先に紹介したバーコードやICタグを使う以外に、在庫管理ソフトなどもあります。ツールによっては、会計システムやECサイトと連携できるものもあります。導入費用も月額1000円〜10,000円程度のものもあり、求める機能や規模によって様々です。扱う商材や商品数によって最適な在庫管理ツールは異なるため、導入する場合は自社の課題が解決できるかどうかを検討しましょう。在庫管理の多くは発注担当者が目視やデータを確認し、手動で行うのが一般的でしょう。在庫管理ツールを導入している場合でも全てシステムが行っていることは珍しく、最終的には人が介入していることが多いです。AIを使えば在庫管理の全てを自動化することができます。AIを使って在庫管理を行うには、大きく分けて2つの方法が挙げられます。1.新規でAI対応の在庫管理システムを導入する2.既存の在庫システムにAIを導入する1.新規でAI対応の在庫管理システムを導入する1つ目は、AI対応の在庫管理システムを新たに導入する方法です。手作業で在庫管理を行っている場合や、使っている在庫管理ツールに課題がある場合がこれに当てはまります。AIを使った在庫管理システムは数多くあるため、企業ごとに要件と予算を相談して選びましょう。2.既存の在庫システムにAIを導入する2つ目は、今現在使っている在庫システムにAIを導入する方法です。AIが元々入っているシステムを導入するのと違い、既存のシステムに合ったAIを構築する方法になります。そのため社内のエンジニア人材や、新たにエンジニアを採用する必要があると思われるかもしれません。実は、エンジニアがいなくても既存の在庫管理システムにAIを導入できるんです。エンジニア採用の手間やコストがかからない上、短期間で導入できる点も魅力です。詳しくは、AIを活用した在庫管理方法や事例を解説した記事をご覧ください。編集部Pickup記事ノーコードでAIを開発する方法とは?開発事例・無料の開発プラットフォームを紹介ここ数年、国内外の開発者の間で「ノーコード(NoCode)」という言葉がよく聞かれます。ノーコードとは、文字通りコードいらずでWebサイトやWebサービスを開発する手法のことです。このノーコードの開発手法を使って、AI(人工知能)を開発しようとする動きが出てきています。本記事では、ノーコードでAIを開発して自社課題を解決したい方に向けて、ノーコードでどんなことができるのかを解説していきます。ノーコードを使ってAIを開発した事例も紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。様々な分野・企業で、AIや機械学習の活用が進んでいます。iPhoneのSiriやGoogleのアレクサなど、日常生活にも溶け込んでいるほどです。AIにデータを機械学習させれば、膨大な時間がかかる作業も分析も一瞬で終えることができます。AIは学習させるデータでどんな使い方もできるため、その可能性は無限大です。本記事では、AIや機械学習をビジネスに活用する方法や、導入事例をご紹介します。AIツール・開発プラットフォームおすすめ13選!無料AIツールも?AI(人工知能)を使ったツールやアプリは、ここ数年で急激に増えました。身近なところだと、有名画家風のイラストが作成できるアプリや音声読み上げソフトなど、一度は耳にしたことがある方もいるのではないでしょうか。企業においても課題解決ができるAIツールや、AIを開発できるプラットフォームへ注目が集まっています。AIツールと一口にいっても、開発できるAIの種類や解決できる課題も様々です。本記事では、AIを開発できるプラットフォームや、無料で使える便利なAIツールをご紹介します。AIツールを使ってどんなことができるのか、ツールによる違いを知りたい方は必見です。過去の販売データを元に商品の発注数や売れ行きを予測するのは、小売業界では当たり前に行われています。経験や勘に頼った予測は個人の力量に依存するため、予測に再現性がありません。予測の精度も人によってバラバラなため、常に高い精度で予測することは難しいです。した課題を解決する方法の1つとして、AIを使った需要予測が注目されています。AIを使うことで、スキルに依存しない高精度で需要予測が期待されているのです。本記事では、AIを使った需要予測の仕組みや導入事例について解説していきます。需要予測をして在庫管理の最適化や売上増加を狙っている方は、ぜひ参考にしてみてください。製造業におけるAI活用事例23選!各社の導入方法・例をご紹介ここ数年でAi技術は格段に進化を遂げています。様々な領域でAIの活用が進んでいますが、製造業で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