物流・サプライチェーンの現場で、長年の課題であった「在庫管理の属人化」。この根深い問題に、AI技術が新たな解決策を提示しました。
2025年12月5日、infonerv社は自動発注AI「α-発注」に、仕入先ごとに将来の在庫量を計画的にコントロールできる「在庫レベル計画機能」を追加したと発表しました。この新機能は、データに基づいた戦略的な在庫管理への移行を加速させ、物流業界に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。
1. ニュース概要: 今、何が起きているのか
今回の発表の核心は、これまで現場担当者の「勘」や「経験」に頼りがちだった発注業務を、AIがデータに基づいて計画・自動化する点にあります。
特に、長期休暇前の在庫積み増しや、季節変動による需要減に合わせた在庫削減といった判断は、「とりあえず多めに」「去年の感覚で」といった曖昧な基準で行われることが少なくありませんでした。
infonervの新機能は、この課題に対し「安全在庫増加日数」といった具体的なパラメータを設定することで、計画的な在庫調整を可能にします。仕入先ごとに繁忙期・閑散期の在庫方針を事前にシステムへ登録しておけば、AIが需要予測と連携し、最適な推奨発注量を自動で算出。これにより、担当者のスキルに依存しない、安定した在庫コントロールが実現します。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 発表企業 | infonerv株式会社 |
| 対象製品 | 自動発注AI「α-発注」 |
| 新機能名称 | 在庫レベル計画機能（仕入先単位） |
| 提供開始日 | 2025年12月5日 |
| 主な機能 | 仕入先ごとに将来の在庫レベル（安全在庫）を計画的に増減させる設定が可能 |
| 期待される効果 | 過剰在庫・欠品の抑制、キャッシュフロー改善、発注業務の効率化・自動化 |
2. 業界への影響: 物流業界にどのようなインパクトがあるか
この新機能が物流業界にもたらすインパクトは、単なる業務効率化に留まりません。
① 属人化からの完全脱却と業務標準化
ベテラン担当者の退職によるノウハウ喪失は、多くの企業にとって経営リスクです。本機能は、これまで暗黙知であった発注判断のロジックをシステムに実装することで、誰が担当しても一定品質の在庫管理を実現します。これにより、業務の標準化と安定運用が可能になります。
② キャッシュフローの劇的な改善
過剰在庫は、保管コストの増大だけでなく、企業のキャッシュフローを圧迫する大きな要因です。AIが需要を正確に予測し、計画に基づいた仕入量をコントロールすることで、不要な在庫投資を抑制。企業の資金繰りを健全化し、より戦略的な投資へと資金を振り向けることが可能になります。
③ サプライチェーン全体の最適化
仕入先ごとの細やかな在庫計画は、自社のみならず、サプライヤーにとっても生産計画や出荷計画の精度向上に繋がります。これにより、サプライチェーン全体のリードタイム短縮や欠品リスク低減が期待でき、より強靭な物流ネットワークの構築に貢献します。
3. LogiShiftの視点: 独自の考察、今後の予測
私たちは、今回のinfonervの発表を「属人化在庫管理の終焉を告げる号砲」と捉えています。日本の物流現場が長年抱えてきた「勘と経験」という名のブラックボックスが、いよいよAIによって解き明かされ、データドリブンな科学的アプローチへと昇華する時が来たのです。
この機能の真価は、単に発注を自動化することではありません。仕入先ごとの特性や商習慣、季節性といった複雑な要因をデータとして取り込み、「在庫戦略」そのものをAIと共にデザインできる点にあります。これは、発注担当者が日々のオペレーションから解放され、より付加価値の高い戦略立案に集中できる環境が整うことを意味します。
今後は、気象データやSNSのトレンドといった外部要因と連携し、さらに予測精度を高める機能の登場も考えられます。AIによる在庫最適化は、もはや一部の先進企業だけのものではなく、あらゆる企業が競争力を維持するために必須の経営インフラとなるでしょう。
4. まとめ: 企業はどう備えるべきか
この大きな変化の波に乗り遅れないために、企業は今すぐ行動を起こすべきです。
まずは、自社の在庫管理プロセスを可視化し、どこに属人化が潜んでいるのか、どこに過剰在庫や欠品のリスクがあるのかを正確に把握することから始めましょう。
その上で、infonervの「α-発注」のようなAIソリューションが、自社の課題をどう解決できるのかを具体的に検討することが重要です。AIは魔法の杖ではありません。しかし、正しく活用すれば、企業の競争力を根底から支える強力な武器となります。
今回のニュースは、自社の在庫戦略を根本から見直し、AIと共に未来の物流をデザインする絶好の機会と言えるでしょう。
