需要予測AIで発注量を最適化。欠品と過剰在庫が同時に減った。
AI在庫管理
「在庫管理でAIを活用したい。でも、何から始めればいいか分からない。」
「在庫が多すぎる、でも欠品は怖い」――
「在庫が多すぎる、でも欠品は怖い」――
その判断、AIに任せませんか？
過剰在庫による廃棄ロスと、欠品による機会損失。相反する2つのリスクをAIの需要予測で同時に解決します。
01月1テーマずつ、確実に楽に
02配って終わりじゃなく、定着まで
03社内にAI推進担当が自然に育つ
01一日の流れ
いまの在庫管理の、一日。
これは架空の物語ではなく、BoostXが在庫管理の現場で実際に聞いてきた、よくある一日の断片です。あなたの毎日と、どれくらい重なりますか。
08:00
棚卸し
朝一で在庫チェック、数えながらメモ。
10:30
発注
勘と経験で決めるが、欠品・過剰在庫の繰り返し。
13:00
Excel更新
入出荷を1件ずつ入力、他部門と数字が合わない。
15:00
倉庫回り
ロット違い、賞味期限、置き場所、全部頭の中。
19:00
在庫報告
本部への月次報告、複数倉庫の数字を手集計。
「経験と勘」から、「データで判断する在庫」へ。
02こんなお悩み
こんな状況になっていませんか？
毎日の業務に溶け込んでいて、課題だと気づきにくい。でも放置すれば、同業との差は静かに広がり続けます。まずは一度、言葉にしてみましょう。
お悩み01
在庫過多で倉庫コストと廃棄ロスがかさんでいる
在庫過多で倉庫コストと廃棄ロスがかさんでいる
お悩み02
欠品が出て
欠品が出て、販売機会を逃している
お悩み03
棚卸しに人手と時間がかかりすぎている
棚卸しに人手と時間がかかりすぎている
お悩み04
発注のタイミングと数量が勘頼みになっている
発注のタイミングと数量が勘頼みになっている
お悩み05
複数拠点の在庫状況がリアルタイムに把握できない
複数拠点の在庫状況がリアルタイムに把握できない
お悩み06
需要予測の精度が低く
需要予測の精度が低く、売れ残りと欠品を繰り返している
03導入前後の変化
AI導入で変わる在庫管理の業務
変わるのは「時間」だけではありません。「誰が・いつ・どれだけ抱えるか」という業務の負担構造そのものが、こう変わります。
業務01発注判断
導入前
経験と勘で発注量を決定
導入後
AI需要予測で適正量を自動算出
業務02棚卸し
導入前
月1回、全スタッフで丸1日
導入後
リアルタイム在庫管理で簡易確認のみ
業務03在庫確認
導入前
倉庫に行って目視確認
導入後
ダッシュボードで全拠点をリアルタイム確認
業務04廃棄ロス
導入前
月間売上の5%がロス
導入後
AI予測で廃棄率30%減
業務05拠点間在庫移動
導入前
電話で調整
導入後
AIが自動で最適配置を提案
04対応範囲
在庫管理でAIが活きる業務
在庫管理の現場で、特にAIが効果を発揮しやすい代表的な9業務。どれも「自社の状況に合わせて設計し、定着するまで伴走する」前提でご提案します。
01
AI需要予測
販売データ・季節性・天候・イベント情報をAIが総合分析し、商品別の需要を予測
02
自動発注システムの構築
AI需要予測と連動し、需要を先読みして発注書の自動生成から仕入先への送信まで一気通貫で処理
03
リアルタイム在庫管理
複数倉庫・店舗の在庫状況をダッシュボードで一画面に可視化
04
棚卸し業務の効率化
バーコードスキャンで棚卸しをデジタル化し、AIが在庫台帳と自動照合して差異を即座に検出
05
ABC分析・在庫ランク管理
売上・回転率・利益率でAIが全商品をABC分類し、ランクに応じた最適な在庫戦略を自動立案
06
拠点間在庫の最適配置
複数店舗間の在庫偏りをAIが自動検知し、輸送コストと欠品損失を比較した最適な移動計画を提案
07
賞味期限・消費期限管理
期限切れが近い商品をAIが自動検知し、段階的な対応アクションを自動通知
08
在庫コストの可視化・最適化
保管コスト・廃棄コスト・欠品損失を総合的にダッシュボードで可視化し、AIが改善ポイントを自動提示
09
文書・資料の自動作成
見積書・提案書・議事録・報告書など、フォーマット化しやすい文書をAIが下書き。担当者は確認・微修正だけに専念できます。
上記以外もご相談ください
ここに載せた9業務はあくまで代表例です。「うちの場合、こんな業務もAI化できる？」—BoostXは在庫管理業界で発生しうる、ほぼすべての定型業務にAI活用の設計経験があります。無料相談（最大45分）で、一緒に整理しましょう。
05よくある失敗
AIを入れたのに、うまくいかない理由
生成AIを配った、アカウントを渡した—多くの企業はここでつまずきます。BoostXが見てきた典型的な失敗と、それを避けるための設計を、正直に公開します。
失敗例 01
在庫管理システムを入れたが、データ精度が低い
✕なぜ失敗するのか
入出庫の入力漏れやタイムラグがあると、システムの在庫数と実在庫に差異が生じ、信用できなくなります。
✓BoostXの対応
バーコード・QRスキャンの導入で入力漏れを防止。差異が出た場合のアラート機能と定期的な照合の仕組みを構築します。
失敗例 02
AI予測の精度が低く、役に立たない
✕なぜ失敗するのか
過去のデータが少ない、またはデータの品質が低いと、AIの予測精度も低くなります。
✓BoostXの対応
まずはデータ蓄積の仕組みを整え、予測精度を段階的に向上させます。初期は人の判断とAI予測を併用し、精度が上がったら自動化の範囲を拡大します。
失敗例 03
仕入先との調整が自動化できない
✕なぜ失敗するのか
発注量の最適化ができても、仕入先とのコミュニケーションが手動のままでは、全体の効率は改善しません。
✓BoostXの対応
仕入先への自動発注メール、受注確認の自動処理、納期管理のアラートを構築。仕入先との連携プロセスも含めて自動化します。
06お客様の声
実際に変わった、3つの現場
BoostXが在庫管理業界で伴走した企業から届いた、実際の声です。プランは違っても、共通するのは『業務時間が減って、本業に使える時間が増えた』という手応えでした。
複数倉庫の在庫を1画面で可視化。本部への報告が自動化された。
棚卸差異がAIで事前検出。監査対応が圧倒的に楽になった。
07BoostXの答え
在庫管理のAI導入、設計から定着まで一気通貫。
「配って終わり」ではなく、「運用で勝てる」状態をつくるのが、BoostXの役割です。在庫管理業界の業務フローを理解した上で、月次で伴走します。
Why 01
在庫管理業界を深く理解する
在庫管理の現場業務・慣習・数字のつくり方まで理解した上で、「この業界で本当にハマるAI活用」を提案します。教科書的な一般論では終わりません。
Why 02
設計から定着まで一気通貫
ツール選定・プロンプト設計・社内研修・効果測定。社内の担当者が「ここで詰まる」ポイントを、すべて一緒に越えます。
Why 03
月次MTGで改善を止めない
「やって終わり」ではなく、月1テーマずつ業務が楽になる状態を積み上げます。3ヶ月後、半年後に振り返ると、使える業務資産が増えている設計です。
087つのサービス
課題に合わせて選べる、7つのサービス。
相談だけ・開発だけ・研修だけではなく、効く業務の見極めから構築・現場定着までを、窓口と責任を1つにしたままBoostXの中で完結させます。価格は税込で明示しています（AIコンサルティング・AIエージェント開発は個別お見積もり）。7サービスを料金つきで比較する →
01
月額・推奨
AI顧問
毎月1つずつ、御社の業務をAI化していく月額契約。方針決めから構築・現場定着まで。
¥110,000〜月額・税込／Light 11万・Standard 22万・Growth 33万
こんな企業に
AIを何から始めるか決めたい／毎月1つずつ業務を変えていきたい企業
サービス内容
- 定例ミーティング＋チャット相談
- AI活用ロードマップ・ツール選定
- Standard以上は毎月の小規模AI構築と現場導入
- 構築前後の効果確認
ご導入後の状態
- 毎月1つ（Growthは2つ）業務の進め方が変わる
- 「導入したが使われない」を避ける改善サイクル
- オンライン完結
02
FDE型サービス
FDE型AI伴走支援
複数部署のAIプロジェクトを、BoostXも当事者として進める。FDE（御社に入り込む実装担当）が月2日訪問。
¥550,000〜月額・税込／基本パッケージに月2日の訪問を含む
こんな企業に
複数部署をまとめて変えたい／社内に推進リソースが足りない企業
サービス内容
- 業務ヒアリング・ロードマップ・プロジェクト管理
- PoC・構築・社員ヒアリング
- KPI設定・効果測定・定着・複数部署展開
ご導入後の状態
- 複数部署のAI活用が同時に進む
- 推進役を採用せずにプロジェクトが計画どおり進む
- PoC止まりのテーマが本番・定着まで到達
03
プロジェクト
AIコンサルティング
どの業務に、どの順番で、いくら投資するかを経営陣が判断できる状態にする。
個別お見積もり1部署／複数部署／全社の3パッケージ
こんな企業に
全社のAI戦略と投資順序をこれから決める企業
サービス内容
- 経営課題整理・業務可視化・AI Value Pool特定
- ROI試算・To-Be業務設計・技術／データ／セキュリティ設計
- ガバナンス・実行体制・予算・12ヶ月ロードマップ
ご導入後の状態
- 「投資すべきか」が「どの業務に・いつ・いくら」に変わる
- 部署ごとのツール導入と情報管理の方針が一本化
- 効果の薄い領域に先に予算を使う事態を避けられる
04
構築＋伴走
Claude Code構築支援
会社仕様のClaude Code環境をつくり、社員が使える状態まで伴走する。
目安 ¥1,100,000税込／設計・構築・導入後の伴走を一式。構築後はClaude Code顧問で継続
こんな企業に
担当者が毎週繰り返している作業を仕組み化したい企業
サービス内容
- 業務フロー設計・基盤設計（書式・判断基準・社内ルール）
- 業務ごとの作業手順の実装
- 外部ツール・社内システム連携
- 導入後の使い方共有・修正
ご導入後の状態
- 担当者ごとの品質差が社内基準に揃う
- 数時間の定型作業が指示一つで下書きまで出る
- エンジニアを採用せずに仕組み化を続けられる
05
開発
AIエージェント開発
人が繰り返している業務を、AIが判断と処理を担う形に組み替える。PoCで成立を確認してから本番へ。
個別お見積もり規模により個別お見積もり／PoC→本番導入→拡張
こんな企業に
件数が増えると人手を増やさざるを得ない業務を抱える企業
サービス内容
- 判断基準・例外パターンの洗い出し
- PoC（実データでの検証）
- 本番開発・既存システム連携
- 運用移行・稼働後の精度改善
ご導入後の状態
- 件数が増えても人員を比例して増やさずに済む
- 担当者が例外対応と判断に集中できる
- 担当者による対応のばらつきが減る
06
月額・内製AI向け
AI開発セキュリティ顧問
社内で作ったAIシステム・エージェントを第三者としてレビューし、安全に本番運用できる状態にする。
¥110,000〜月額・税込／Light 11万・Standard 22万・Growth 33万・Enterprise 55万〜
こんな企業に
Claude Code・社内RAG・MCP接続・AIワークフローを内製しており、本番で使ってよいか判断したい企業
サービス内容
- アーキテクチャ・データ・権限・Secrets・ログのレビュー
- 毎月1〜2案件の本番化レビューと判定書
- AI開発ガイドライン・審査フローの整備
- 定期監査・インシデント対応設計
ご導入後の状態
- 本番化の判断が社内基準で下せる
- 開発者ごとの判断のばらつきがなくなる
- 安全性を上げながらAI開発が速くなる
07
研修
生成AI研修
社員が自分の業務でAIを使える状態にする。受講者ご自身の業務を題材にした演習。
¥330,000〜税込／基礎33万・実践55万・研修×定着110万〜
こんな企業に
一部の社員しか使っていない状態を、部署単位で揃えたい企業
サービス内容
- 事前ヒアリングで自社業務を題材化
- 実業務での演習・持ち帰り用プロンプト
- 情報の取り扱いルールの共有
- AI利用率・活用業務数で定着確認
ご導入後の状態
- 部署単位で同じ使い方ができる
- 研修後に取り組みが止まりにくい
- 必要に応じてAI顧問・構築へ接続
※ いずれも全国対応。AI顧問の3プランはオンライン完結、訪問をともなう支援はFDE型AI伴走支援（月2日訪問）からご用意しています。
09半年後の姿
半年後、在庫管理の現場は
こう変わっています。
いきなり100%は変わりません。でも、1ヶ月ごとに確かな手応えが積み上がります。これは、実際の顧客企業で起きたことを元にした、時間軸の実行計画です。
第1段階
1ヶ月後
欠品・過剰在庫が減る
需要予測AIで発注精度が上がり、キャッシュフロー改善。
第2段階
3ヶ月後
複数拠点が一元化
全倉庫の在庫を1画面で可視化、意思決定スピードUP。
第3段階
6ヶ月後
『在庫の最適解』が文化に
経験と勘から、データに基づく在庫戦略へ。
10ご依頼の流れ
在庫管理業界のAI導入ステップ
無料相談から契約開始まで、最短2週間。「何が・いつ・どう進むか」を先に全部お見せします。ブラックボックスはありません。
ステップ01
無料相談（最大45分）
現状の課題をお聞き取りし、在庫管理最適化に向けたAI活用ポイントを特定
ステップ02
AI導入設計
在庫管理最適化に最適なツール・業務フローを設計し、投資対効果試算をお渡し
ステップ03
伴走支援開始
導入・運用定着・効果測定まで伴走し、在庫管理最適化を確実に実現
ステップ04
定着・継続改善
毎月のMTGで運用を振り返り、次の検証テーマを設計。1年で複数の業務資産が積み上がります。
11よくある質問
よくあるご質問
QAI需要予測の精度はどのくらいですか？＋
A過去データの量と質によりますが、導入3ヶ月後には予測精度80%以上を目指します。季節性やトレンドのパターンが明確な商品ほど精度が高くなります。
Q既存のPOSシステムや在庫管理システムと連携できますか？＋
Aはい。APIが提供されているシステムであれば連携可能です。CSVインポート・エクスポートにも対応しており、既存の運用を大きく変えずに導入できます。
Q小規模な在庫（SKU数百点）でも効果がありますか？＋
Aはい。SKU数が少なくても、1品あたりの管理精度が上がるため、廃棄ロスの削減と欠品防止に効果があります。
Q複数拠点の在庫も一元管理できますか？＋
Aはい。複数倉庫、複数店舗の在庫をリアルタイムで統合管理できます。拠点間の在庫移動の提案も自動で行います。
Q導入コストはどのくらいですか？＋
A在庫規模とシステム構成によりますが、まずは月額11万円のAI顧問で在庫管理の課題分析と改善設計を行い、段階的にシステムを構築する進め方がコスト効率の良い方法です。
12
お問い合わせ
この最大45分で、貴社の在庫管理業務が
どう変わるか、お見せします。
在庫管理業界の業務フローをお聞き取りした上で、「最初に取り組むべきAI活用テーマ」をその場でご提案します。契約前提ではありません。強引な営業も一切いたしません。まずはお話だけでも構いません。
30分オンライン相談
¥0完全無料
即日日程調整可
対応エリア：日本全国（オンライン完結）／ 最低契約期間：3ヶ月 ／ 以降は月単位で自由に解約可能
