AIの技術の進化とともに、業務の効率化を図るIT製品にも「AI機能搭載」を掲げる製品が急速に増えてます。ITを用いた改善意向が強い「在庫管理システムの導入による効率化」のシーンにおいても同様で、製品あるいは搭載機能にAI対応やAI活用をうたう製品が続々登場しています。
そこでこの記事では、在庫管理システムに備わる機能を「AI搭載」もテーマに一覧化し、その特徴、選定のコツ・製品の選び方を解説します。在庫管理体制の高度化を、AI活用も含めて効率化できるよう一緒に考えていきましょう。
機能で比較「在庫管理システム」おすすめ製品一覧
目次
在庫管理システムとは
在庫管理システムは、企業が持つ製品や部品などの在庫を正確かつリアルタイムに把握し、在庫管理業務を効率化する目的を持つIT製品／ソフトウェアです。従来の紙やエクセルなどを用いた「手作業／アナログベース」の管理に代わり、「電子化・デジタル化／全てをデータ化」して管理する体制を整えることで、入力・操作ミスや情報のタイムラグを最小限に抑えることで業務の効率化と確実性向上、コスト削減を可能にします。
在庫管理システムの中核的な役割は、入出庫の正確な記録と在庫数のリアルタイム把握にあります。倉庫や店舗にある全ての在庫状況を一元管理することで、無駄な発注や在庫切れを防ぎ、正確なデータに基づいた経営判断を可能にします。また、バーコードやRFIDなどの自動認識技術とも連携し、人手不足が深刻化する現場でも高い精度を保てる点が注目されています。
導入の目的と必要性
在庫管理システムは、まず「在庫の可視化」を通じて無駄やリスクを減らすことが起点となります。過剰在庫や欠品といった問題は企業の収益に直結し、顧客満足度にも影響を及ぼすことはご存じの通りだと思います。これらを適切に管理する支援システムを用いることで、必要な在庫数を正確に把握し、コスト削減や納期対応力の向上を比較的容易に実現できます。併せて、業務や作業が属人的にならず、担当者が変わっても情報が正しく引き継がれる体制を整えられることも大きなメリットといえます。
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AI対応在庫管理システムの主要機能一覧
在庫管理システムには多岐にわたる機能が搭載されており、企業の業種や規模によって必要な機能は異なります。
ここではAI機能の拡充を踏まえ、代表的な在庫管理システムの機能に「AIによる拡張や効果」も含めて整理し、現場の導入事例をイメージしながら解説していきます。なお、「AI対応」とあるものはAIが得意であるデータ解析や予測の精度向上によって、さらなる性能向上が期待される機能です。AI対応と記してはいないものは、AIによる可能性はありつつも、現時点では必須ではない／既存のシステムの技術で十分に対応できると想定できる機能を示します。
特に、AI活用で高いメリットとなる「予測」に関連する機能を有効に運用できれば、競争の激しい市場で大きなアドバンテージとなります。それぞれの機能がどのように在庫管理効率の向上に寄与するのか、具体的に押さえていきましょう。また、必要に応じて段階的に導入することで、大きな投資をする前にシステムの有用性を検証するケースも増えており、企業ごとの状況に合わせてカスタマイズできる柔軟性もポイントになるでしょう。
- リアルタイム在庫追跡機能（AI対応）
- 在庫数の自動更新／調整・最適化機能（AI対応）
- バーコードやRFID対応機能
- 入出庫管理機能
- 発注管理と再注文通知機能（AI対応）
- ロット・シリアル番号管理機能
- 棚卸し業務の効率化機能（AI対応）
- データ分析とレポート作成機能（AI対応）
- 他システムとの連携機能
- 不良品検品・品質管理（AI対応）
- 顧客購買行動予測（AI対応）
- 多拠点在庫の一元管理機能
- サプライチェーンのリスク管理・最適化機能（AI対応）
リアルタイム在庫追跡（AI対応）
リアルタイム在庫追跡機能は、入出庫のタイミングで在庫数を即座に更新し、異なる拠点でも、いつでも、誰でも同じ正確で最新の情報を共有できる「見える化」の仕組みを整える機能です。「見える化」によって在庫変動の傾向を瞬時に分析し、予想外の需要増や出荷遅延などのリスクにも迅速に対応できるようにする土壌が整います。在庫データの精度が上がるだけでなく、ビジネス全体のスピード感も向上するメリットがあります。
AI対応によって変わること
リアルタイム在庫追跡機能に「AI活用」が加わると、AIが在庫の増減パターンや需要変動の兆しを捉えることが可能になるでしょう。在庫数が不自然に増減した、などの原因究明も容易になります。季節要因による増産を前もって把握できるほか、予期せぬ返品が重なった場合にもAIによる異常検知アルゴリズムが働き、対策を促すことが可能です。こうした仕組みは欠品による販売機会損失や過剰在庫の発生リスクを未然に防ぎ、安定した供給体制を構築するうえでとても有用です。
在庫数の自動更新と調整・最適化機能（AI対応）
店舗やECサイトの販売データなどと連携し、余剰在庫や欠品を最小限に抑え、効率的な在庫管理の運用を支援する機能です。在庫状況を随時調整しながら最適なコストバランスを維持するための基盤となります。
AI対応によって変わること
AIモデルが過去の膨大な販売データやキャンペーン情報などを分析したり、需要の増減を予測して在庫レベルを適切に保つように調整したりする機能を実現します。このAI予測情報を活用することで担当者だけの経験や勘に頼らず、データによる根拠を踏まえて安定した在庫補充計画を実行できます。在庫滞留や品切れの課題を同時に解消でき、顧客満足度を高めながら運用コストの削減を実現できることが期待されます。
バーコードやRFID対応機能
バーコードやRFIDは、商品をスキャンするだけで正確な在庫数を記録できることで入出庫や棚卸し作業の効率を向上させます。アナログな作業／手入力から生じるヒューマンエラーを軽減し、在庫データの信頼度を高めることが可能です。特に複数拠点をまたぐ大規模倉庫や店舗での活用シーンでは、一つひとつの商品を追跡する仕組みとして欠かせない機能になっています。
一方でこの機能におけるAI活用は未知数です。現時点ではAIの導入・活用が必須ではなく、既存の技術で十分に対応可能と考えられます。
入出庫管理機能
入出庫管理機能は、どのタイミングでどの商品・品物が入荷し、どれだけの数量が出荷されたのかを正確に追跡（トレーシング）する機能です。
AIを用いることで通常の出荷パターンとの違いを検知し、作業の遅延やピッキングミスなどの問題を発生前に予測して事前にアラートを出す──といった機能の実現も予想されますが、入出庫の管理／トレーシングそのものは、概ね規則的な手続き／作業に基づく業務のため、システムによって自動化されたルールベースの工程で十分に対応可能とされています。
発注管理と再注文通知（AI対応）
発注管理および再注文自動化機能は、在庫が一定の水準を下回った段階で自動的に発注処理を促して管理者の判断判断を支援する、あるいはそもそも自動的に行ってくれるものです。安定した商品供給を維持するうえでとても重要な機能として、こちらも在庫管理システムでニーズの高い機能として挙げられます。。
AI対応によって変わること
この機能へAI対応を伴うと、発注数量を需要予測に合わせた最適化に向けて蓄積された販売履歴や需要動向をAIが分析する機能が備わります。発注リードタイムの迅速化、予測し得なかった突発的な注文にも柔軟に対応できるようになります。リーダーシップや経験が浅い担当者でも最適な補充計画を進められるため、組織全体の在庫管理レベルをグッと底上げできると期待されます。
ロット・シリアル番号管理
製造業や食品業界などでは、ロット番号やシリアル番号を追跡することが不可欠です。万が一不良品が発生した際も、該当する生産ロットを特定して対処することでリスクを最小限に抑えられます。トレーサビリティの確保は信用を守る上でも重要であり、在庫管理システムにはこうした管理情報を細かく記録し、検索・追跡を容易にする機能が含まれています。
棚卸し業務の効率化機能（AI対応）
棚卸しは、在庫の定期的な確認・記録作業を正しく記録する、在庫管理に重要ながら一般的に手間・時間のかかる業務／工程です。バーコードスキャナーやRFID技術などを活用して正確な在庫データを迅速に収集し、在庫の過不足をリアルタイムで特定できるよう支援します。
棚卸しレポートの自動生成
棚卸しの完了とともにシステムが自動でレポートをまとめてくれる機能は作業後の処理を簡略化します。担当者は在庫数の増減や不一致があった場合の詳細を一目で把握でき、必要な対策を迅速に講じることができます。レポート作成の手間を大幅に削減できるため、管理者のタスク負担も軽くなるでしょう。
AI対応によって変わること
AIが在庫水準予測などとともに棚卸しデータを解析し、不測や過剰在庫をAIが瞬時に特定してレポートする機能、実際の在庫数とシステム上の記録を照合するプロセスで異常値が検出されたと同時にAIが原因を素早く洗い出して報告する──といった機能で、これまで時間と人的リソースが掛かりがちだった業務にAIによる効率化の実現が期待されています。
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データ分析とレポート作成機能（AI対応）
システムが在庫に関するデータ分析とレポート作成を支援し、自動化する機能です。売上や入出庫の実データのほか、仕入れタイミングや配送遅延など、複数の要因も横断して分析できることで、管理者・経営層が経営戦略や判断に必要な情報を提供します。
売上・消費予測
過去の売上実績や季節要因、さらにはマーケティングキャンペーンなどの要素を加味した予測や判断を支援します。この予測が精度よく行われれば、先回りした在庫補填や販売戦略の立案が可能となり、欠品や売り逃しを防ぐ効果が期待できます。
商品別の販売動向分析
商品カテゴリーや単品ごとの売れ行きを解析し、どのような時期や条件で最も販売が伸びるかを可視化します。これにより、販促キャンペーンや価格設定のタイミングを最適に調整でき、高い利益率を確保しやすくする情報の基礎になります。低回転商品を早期に特定して在庫削減やマーケティング方針の見直しを行うことで、無駄な在庫を抱えずに済むようにもなります。
AI対応によって変わること
AIはこのような「データ分析」「予測」の精度向上が大いに求められる分野です。AIが複数のデータソースから得られる情報を総合的に解析するため、これまで気づかなかった販売パターンや需要の法則を発見する可能性があります。SNSでのトレンドや口コミ評価のデータなども加味すれば、これまで自社が想定していなかった顧客層へのアプローチが見えてくるかもしれません。こうした高度な意思決定を支えるのがAI対応機能／システムであり、ビジネスチャンスを逃さないための重要な要素といえます。
他システムとの連携機能
在庫管理システムはERPや会計システム、販売管理ソフトなどともデータ連携することで、管理業務をさらに効率化できます。入力や集計の重複を防ぎ、情報の一元化が進むため、正確な在庫コスト算出やキャッシュフローの把握にも役立ちます。複数システムとのAPI連携が容易なソリューションほど、柔軟性の高い在庫管理を実現できるでしょう。
不良品検品・品質管理（AI対応）
在庫における不良品の検査や品質チェックにはこれまで目視やサンプル抽出のような手作業に頼るケースが多くありました。この検品工程に近年広く導入されるようになったのが画像認識技術の組み込みです。検品作業を高い精度で自動化でき、異常検知の早さや検出率も向上します。品質管理プロセスでの人的負担が軽減されるだけでなく、品質トラブルの早期発見・早期対処が可能になり、結果的に顧客満足度の向上にも寄与します。
AI対応によって変わること
従来の検品作業では見落とされがちだった微細な傷や異常もAIによる画像解析技術で確実に捉え、リアルタイムで合否判定を行う体制を強化できようになるでしょう。検品高速化と同時に品質基準の遵守率が高まり、市場に不良品が出回るリスクを大幅に低減できます。これらの検品データを統合し、AIによるデータ分析を重ねて掛けることで、不良品の傾向分析や改善の施策立案を自動的に行う──といったことも迅速かつ的確に行えるようにもなることも期待できます。
顧客購買行動予測（AI対応）
小売業界やECサイトでは、どんな顧客がいて、これらの顧客がいつ、どのように動くのか購買傾向やニーズを予測して動くことがとても重要とされます。システムによってこの顧客行動予測を支援するのがこの機能の役割です。購買履歴やサイト閲覧履歴を解析し、需要の増減や人気商品の動きを掴むことで、在庫を適切なタイミングで補充するといった体制を支援します。結果として、機会損失や余剰在庫を削減でき、顧客エンゲージメントをより高い水準に引き上げることが期待されます。
AI対応によって変わること
顧客の購買行動予測をAIによって高度化できます。イベントや流行の兆しを検知して先取りの販売施策につなげる、個々のユーザーの嗜好に合わせたパーソナライズ化を容易にするといった、在庫管理だけでなくマーケティング施策全体を一貫して最適化する威力も秘めています。最終的には予想される需要を満たしながら在庫の無駄を削減する高度なオペレーションの実現が見込まれます。
多拠点在庫の一元管理
多店舗展開や複数の物流倉庫を抱える企業では、拠点ごとの在庫状況が異なるのは当然のことです。拠点間の在庫移動やシェアリングを最適化するのがこの機能です。全体で把握し一元管理する仕組みによって、ある拠点では在庫過多、別の拠点では欠品発生といった事態を防ぎ、全体での効率化を図れます。この多拠点在庫の一元管理は、在庫データの集約と一元管理することが主目的のためAIの活用は必須ではなく、既存システムで一元管理が可能です。
サプライチェーンのリスク管理・最適化（AI対応）
ビジネスの拡充やグローバル化が進む中、自然災害や政治的情勢のような事態でサプライチェーンが寸断されるリスクがあります。在庫管理システムとして、あるいは他システムと連携して自社のサプライチェーン全体を管理し、最適化するのがサプライチェーン管理／最適化機能です。
AI対応によって変わること
サプライチェーン管理／最適化にAI活用が見込まれるのは「リスク管理」のシーンです。AIを用い、さまざまなシナリオを瞬時に、多角的にシミュレーションし、予測する体制を強化できます。例えば、経済指標や天候予測、国際情勢の情報を取り込むことで、調達タイミングの最適化や供給元の切り替えを迅速に検討できるようになるでしょう。
AI対応在庫管理システム導入のメリット
在庫管理システムの導入によって得られる多面的なメリットは以下の通りです。
- 業務効率化を実現する
- コストを削減できる
- 在庫リスクを最小化できる
- 顧客満足度を上げられる
- 迅速な意思決定を支援する
業務効率化を実現する
在庫管理システムを導入すると、入出庫や棚卸しなどの管理業務が大幅に効率化します。手作業で行っていた多数の記録作業がシステムに置き換わり、作業時間の短縮とミスの減少が期待できます。さらに、AI搭載システムなら需要予測や補充計画が自動化され、現場担当者は戦略的な取り組みにリソースを回す余裕が生まれます。
コストを削減できる
在庫を必要以上に抱えない適正在庫の維持は、倉庫保管費用や廃棄ロスを減らすことにつながります。欠品を回避しながらも余剰分を最小化できるため、必要最低限のコストで安定供給が実現できます。生産や発注のタイミングを最適化することで、運送や仕入れに関わるコストも削減しやすくなるのが大きなメリットです。
在庫リスクを最小化できる
在庫リスクには、廃棄や劣化、保管中の盗難や破損などが含まれますが、管理システムの導入によって在庫回転率を上げることで、これらのリスクを低減できます。ロット・シリアル番号管理や需要予測機能を組み合わせることで、不良品や滞留在庫を素早く発見して対処でき、トラブルの拡大を防ぐことが可能です。
顧客満足度を上げられる
適正在庫を維持して欠品を防ぐことは、顧客からの信頼獲得にも直結します。必要な商品がいつでも手に入る状態を保つことで、リピーターとしての潜在顧客を増やし、長期的な売上向上につなげることができます。さらに、短納期対応や即時出荷が可能になれば、競合他社との差別化要素としても機能します。
迅速な意思決定を支援する
リアルタイムに近い在庫データとAI分析結果を経営層が活用できるようになるため、市場の変化に素早く対応する意思決定が可能となります。特に短いサイクルで商品ラインナップを入れ替える業種や、新商品のテストを行いたい場合などに大きなアドバンテージとなります。データドリブンな管理体制が整えば、在庫投資の最適化や新規取り組みへの果敢なチャレンジも実行しやすくなるでしょう。
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AI在庫管理システム選定のポイント
在庫管理システムの機能や導入範囲は多岐にわたるため、まずは自社の業務フローや課題を明確化することが大切です。導入後の運用を考慮し、システムの操作性やサポート体制も十分に検討する必要があります。選定時には、短期的な費用対効果だけでなく、中長期的なスケールメリットや拡張性にも目を向けることが成功の秘訣となります。
- 自社の業務やニーズに適する製品を選ぶ
- カスタマイズ対応力の高い製品を選ぶ
- サポート体制が手厚い製品を選ぶ
- 「無料版」を用意する製品を選ぶ
- AI対応機能の有無と活用シーンで選ぶ
自社の業務とニーズに適合する製品を選ぶ
在庫管理は自社ビジネスの根幹を為す業務の1つです。当然ながらこのためのシステムには、自社の業務フローや特定のニーズに合うものを選ぶことが求められます。
例えば小売業で多店舗展開しているならば、一元的に全店舗の在庫を把握できる機能を持つ製品が有用です。一方で、製造業では部品や完成品の動向を的確に追跡、記録する機能が必要です。
このため、IT製品の検討で重要になるのは「なぜそれが必要なのか、の“目的”」と「どんな成果を出したいのか、の“目標”」です。これらをまとめ、IT製品の選定に向けて必要となる「まず“要件”を定義する」ために、まず、その目的と目標を明確にすることから始めましょう。具体的には、自社の業務で直面している「問題」や「課題」を洗い出して、優先度順にさっとまとめる程度でも大丈夫です。
こうして定めた「自社の要件定義シート」をみながら、自社のニーズに合致する製品を絞り込んでいくとよいでしょう。
カスタマイズ対応力の高い製品を選ぶ
製品はまず“シンプル”が望ましいとしつつも、自社の業務ニーズを満たせなければ、必要な機能がなければどうにもなりません。
そこで選定ポイントに加えて確認しておきたいのが「カスタマイズ性」です。
自社の業務に適した画面設定にカスタマイズできれば、自社独自のデータ入力や作業性も分かりやすくなるはずです。「在庫管理のデータをマーケティングなどに活用する」のように、社内の他システムとデータを連携したい需要はとても多くあります。標準的な機能だけでは不十分でも「カスタマイズが可能」ならば、自社にとってより効率的で適するシステムの構築を実現できます。
はじめから難易度の高い「大掛かりなシステム」「高機能なシステム」を考えるのではなく、シンプルなものへ、必要な機能だけをカスタマイズで追加していくイメージで考えていくのはいかがでしょう。また、選定担当者・自身一人で悩まず、チームや部署、実務担当者、経営層や総務部門など周りも遠慮なく巻き込んで、複数の考えや意見を理解しながら導入計画を進めていくのも成功へつながるポイントになるでしょう。
サポート体制が手厚い製品を選ぶ
システム導入前後のサポート体制が充実していることは、システム導入の失敗を避けられるポイントの1つになります。
例えば、トラブル発生時や使い方に関する質問がある場合に迅速かつていねいに対応してくれるサポートメニューがあれば、はじめて導入する企業、IT専任担当者を用意するのが難しい小規模企業でも安心してシステム導入を検討できます。ベンダーにはサポートメニューの種類、対応時間や手段（電話、メール、チャットなど）の範囲を確認するよいでしょう。
「無料版」を用意する製品から選ぶ
欲しい機能は「仕様／対応している」として載っていたけれど、実際に使ってみると操作しにくかった、機能が乏しかった、自社の業務シーンとは適合しにくかった、などイメージと異なる場合も多々あります。
クラウド型／SaaS型製品には無料で試用できる「無料版（デモ版、無料トライアル版）」も多く存在します。この無料トライアルを活用して実際の機能、UIや操作感を確かめると導入後のイメージがグッと具体的になります。多くの場合、資料請求後に無料トライアルダウンロードの案内があります。無料版はぜひ遠慮なく活用することをおすすめします。
おすすめ IT製品の「無料版」はなぜ無料なのか？ どこまで無料で使えるのか
AI対応機能の有無で選ぶ
需要予測や自動検品など「AIを活用」した機能を充実させている製品は、より高度でスマートな在庫管理を実現する可能性を秘めています。
特に、AI活用で特に高いメリットとなる「予測」に関連する機能を有効に運用できれば、競争の激しい市場で大きなアドバンテージとなります。
しかし、AI機能を実際に使いこなせる組織体制や業務フローを整備しなければそのポテンシャルを十分に引き出せない可能性もあります。AI対応機能はあれど、使いこなせなければ利用料金や運用コストに無駄や過剰が発生する恐れもあります。自社におけるAI活用の目的や想定される運用体制を踏まえ、実際にどの機能が必要かを明確にすることが大切です。
在庫管理システムの機能はAI活用の利便性も考慮し、さらなる効率向上効果を図ろう
あなたの会社の在庫管理は、AI対応機能を有効に活用すればさらに高度化できる可能性があります。
在庫管理システムにAIを組み合わせることで、単なる在庫数の監視にとどまらず、需要予測や出庫タイミングの自動提案など高度なアプローチが可能になります。これにより、供給の最適化や在庫コスト削減だけでなく、顧客ニーズや市場の変化へ素早く対応できる柔軟性やスピード感を手に入れることができます。
今後はAI技術がさらに進化し、より多様なデータソースを取り込んだ精度の高い分析をもとに活動する流れが主流になると予測されます。こうした技術トレンドを見据えつつ、自社の課題解決や成長戦略に適する在庫管理システムを選定し、組織全体で活用できる体制作りを進めていくことが求められます。
もし「自社に合うIT製品・サービスが分からない」「どう探せばよいのか分からない」とお困りでしたら、あるいは「おすすめ製品・ベンダーを紹介してほしい」のような希望がありましたら、適切なIT製品・サービス選定を最後までサポートする専門スタッフがいるITセレクトのコンシェルジュ相談サービスをぜひご利用ください。（無料です！）
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