在庫管理

在庫管理は企業活動の基盤でありながら、過剰在庫や欠品、人的ミスなどの課題を抱えやすい分野です。従来の手作業や表計算では限界があり、業務効率化や精度向上のためには新たな仕組みが求められています。

近年注目されているのが画像認識AIの活用です。カメラとAIを組み合わせることで、棚卸や在庫数の把握を自動化できるほか、遠隔監視や異常検知まで可能となります。本記事では、在庫管理のよくある課題と、画像認識AIがもたらすメリットについて解説します。

こんな在庫管理の課題、ありませんか？

在庫管理では「適正在庫を維持できない」という悩みが多く見られます。需要を見誤ると過剰在庫で保管コストが膨らんだり、欠品による販売機会の損失につながったりします。

また、棚卸や在庫確認を人の手で行う場合、入力ミスや数え間違いといった人的エラーが発生しやすく、業務の正確性が損なわれます。

さらに、ベテラン社員に業務が偏る属人化も課題です。特定の人しか把握していない状況では、引き継ぎや急な休職に対応できず、組織全体のリスクとなります。こうした問題は小売業や製造業に限らず、幅広い業種に共通して存在し、企業成長を妨げる要因となっています。

在庫管理に革命を！画像認識AIがもたらす4つのメリット

効率化・省人化の実現（自動棚卸、遠隔監視）

画像認識AIを活用すれば、カメラで棚や倉庫の状況を自動的に読み取り、リアルタイムで在庫数を把握できます。従来数時間かかっていた棚卸作業が短時間で完了し、人的リソースの大幅削減につながります。

また、遠隔から状況を確認できるため、多拠点の在庫管理も一元化可能です。これにより、店舗や倉庫スタッフの負担が減り、本来注力すべき販売や接客などの業務に集中できる環境を整えることができます。

在庫精度向上と人的ミスの削減

人が数えたり入力したりする作業には、どうしてもエラーが付きまといます。画像認識AIを導入すれば、数量や配置の自動認識によりデータ精度が飛躍的に向上し、在庫差異の発生を防げます。正確な在庫情報は販売機会の最大化や仕入れ計画の適正化に直結し、経営面でのメリットも大きいのが特徴です。

業務属人化の防止と労働環境の改善

AIによる在庫管理を導入すれば、特定の担当者だけに依存する状態を脱却できます。マニュアルやシステムに落とし込まれることで、誰でも同じレベルで業務を遂行でき、属人化を解消できます。

さらに、重労働である棚卸や深夜の確認作業が減ることで、労働環境の改善や従業員満足度の向上にもつながります。

異常検知・不正防止など高度な品質管理

画像認識AIは単なる数量管理にとどまらず、商品の破損や異常、さらには不正の兆候まで検知できます。

例えば、棚にあるはずの商品が一部欠けている、不自然な動きがあるといった場合、早期にアラートを発することが可能です。これにより、品質管理の高度化や盗難防止につながり、企業のリスクマネジメントを強化する効果が期待できます。

AI画像認識を用いた在庫管理システムの事例

写真を撮るだけで物品を特定

株式会社ZAICOが提供するクラウド在庫管理システム「zaico」ではスマートフォンを使用して写真を撮るだけで瞬時に物品を特定できる機能が搭載されています。この機能を用いることにより、これまでの入庫や出庫など作業、棚卸しにかかっていた時間を大幅に削減することが期待されています。モバイルアプリを立ち上げて写真を撮るだけで特定された在庫のデータを表示することができるので、在庫数を入力することで処理が完了します。

参照：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000072.000038326.html

クラウドですぐに始められる

「写真de在庫管理」では、高額なハンディターミナルが不要なほかクラウドですぐ始めることが可能です。バーコードも不要で商品を撮影して数量などを入力することによって在庫管理が可能になるソリューションであり、スマホひとつで始めることで在庫情報をリアルタイムに確認・把握することが可能となっています。

参照：https://shasinde.com/

ネットワークカメラで在庫管理

株式会社テクノアのソリューションは、画像認識で材料在庫の管理が可能です。ネットワークカメラを使うことで棚の在庫状況をリアルタイムで収集し、在庫が減ってくると黄色信号・無くなったら赤信号などのアラートによって知らせてくれます。手待ちの撲滅や納期・稼働の安定化を実現することが可能であり、在庫が切れる前に手を打つことが可能になるでしょう。

参照：https://www.techs-s.com/iot-idea/vol1-46