生成AIによるサプライチェーン最適化：在庫コスト50%削減の秘訣

2025年5月2日

製造業や小売業において、サプライチェーンの効率化は企業の競争力を左右する重要な要素です。特に在庫コストの削減は、利益率向上のために欠かせない課題といえます。近年、生成AIがこの分野に革命をもたらしつつあります。

本記事では、生成AIによって在庫コストを最大50%削減できた事例やその仕組み、導入のポイントについて詳しく解説します。

目次 [ close ]

サプライチェーンにおける在庫コストの課題とは？

在庫を多く抱えれば欠品のリスクは減りますが、同時に保管費用や廃棄ロスが発生します。一方で在庫を絞れば、販売機会の損失や調達コストの上昇が発生する可能性もあります。このバランスは非常に難しく、多くの企業が経験と勘に頼って管理してきました。

生成AIは過去の販売データだけでなく、天候、SNSトレンド、イベント情報など多様なデータを分析し、需要をリアルタイムで予測できます。これにより、必要な在庫を必要なときに確保することが可能となります。

AIは需要予測と連動して、サプライヤーとの発注タイミングや数量を自動で最適化します。さらに、物流ルートの効率化や共同配送の提案も行い、総合的なコスト削減につなげます。

生成AIは単なる自動化ではなく、「◯◯の商品を△日に×個発注するのが最適です」といった提案型のアウトプットを行うため、現場担当者も納得して導入・実行できます。

ある日用品メーカーでは、生成AIを活用して以下のような成果を上げました：

この企業は、AIベンダーと連携しながら約3ヶ月でシステム導入を完了し、6ヶ月目には明確な成果を実感しています。

生成AIの力を引き出すには、まず社内データをクレンジングし、適切なフォーマットに整理する必要があります。POSデータ、在庫データ、出荷履歴などが重要です。

いきなり全社導入ではなく、特定のカテゴリやエリアからスモールスタートするのが現実的であり、成功率も高まります。

AI導入は「ツールの導入」ではなく、「業務プロセスそのものの見直し」です。現場と経営層の連携と理解が成功のカギを握ります。

将来的には、生成AIが発注・仕入・在庫配置をすべて自律的に判断・実行する「サプライチェーンの自律化」が実現すると予測されます。これにより、企業は人手不足に対応しながら、より高精度な供給体制を構築できるようになるでしょう。

生成AIの活用によって、従来のサプライチェーン運営に新しい選択肢が生まれました。在庫コスト削減という具体的な成果がすでに出始めており、今後はより多くの企業がこの技術を導入していくと考えられます。「待つ」ではなく「試す」ことが、未来の競争力につながります。