在庫管理のAI活用では、業務整理からデータ整備、既存システム連携、現場定着まで伴走できる会社を選ぶことが欠かせません。AIを導入するだけでは、欠品や過剰在庫が減らない場合があるためです。
riplaのほか、日立、NEC、富士通、NTTデータ、IBMの6社を、強み、実績、向いている企業、発注前の確認点で比べます。比較では、スシローやZOZOのように商材特性に合わせてAIを使う考え方や、PoCの撤退基準、データ補正や隠れた運用費用にも目を向けます。
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在庫管理におけるAI活用でパートナー選びが重要な理由
在庫管理のAI化は、予測モデルを作ったあとも運用が続くプロジェクトです。販売実績や在庫数、発注残などのデータをつなぎ、予測値を発注や生産計画に反映させます。リードタイムや天候、キャンペーンも含め、現場が例外を確認できる状態まで設計する必要があります。
適切なパートナー選定が成否を分ける理由
AIの予測精度だけで比べると、導入後に現場で使えないリスクを見落としがちです。たとえば、欠品期間の売上が0件として記録されていると、AIはそれを「需要がない商品」と誤認することがあります。
発注側は、データの欠損や商品の統廃合を補正し、予測結果を担当者が説明できる仕組みまで作れる会社を選ぶことが大切です。
発注前に確認すべきポイント
相談の前には、過去の販売・発注データがどの期間分そろっているかを、社内で確かめておきます。
まずは1拠点・1カテゴリに絞ったPoCから始めます。小さく始めると、投資判断がしやすくなります。
- 対象範囲：SKU数や拠点数、ERPやWMSとの接続の有無
- 検証指標：欠品率、在庫金額、発注工数など、数字で比べられる単位
- 撤退判断：PoCで効果が出なかった場合に見直す条件
NTTデータの公式記事でも、AI需要予測の取り組みが企画やトライアルで止まるケースが取り上げられています。ビジネス効果に至らない場合があるという指摘です。資料名は「トライアルを失敗させないAI需要予測サクセスの共通点とは？」です。
株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫で支援
riplaは、コンサルティングから開発まで一気通貫で支援できる企業です。IT事業会社として社内DXを推進してきた経験を生かし、ビジネスの成果づくりとシステムの定着支援に強みを持っています。
営業や顧客の管理、生産、販売管理など幅広い基幹システムで、構築・導入の実績があります。企業の業務要件に合わせて柔軟に対応できる体制を整えています。
特徴と強み
riplaの強みは、AIを導入する前の業務整理と、導入後の定着を同じチームで扱える点です。
- 導入前：業務とデータの整理
- 導入後：現場の例外判断と定着の支援
紙やFAX、Excel、ホワイトボードなどに分かれた在庫情報を洗い出し、一覧にします。そのうえで、入力ルールとマスタを整えます。需要予測、発注支援、在庫を見えるようにする作業のうち、どれから進めるかの優先順位も決められます。
予測を人の判断と組み合わせる設計として、異常値や季節商品の判断を担当者が確認するHuman-in-the-Loopも組み込みやすい体制です。
得意領域・実績
営業や顧客、生産、販売管理など、基幹業務をまたぐ開発に対応できます。在庫を別システムとして切り出すより、受注から出荷までの一連の業務で設計したい企業に向いています。
riplaでは、在庫金額だけでなく、欠品率、発注時間、棚卸し差異を同時に追うダッシュボードを作ることで、PoCの成否を数字で判断できます。
データAI部門として、個別の業務に合わせたAI活用を相談したい企業にとって、選択肢になります。
株式会社日立製作所｜需要予測と自動補充を組み合わせた小売支援
日立は、需要予測型の自動発注サービスをはじめ、店舗や商品ごとの販売実績や在庫、天候、イベントを活用した在庫最適化を支援する企業です。
日立の公式情報では、AI需要予測型と自動補充型のアルゴリズムを、商品特性に応じて切り替える仕組みが説明されています。出典は日立「需要予測を活用し、商品の発注業務を効率化！」です。
特徴と強み
日立の特徴は、予測値の算出から店舗の発注業務までをつなげて考える点です。高回転商品には販売実績に応じた補充を、季節や天候で変動する商品にはAI予測を使うというように、SKUの性質に合わせて計算方法を変えられます。
ワークマンとの取り組みでは、3店舗・31品目でシミュレーションを実施しました。発注作業の時間は、約30分から約2分に短縮されたと発表されています。出典は日立ニュースリリース（2021年）です。
得意領域・実績
多店舗小売、アパレル、食品など、店舗別・単品別に需要が変わる企業に向いています。商品ごとに在庫回転率を見て自動発注と需要予測を使い分けたい場合や、既存の発注業務を段階的に自動化したい場合には、候補になります。
大規模展開の実績を重視する一方で、対象店舗や商品を絞った検証から始め、現場が推奨発注量を確認する運用を設計することが欠かせません。
日本電気株式会社（NEC）｜説明可能なAIと需給最適化に強み
NECは、販売や在庫、顧客、天候などのデータを使った商品最適化や、食品メーカーから小売までの需給最適化を支援しています。AIが出した予測の根拠を説明しやすくする独自技術も掲げており、現場の判断とAIの提案を組み合わせたい企業では、有力な候補になります。
特徴と強み
特徴は、予測精度を高めることに加えて、予測の根拠を説明しながら業務改善に使う点です。
- 予測：販売・在庫の実績と販売企画データを加味した、発注・出荷量の見積もり
- 説明：採用の理由を現場に伝えやすい形で示す仕組み
この構想は、NECの技術資料で示されています。食品メーカーや卸、物流、小売の各段階を最適化する考え方です（出典：NEC「食品ロスを削減するバリューチェーンにおける共創」）。AIの判断がブラックボックスになることを懸念する企業では、採用理由を説明できるかを確かめやすい会社です。
得意領域・実績
食品や流通、小売、製造など、複数の企業や工程をまたぐ需給管理に向いています。自社の在庫だけでなく、仕入先や物流、販売チャネルのデータを連携させ、食品ロスや返品まで含めて最適化したい場合に有力です。
導入時には、説明できる内容をどの画面で誰が使うのかを決め、予測誤差が起きたときの修正手順まで具体化しておくと、現場での利用が進みます。
富士通株式会社｜SCM全体をデータとAIでつなぐ支援
富士通は、AIによる需要予測や生産計画、調達、在庫管理を含むサプライチェーン全体のデータ活用を支援する企業です。食品業界の過剰生産や在庫ロスの削減、大手製造業の複数拠点のデータ統合など、全社にまたがるテーマに対応しやすい点が特徴です。
特徴と強み
富士通は、販売や在庫、生産、調達などのデータが部門ごとに分かれている企業に対し、データ基盤を整え、AI予測を計画に反映する支援を行っています。
富士通の資料では、大手製造業で300種類の部品ごとの予測モデルを構築した事例が紹介されています。その構築から運用までの期間は2カ月です。出典は富士通「富士通AI戦略説明会」（2024年）です。
モデルを作る期間だけでなく、計画業務へ組み込むスピードを評価したい場合に参考になります。
得意領域・実績
製造業、食品メーカー、卸売など、拠点や工程が多く、在庫単体では解決できない企業に向いています。
たとえば、需要予測を在庫の発注量だけでなく、生産ラインの稼働や原材料の調達、損益インパクトまでつなげたい場合が該当します。
既存ERPやデータ基盤との連携範囲は広くなりやすいため、初期段階で対象拠点とデータ責任者を明確にしておくことが欠かせません。
株式会社NTTデータ｜PoCから業務効果まで設計する伴走力
NTTデータは、AI需要予測を在庫適正化につなげるための企画、トライアル、業務実装を支援するITサービス企業です。モデルの精度だけでなく、現場で利用される業務プロセスと効果測定を重視したい企業に向いています。
特徴と強み
NTTデータの公式記事は、AI需要予測のトライアルが企画段階で止まる課題を取り上げています。
ビジネス効果に至らない場合があるという内容で、出典はNTTデータ「トライアルを失敗させないAI需要予測サクセスの共通点とは？」です。
この視点は、予測誤差だけでなく、発注担当者が実際に採用した割合や欠品率、在庫金額、作業時間をKPIに置きたい企業に有用です。
得意領域・実績
小売、流通、製造など、PoCを本番業務へ移す方法を明確にしたい企業が候補に挙がります。
特に、モデル開発部門と現場の発注・調達部門の間に立ち、データ定義や業務ルール、運用監視をまとめたい場合は、有力な選択肢です。
撤退基準には、たとえば対象SKUの予測誤差や欠品率、在庫金額の改善が設定値に届かない場合に範囲を見直す、といった条件があります。契約前に話し合っておくとよいです。
日本アイ・ビー・エム株式会社（IBM）｜AIエージェントまで見据えたSCM高度化
IBMは、在庫管理や需要予測、サプライヤー管理に加えて、補充や倉庫業務を含むサプライチェーン全体をAIで最適化する企業です。AI在庫管理の公式解説では、ユースケースとして、リアルタイムで在庫を見られるようにする点や、需要予測と例外検知、自動補充などを整理しています。さらに、シナリオ分析も含まれます。
特徴と強み
IBMの特徴は、在庫を倉庫だけの問題として扱わず、需要や調達から財務までを含むサプライチェーン全体の意思決定として捉える点です。
- 計画：在庫計画と財務計画の整合
- 監視：需要や在庫の変化の継続的な確認
IBM Planning Analyticsでは、AI予測を使って需要の変化を先読みする機能も紹介されています。
その計画の考え方は、IBMの公式資料（出典：IBM「IBM Planning Analyticsによるサプライチェーン計画立案」）で示されています。
AIエージェントが計画の更新を支援する考え方も示されています。
得意領域・実績
グローバル拠点、複数のサプライヤー、複雑な物流網を持つ大企業に向いています。
現時点では、AIエージェントを全面的に自動化するより、まず例外検知やシナリオ分析から始め、承認者を置いたうえで自動化の範囲を広げる設計が現実的です。
データ交換の権限や機密情報の扱い、AIの提案した発注を誰が承認するかを明確にしてから導入します。
在庫管理におけるAI活用パートナー選びのポイント
6社は、得意な規模や業界がそれぞれ異なります。会社名の知名度だけで決めず、同じ前提で比べることが欠かせません。
- データの状態：商品マスタや販売・在庫データの欠損、統廃合の有無
- 対象業務：需要予測だけでなく、発注や既存システム連携までの範囲
- 運用と総費用：現場の体制や倉庫容量、仕入れ資金、5年程度の費用の見通し
AIの精度が上がっても発注量が急増すれば、保管や資金繰りの面で無理が出ることがあります。良い提案は、精度だけでなく業務全体の制約まで説明します。
実績と経験の確認方法
確認したいのは、AIを導入した社数よりも、自社と似た商品特性や業務条件で改善した実績です。
賞味期限がある商品、修理部品のようなロングテール商品、店舗別に需要が異なる商品では、適するモデルもKPIも変わります。
事例では、対象SKUの数やデータ期間を聞き、導入前後の欠品率や在庫金額、工数を確かめます。導入後の運用担当者も尋ねます。公開できない場合は、匿名でも数値の定義を確認しておきます。
技術力と専門性の評価
需要予測や画像認識、IoTセンサー、生成AIは、それぞれ役割が異なります。棚卸しを自動化したいならカメラやセンサー、将来の販売量を見積もりたいなら需要予測、問い合わせや例外対応を効率化したいなら生成AIが候補です。
画像認識では、AIモデルより照明、撮影角度、対象物の置き方が精度を左右する場合があります。提案の時点では、連携APIやデータの更新頻度を確認します。加えて、モデルの再学習やログ保存、権限管理の扱いも押さえます。
プロジェクト管理体制の確認
AI導入では、データ整備だけで3〜6カ月かかるケースもあるため、モデル開発の開始日だけで計画を立てると、遅れが出ます。
紙やFAXから始める場合は、商品コードや単位、入出庫時刻を入力できる最低限の仕組みを先に整えます。欠品期間や返品理由も、同じ仕組みで残せるようにしておきます。
PoCでは、予測精度が目標に届かない場合の撤退基準、改善したデータや連携部品を別の用途へ再利用する方法、誤発注時の停止権限と責任分界を、契約書に記載しておくことが望ましいです。
よくある質問
在庫管理にAIを導入する前には、費用やデータ量、完全自動化の可否を気にする企業が少なくありません。比較の段階で特に多い質問を、費用、データ量、完全自動化の順に取り上げます。
在庫管理にAIを導入する費用はいくらですか？
費用は、対象SKUや拠点数、データ連携の範囲で大きく変わります。さらに、画像・IoT機器の有無や既存システムの改修範囲によっても変わります。
そのため一律の相場に当てはめるのではなく、データ整備やPoC、追加開発を分けた見積もりを取得します。クラウド利用料や再学習、保守、人材教育は、別の項目として見積もりに含めてもらいます。
5年分のTCOと、欠品や廃棄、発注工数の削減額を同じ前提で比べる必要があります。
データが少ない会社でもAIを活用できますか？
活用できますが、いきなり高精度な自動発注を目指すのは危険です。まずは商品マスタと入出庫履歴をそろえ、欠品で失われた潜在需要を補正します。そのうえで、1カテゴリの在庫を見えるようにしたり、発注候補を示したりすることから始めます。
データが蓄積されるまでは、ルールベースの安全在庫と担当者の承認を併用しながら、AIへ渡すデータの品質を段階的に高めます。
AIに発注を完全自動化させても大丈夫ですか？
最初から全面的に自動化するより、通常商品は自動化し、異常値や急なキャンペーン、長納期品、欠品復旧時は人が承認する運用をおすすめします。
発注上限や金額上限、停止ボタンを用意しておくと、AIの誤判断がそのまま仕入れに流れません。承認ログや誤発注時の連絡先も必要になります。モデルの精度だけでなく、例外時の業務手順も設計することが大切です。
まとめ
在庫管理におけるAI活用では、需要予測の精度に加えて、データ整備や既存ERP・WMSとの連携、発注担当者の承認、欠品や誤発注への対応まで見て、会社を比べます。
株式会社riplaは、業務整理から開発・定着まで一気通貫で支援しやすい会社です。日立は自動発注、NECは説明可能な需給最適化、富士通はSCM全体のデータ統合に強みがあります。
NTTデータはPoCから効果創出、IBMはグローバルなAIサプライチェーンに強みがあります。
まずは対象商品と拠点を限定し、欠品率と過剰在庫金額、廃棄ロス、発注工数のうち、優先するKPIを一つか二つ決めます。そのうえで、予測誤差の撤退基準や5年分のTCO、AIが外れたときの責任分界を、提案書に含めてもらいます。
参考ソースは、日立の需要予測型自動発注サービス、NECの需給最適化プラットフォーム、富士通AI戦略説明会資料です。
続きの参考ソースは、NTTデータのAI需要予測解説とIBM Planning Analyticsです。
▼RFP作成前に読みたい無料ホワイトペーパー
・AIシステム開発の完全ガイドブック
・【2026年最新版】AI駆動開発の完全ガイドブック
会社紹介
株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
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株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。