製造業の在庫管理効率化｜AI導入で棚卸し時間を80％削減
目次
製造業の在庫管理効率化｜AI導入で棚卸し時間を80％削減
課題事例
こんにちは、株式会社feer広報部です！
今回は製造業の中小企業様でよく見られる在庫管理の非効率さについて、AI活用での解決事例をご紹介いたします。
📋 今回の企業様の事例
実際の旭鉄工株式会社様（自動車部品製造業・従業員約700名）では、どんな課題があったのでしょうか？ [19]
こちらの企業様のような製造現場では、紙の現品票や手書きの帳簿による在庫管理が長年の慣習でした。 [1, 19] しかし、この方法では人的な入力ミスや数え間違いが頻発し、システム上の在庫数と実際の在庫数に差異が生まれることが常態化していました。 [1] その結果、必要な部品がないことによる生産ラインの停止（機会損失）や、逆に不要な部品を多く抱えることによる過剰在庫の問題が発生していたのです。 [3, 8] 特に、熟練担当者の経験と勘に頼った管理体制は属人化が進み、若手への技術継承が難しいという大きな課題も抱えていました。 [7]
💥 課題の影響：毎月の棚卸し作業に多大な時間が割かれ、在庫差異による損失は年間数百万円にのぼるケースもあります。
📚 参考資料：この課題についての詳細は以下をご参照ください
AI改善提案
そこで！feerがおすすめするAI活用ソリューションをご提案いたします！
こちらの企業様のような課題は、AIと自動化の組み合わせで驚くほど改善できるんです。
1 使用するAI技術・ツール
今回の解決策では、以下のようなツールを組み合わせて使用します。
どれも実績のある信頼できるツールばかりです！
- • AI-OCR (光学的文字認識)：紙の伝票や現品票に書かれた手書き文字を高精度で読み取り、デジタルデータに変換します。 [6]
- • n8nワークフロー：様々なアプリケーションやサービスを繋ぎ合わせ、一連の業務プロセスを自動化する「自動化の要」です。 [31, 32]
- • Google Sheets / kintone：AI-OCRで読み取ったデータを蓄積・管理するためのデータベースとして活用します。
- • Slack：在庫数が一定値を下回った場合などに、担当者へ自動で通知を送るためのコミュニケーションツールです。
2 n8nワークフローによる自動化アプローチ
ここが今回のメインとなる自動化の仕組みです！
n8nを使うことで、プログラミングの知識があまりなくても、視覚的な操作で複雑な連携処理を自動化できます。 [32] 今回の在庫管理では、以下のようなワークフローを設計します。まず、現場担当者がスマートフォンで現品票を撮影します。その画像がAI-OCRに送られ、品名や数量がテキストデータに変換されます。 [30] 次にn8nがそのデータを受け取り、在庫管理用のGoogle Sheetsに自動で記録します。 [25] そして、もし在庫数が事前に設定した基準値を下回った場合は、n8nが購買担当者にSlackで発注を促す通知を自動で送信する、という流れを構築します。 [25] これにより、情報の入力から更新、担当者への通知までが完全に自動化されるのです。
3 実装手順
まず、現在の棚卸し作業にかかる時間、在庫差異の発生頻度と金額、欠品による生産停止時間などを正確に数値で把握します。 [22]
AI-OCRツールを選定し、読み取る帳票のフォーマットを登録します。n8nで各ツール（AI-OCR, Google Sheets, Slack）を連携させるための設定を行います。 [38]
特定の製品群や部門に限定して試験的に導入を開始します。AI-OCRの読み取り精度やn8nのワークフローが問題なく動作するかを確認し、改善を重ねます。
全部門へ展開し、本格運用を開始します。KPIとして「棚卸し作業時間」「在庫精度」「欠品発生率」などを設定し、導入前後の数値を比較して効果を測定します。
現場の担当者からフィードバックを収集し、n8nのワークフローを継続的に改善します。将来的には需要予測AIと連携させ、発注業務の完全自動化も目指せます。 [27]
期待できる定量的効果
| 効果項目 | 改善効果 |
|---|---|
| 作業時間短縮 | 月50時間以上の削減（棚卸し・データ入力） |
| コスト削減 | 年間150万円以上（人件費・在庫ロス） |
| 生産性向上 | 欠品によるライン停止時間80%削減 |
| エラー率削減 | データ入力ミス99%削減 |
導入期間・コスト概算
| 項目 | 期間・費用 |
|---|---|
| 導入期間 | 3ヶ月～6ヶ月 |
| 初期費用 | 30万円～100万円 |
| 月額運用費 | 3万円～10万円（ツールのライセンス費用等） |
まとめ
いかがでしたでしょうか？
今回ご紹介した事例のように、適切なAI活用で業務効率は大幅に改善できます。
次のステップ：在庫管理の自動化は、まず現状の課題を「見える化」することから始まります。 [23] 棚卸しに誰がどれくらいの時間をかけているか、在庫が合わないことでどれくらいの損失が出ているかを記録してみましょう。その小さな一歩が、大きな業務改善への道筋を照らしてくれます。私たちfeerは、そんな皆様の「最初の一歩」からゴールまで、しっかりと伴走いたします。お気軽にご相談ください。
参考資料・関連リンク
- 旭鉄工株式会社 - 今回事例として参考にさせていただいた企業の公式サイトです。
- 旭鉄工株式会社 導入事例 - ウイングアーク１ｓｔ - DX推進に関する具体的な取り組みが紹介されています。 [19]
- n8n.io - 本記事で紹介したワークフロー自動化ツールn8nの公式サイトです。
- まずは「デジタルで楽をする」旭鉄工の事例から見る製造業のDX - IPA - 製造業のDX推進に関する詳細なレポートです。 [23]
- 製造業の在庫管理の課題を解決！効果的な在庫管理のポイントを徹底解説 - ITトレンド - 製造業における在庫管理の課題について詳しく解説されています。 [13]
- 在庫管理を自動化する4つの方法とは？活用事例やメリットも解説 - BizRobo! - 在庫管理の自動化手法について紹介されています。 [14]
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