在庫管理システムの機能は、入出荷と在庫数の管理を土台に、ロケーション、ロット、先進機能が積み重なる構成です。自社に必要な機能は、業務の課題に合わせて優先順位をつけて選びます。
導入の全体像をまだつかめていない方は、先に在庫管理システムの完全ガイドをご覧ください。
- 基本機能：入出荷と在庫数の管理、棚卸し支援、発注点アラート
- 現場機能：ロケーション管理、ピッキング支援
- 先進機能：AIスロッティング、画像検品、需要予測
▼全体ガイドの記事
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入出荷・在庫数を管理する基本機能
在庫管理システムの中核は、入荷・出荷・在庫数を正確に記録する基本機能です。どれほど高度なシステムでも、この基本がぶれると在庫精度そのものが崩れてしまいます。
逆に言えば、基本機能がしっかりしていれば、Excelや紙の管理から抜け出すだけでも大きな効果が得られます。まずは自社が確実に押さえるべき基本機能から確認するとよいでしょう。
入荷検品・出荷指示・在庫引き当ての標準機能
入荷管理では、発注した商品が届いたときに品目と数量を検品し、在庫として計上します。そのうえで多くの在庫管理システムは、ハンディでバーコードを読み取り、発注データと照合して過不足を即座に検出します。また、出荷管理では、受注に在庫を引き当てて出荷指示書やピッキングリストを発行し、出荷が完了すると在庫を減らします。
こうした入荷から出荷までの一連の記録が、在庫数の正確性を支える土台です。特に大切なのが在庫引き当ての精度で、複数の受注が同じ在庫を取り合う場合、先に確定した注文へ正しく引き当てなければ、売り越し（在庫がないのに販売してしまう状態）が起きます。
標準的な在庫管理システムは、有効在庫（実在庫から引き当て済みを差し引いた販売可能数）をリアルタイムに計算し、EC連携時に在庫数を自動反映します。これにより、ECでは在庫ありなのに実際は欠品、という事態を防げます。さらに、zaicoやロジクラといったクラウド型在庫管理システムも、この入出荷・在庫数の基本機能を低コストで提供しています。
棚卸し支援と発注点アラートの機能
基本機能のなかでも実務での効果が大きいのが、棚卸し支援機能です。ハンディで実在庫を読み取ると、システムが帳簿在庫と自動照合し、差異のある商品だけを一覧化します。そのため、紙の在庫表を見ながら全数を数える従来の棚卸しが、短時間で完了します。
循環棚卸し（一部の商品を日々少しずつ数える方式）に対応していれば、業務を止めずに在庫精度を保てます。また、もう一つの実用的な機能が発注点アラートです。商品ごとに在庫の下限（発注点）を設定しておくと、在庫がその水準を下回ったときにシステムが自動で通知します。
これにより、担当者の勘に頼らず、欠品を未然に防ぐ発注が可能になります。さらに、出荷履歴をもとに発注点を見直していけば、過剰在庫と欠品の両方を抑える適正在庫の運用に近づきます。こうした基本機能の積み重ねが、ITトレンドの調査でWMS導入企業の64.4%がメリットを実感したという結果の土台になっています。
ロケーション管理とピッキング支援機能
在庫数を管理するだけでなく、「どこに何があるか」まで管理するのがロケーション管理機能です。倉庫が広く商品点数も多くなるほど、この機能の価値は高まります。ロケーション管理とピッキング支援は、出荷作業の効率と正確性を左右する、在庫管理システムの中核機能の一つです。
フリー・固定・ハイブリッドのロケーション管理機能
ロケーション管理には、大きく分けて固定ロケーションとフリーロケーションがあります。固定ロケーションは、商品ごとに保管場所を決め打ちする方式です。作業者が場所を覚えやすい反面、保管スペースの効率は落ちます。
フリーロケーションは、空いている棚に随時格納し、システムが「どの商品がどこにあるか」を記録する方式です。スペース効率は高い一方、システムなしでは運用できません。
実務では、出荷頻度の高い定番品は固定、回転の早い季節品やスポット品はフリーにするハイブリッド運用が有効です。優れた在庫管理システムは、このハイブリッドの保管ルールを柔軟に設定でき、商品特性に応じた配置を支援します。カタログ上は「フリー/固定に対応」と記すだけのシステムも多いものの、実際の運用では、どこまできめ細かく保管ルールを設計できるかが、ピッキング効率と保管効率を大きく左右します。
最適ルート・トータルピッキングの支援機能
ロケーション管理とセットで効くのが、ピッキング支援機能です。出荷指示に対して、システムが商品の保管場所を最短で巡る順路を計算し、ハンディの画面で作業者を誘導します。これにより、広い倉庫を無駄に歩き回る時間が減り、ピッキングの生産性が上がります。
さらに、複数の注文をまとめて集品するトータルピッキング（種まき方式）や、注文ごとに集品するシングルピッキングなど、出荷特性に応じて方式を切り替えられる機能も欠かせません。バーコードを読み取って正しい商品かを照合する機能があれば、誤出荷を構造的に減らせます。
また、画面の指示どおりに作業すれば間違えにくい設計であれば、繁忙期に投入する臨時スタッフでもすぐに戦力化できます。ロケーション管理とピッキング支援は、在庫精度だけでなく、出荷を速く正確に行うという現場のパフォーマンスを直接押し上げます。特に、出荷量の多い事業者ほど投資効果が大きくなります。
ロット・賞味期限とトレーサビリティ機能
食品・医薬品・化粧品など、品質と安全が問われる業種で必須になるのが、ロット管理と賞味期限管理の機能です。ただし、汎用の在庫管理システムには標準搭載されていないこともあるため、自社の取扱商品に応じて必要性を見極める必要があります。トレーサビリティの確保は、万一の回収時に被害を最小限に抑えるためにも欠かせません。
ロット・賞味期限とFIFO引き当ての機能
ロット管理機能は、入荷した商品を製造ロットや入荷ロット単位で区別して在庫管理します。これにより、同じ商品でも、どのロットがどれだけ残っているかを把握でき、品質問題が起きた特定ロットだけを正確に特定・隔離できます。
賞味期限管理機能と組み合わせれば、期限の近いものから優先的に出荷するFIFO（先入れ先出し）の引き当てが自動化され、期限切れによる廃棄ロスを大きく減らせます。一方で、FIFOを人手で徹底するのは難しく、棚の奥に古いロットが残って期限切れになる、というロスが起こりがちです。
在庫管理システムが期限順に出荷ロットを自動指定すれば、現場は指示に従うだけで先入れ先出しが守られます。さらに、賞味期限の迫った在庫をアラートで通知する機能があれば、値引き販売や転用といった早めの対策も打てます。ロット・賞味期限管理は、食品・医薬品・化粧品などの業種で在庫管理システムを選ぶ際に、絶対に外せない要件です。
ERP・EC・配送との連携機能
在庫管理システムの価値は、外部システムとの連携機能で大きく変わります。ERP（基幹システム）や販売管理と連携すれば、受注から在庫引き当て、出荷、請求までが一気通貫になり、二重入力がなくなります。さらに、ECやモールと連携すれば、有効在庫が各販売チャネルに自動反映され、売り越しを防げます。
配送会社のシステムと連携すれば、送り状の発行や配送ステータスの取得が自動化されます。なお、連携の実装には費用がかかり、一次データでは基幹（会計/販売）連携が100〜500万円、ECモール1モールあたり20〜100万円、配送会社1社あたり30〜80万円が相場とされています。この投資が正当化されるのは、連携によって部門間のデータ不整合と手作業がなくなり、間接コストが構造的に下がるからです。
在庫管理システムの機能を評価するときは、単体機能だけでなく「自社の既存システムとどこまで連携できるか」を必ず確認してください。連携性こそ、在庫管理を全社最適につなげる鍵です。
AIスロッティング・画像検品・需要予測の先進機能
近年の在庫管理システムは、AIを活用した先進機能で差がつくようになっています。これらは必須ではないものの、出荷量が多く省人化のニーズが強い事業者にとっては、投資効果の大きい領域です。基本機能を固めたうえで、自社の課題に合う先進機能を上乗せする、という順序が現実的です。
AIスロッティングでピッキング歩数を削減する機能
AIスロッティングは、商品の出荷頻度や同時に出荷されやすい組み合わせをAIが分析し、最適な保管場所を提案する機能です。出荷頻度の高い商品を出入口に近い取りやすい場所へ、一緒に注文されやすい商品を近接する場所へ配置することで、ピッキング時の歩行距離を大幅に削減できます。これは、ロケーション管理を「ただの記録」から「継続的な最適化」へ進化させる機能です。
従来、こうしたスロッティング（保管場所の最適配置）はベテランの経験と勘に頼っていました。AIが出荷データから自動で最適配置を提案すれば、属人化を排しつつ、季節変動にも追従して配置を見直せます。歩行距離はピッキング作業時間の大きな割合を占めるため、ここを削減できれば人件費の圧縮に直結します。
多機能をうたう在庫管理システムでも、このAIスロッティングまで備えているものは限られます。そのため、省人化を重視するなら確認すべき差別化機能です。
画像検品・OCRと需要予測の機能
AI画像検品は、カメラで撮影した商品をAIが判定し、品目・数量・破損の有無を瞬時にチェックする機能です。一次データでは、NTTロジスコのAI検品で生産性が60%向上したと報告されており、目視検品の負担を大きく減らします。さらに、OCR（光学文字認識）機能も、紙の納品書や伝票を読み取ってデータ化し、入荷登録の手入力をなくすことで、人手不足が深刻な検品・入荷工程の省人化に直結します。
需要予測機能は、過去の出荷実績や季節性、トレンドをAIが分析し、将来の需要を予測して適正在庫や発注量の提案を行います。これにより、欠品と過剰在庫の両方を抑え、在庫を保有するための資金を圧縮できます。需要予測は精度の検証が欠かせませんが、適切に運用できれば在庫管理の意思決定を勘から科学へ転換します。
AIスロッティング・画像検品・需要予測といった先進機能は、いずれも「人手をかけずに在庫の質を高める」方向の機能です。こうした機能の価値は、2024年問題に象徴される物流の人手不足時代に、ますます高まっています。
バーコード・ハンディとバース予約の運用機能
先進機能を支える足回りとして欠かせないのが、バーコード・ハンディによる現場運用機能です。入荷・棚入れ・ピッキング・出荷の各工程で、ハンディがバーコードを読み取り、リアルタイムにシステムへ反映する仕組みがあってはじめて、在庫精度も、AIが配置や発注を最適に決める機能も成り立ちます。一方、手入力に頼る運用では、どれだけ高度な機能を載せても、データの鮮度と正確性は保ちにくくなります。
そのため、機能を評価するときは、現場のデバイス運用がどこまで作り込まれているかを必ず確認すべきです。近年、入出荷の効率化として注目されているのが、トラックの着車時間を管理するバース予約機能です。倉庫の荷受け・荷出しの口（バース）を時間枠で予約管理することで、トラックの待機時間や構内の混雑を解消し、改正物流効率化法が求める荷待ち時間の削減にも寄与します。
在庫管理システムと連携させれば、入荷予定と作業計画を結びつけ、繁忙期の入出荷をならして処理できます。バーコード・ハンディの基盤機能と、バース予約のように入出荷を平準化する機能は、在庫の状況をつかみやすくして省人化を現場レベルで支える、地味ながら効果の大きい運用機能です。
まとめ
在庫管理システムの機能を整理すると、土台になるのは基本機能で、入荷検品や在庫引き当て、棚卸し支援などがこれにあたります。その上に、ロケーション管理やピッキング支援、食品や医薬品で必須となるロット・賞味期限とFIFO引き当てが積み重なります。ERP・EC・配送との連携機能も加わります。
さらに省人化を狙うなら、AIスロッティングや画像検品、需要予測などの先進機能が、ピッキング歩数の削減や生産性60%向上といった効果を生みます。機能を選ぶときは、自社の物量と業種にどの機能が効くかを基準に、優先順位をつけることが大切です。まず基本機能で在庫精度を固め、出荷量や業種特性に応じてロケーション・ロット・先進機能を上乗せする、という順序が失敗を防ぎます。
riplaは、フルスクラッチ受託と国内開発の立場から、自社の業務に本当に必要な機能を見極め、過不足のない在庫管理システムを設計することを支援しています。必要機能の全体像を整理したい方は、あらためて完全ガイドをご活用ください。
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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。
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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。