在庫が余って置き場所に困る。かと思えば、必要なときに限って足りない。発注の判断を担当者の勘だけに頼っていると、こうした行き違いが起きがちです。余れば資金が寝てしまい、足りなければ売る機会を逃します。過去のデータをAIに読ませると、いつ何がどれだけ動くのかの傾向が見えてきて、発注の判断を助けてくれます。
発注の判断を勘だけに頼ると、在庫の余りや欠品が起こりがちです。中小企業白書でも、限られた人数で生産性を高めるためにデジタルの活用が広がっていると指摘されています。在庫管理は、データが活きる場面の一つです。
出典：中小企業庁「2025年版中小企業白書」第5節 デジタル化・DXhttps://www.chusho.meti.go.jp/pamflet/hakusyo/2025/chusho/b1_1_5.html
長年の経験による勘は、たしかに頼りになります。けれど、その人が休んだり辞めたりすると、とたんに発注の精度が落ちます。勘は人に紐づいていて、引き継ぎにくいからです。また、季節や曜日による細かい動きまでは、頭の中だけで追いきれません。結果として、当たり外れの大きい発注になりがちです。data に基づく判断を加えると、この振れ幅を小さくできます。
いつ、何が、どれだけ売れたか。この記録が手元にあれば、AIに読ませて傾向を整理させることができます。どの時期に動きが増えるか、どの曜日が忙しいか、天気とどう関係するか。人が表をにらんで考えるより、ずっと早く全体の流れをつかめます。中小企業白書でも、限られた人数で生産性を高めるためにデジタルの活用が広がっていると指摘されています。在庫や発注の判断は、データが活きる場面の一つです。
ここで気をつけたいのは、AIに発注を丸投げしないことです。AIが出すのは、あくまで過去の傾向にもとづく見立てです。新商品の投入、急なキャンペーン、取引先の事情といった、データに表れていない要素は人が判断します。AIの見立てを参考にしつつ、最後は現場を知っている人が決める。この組み合わせなら、勘だけの発注より外れにくく、データだけの発注より現実に即した判断ができます。
いきなり全部の商品でやろうとすると、続きません。まずは、売れ筋で動きの大きい商品をいくつか選んで、過去のデータをAIに読ませてみてください。傾向が見えてきたら、それを参考に発注量を少しずつ調整します。在庫の余りや欠品が減ってきたら、対象を広げていけばいいのです。在庫は、資金が形を変えて眠っているものです。余分な在庫を減らせば、その分のお金を別のことに回せます。発注の判断にデータの裏づけを加えることは、仕入れのムダを減らし、手元の資金を軽くすることにつながります。
人手不足の悩みはお気軽にご相談ください。
無料相談はこちら →
