AIで在庫管理・サプライチェーンを最適化｜中小製造業の導入事例

こんにちは。西岡章です。今回は、中小製造業がAI技術を使って在庫管理とサプライチェーン全体を最適化させた事例を、具体的な数値を交えてご紹介したいと思います。

はじめに：中小製造業が抱える在庫課題

正直に言うと、在庫管理とサプライチェーン最適化は、中小製造業の経営効率を大きく左右する課題です。日本中小企業庁のデータを見ると、製造業における在庫費用は売上原価の約10～15%を占めているんですよね。ここを削減できれば、利益改善に直結します。

ただ実際には、多くの中小企業が同じような悩みを抱えています。需要予測が特定の人間に頼りきっていたり、複数のサプライヤーからの発注管理が煩雑だったり。在庫のリアルタイム把握もできていなくて、結局人手による手作業で対応している。こういう企業がほとんどなんです。

本記事では、こうした課題をAIで解決した実例を詳しく掘り下げていきます。

導入事例：電子部品製造企業Aの変革

企業背景

対象企業Aは、従業員約150名の電子部品製造企業です。主要顧客は自動車メーカー3社で、売上高は約8億円。毎月500種類以上の部品を管理していました。

導入前の状況は、以下の通りです。

指標	導入前
平均在庫回転率	4.2回/年
欠品発生率	3.8%
在庫管理工数	月間80時間
在庫保有コスト	年間1,200万円

導入したAIソリューション

企業Aが導入したのは、機械学習ベースの需要予測プラットフォームと自動発注システムの組み合わせです。

具体的には、過去5年間の販売データ、顧客からの受注パターン、季節要因などを学習する需要予測AIが中核となります。そのAIが安全在庫水準を動的に算出し、一定の閾値に達すると自動的に仕入先に発注するという仕組みです。全在庫状況を可視化するリアルタイムダッシュボードも合わせて導入しました。

導入にかかった費用は、システム構築・導入コストで約580万円。月額の保守・運用費は約15万円という投資規模でした。

導入後の成果

導入から6ヶ月後の実績が、以下の通りです。

指標	導入前	導入後	改善率
平均在庫回転率	4.2回/年	6.8回/年	+62%
欠品発生率	3.8%	0.9%	-76%
在庫管理工数	月間80時間	月間20時間	-75%
在庫保有コスト	年間1,200万円	年間680万円	-43%

結果として、年間520万円の在庫削減効果が生まれました。さらに欠品が減ったことで失注機会も減少し、売上向上分として約180万円の効果も出ています。月間80時間の在庫管理工数が月間20時間に削減されたので、時間換算で年間1,440時間を業務削減できたことになります。