お悩み別ガイド

在庫・発注の管理が手作業・勘のまま。
最初にやるのは予測ではなく「記録」。

発注はベテランの勘、棚卸しは月末に目視で数える。それでも回ってきたが、発注忘れの欠品や「奥から出てきた大量の在庫」が何度か続いている——。このページでは、いきなりAIの需要予測を狙わず、まず「記録が残る仕組み」から作るという現実的な順序を整理します。

手作業・勘の管理で起きる、典型的な事故

在庫と発注の困りごとは、業種を問わずよく似ています。

共通の根っこは1つで、「今いくつあって、いつ頼んだか」が記録として残っていないことです。勘が悪いのではなく、勘しか頼るものがない状態が問題です。

順序を間違えない:記録 → アラート → 予測

在庫・発注の改善は、この順番で登る 第1段階:記録 入出庫が数秒で残る形を作る スマホ撮影・バーコード・LINE報告 整理はAIが引き受ける 第2段階:アラートと集計 発注点を切ったら自動で通知 動きの遅い在庫を月次で一覧化 発注の判断は人のまま 第3段階:予測 貯まったデータで発注量を提案 データが貯まってからの話 最初から狙わない 記録がないまま「AIで需要予測」に飛びつくと、材料がなくて失敗する 効果の大半は第1・第2段階で出る。第3段階はデータが貯まってからの上積み
在庫・発注改善の3段階。手前の段を飛ばさないことが、遠回りに見えて最短

第1段階:記録が「勝手に残る」仕組みを作る

紙の台帳やホワイトボードに書け、ではこれまでと同じ失敗を繰り返します。ポイントは記録の手間を数秒にすることです。使った分をスマホで撮る、納品書を写真に撮ればAIが品目と数量を読み取って表に足す、現場からLINEで「◯◯を2個使った」と送るだけ、といった形なら現場は続けられます。記録するのは人、整理するのはAIという分担です。

第2段階:発注アラートと「動かない在庫」の見える化

残数が記録されるようになったら、品目ごとに発注点(残りいくつで頼むか)を決め、下回ったら通知が飛ぶようにします。これだけで「思い出す」仕事が仕組みに移り、発注忘れと二重発注は大きく減らせます。あわせて、AIに月次で「3か月動いていない在庫」「急に出が増えた品目」を一覧にさせると、過剰在庫が数字で見えるようになります。

第3段階:データが貯まってから、予測を考える

「AIが需要を予測して自動発注」という絵は魅力的ですが、まともな予測には過去の正確な記録が必要です。記録が始まって数か月〜数年、季節を一巡してからようやく検討の土台に乗ります。先に断っておきたいのは、多くの会社では第2段階までで困りごとの大半が解消するということです。予測は目的ではなく、余裕ができてからの上積みと考えてください。

POINT 在庫の記録は、単なる管理の話ではなくお金の話です。過剰在庫は「棚で寝ている現金」、欠品は「取り逃した売上」。記録が残り始めるとこの両方が数字で見えるようになり、発注のうまさが個人の勘から会社の仕組みに変わっていきます。第1段階の地味さに見合うだけの見返りがある領域です。

こんな会社に向いています / 効果が限定的です

向いている発注忘れによる欠品や二重発注が年に数回起きている/棚卸しのたびに「帳簿と合わない」が発生する/発注業務が特定の1人に依存している/扱う品目が数十以上あり頭で覚えきれない量になっている
効果が限定的品目が数点しかなく、目視で十分把握できている/受注生産で在庫をほぼ持たない業態/記録の手間を数秒にしても、現場に協力する意思がまったく得られない場合(先に運用の合意づくりが必要)

在庫をほぼ持たない業態なら、このテーマより発注書・請求書まわりの自動化の方が効くはずです。入り口の選び直しから相談に乗ります。

よくある質問

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