在庫・倉庫
卸売の滞留在庫の洗い出しと処分判断はAIでどう変わるか
在庫データの集計、滞留候補の抽出、処分候補の下書きはAIに渡せます。滞留とみなす期間、例外品番の扱い、値引の幅と返品交渉は人が決めます。
商社・卸売の業務
在庫・倉庫
在庫・倉庫とは、入荷・保管・ピッキング・出荷を行い、滞留と欠品を管理し、ロットと棚卸を管理する業務です。
この業務の全体像
倉庫担当と商品担当が、入荷・保管・ピッキング・出荷を行い、滞留と欠品を管理し、ロットと棚卸を管理する業務です。成果物は在庫データ、出荷指示、棚卸結果、滞留在庫の一覧です。
仕事の順番
- 入荷・棚入れ
- 在庫の補充と滞留の確認
- 出荷指示・ピッキング
- 検品・梱包・出荷
- 棚卸
AIに任せられる工程
- 滞留在庫の抽出と処分候補
- 発注点の到達と欠品見込みの通知
- ピッキングリストと異常の指摘
- 棚卸差異の抽出と要因候補
人が判断を残す工程
- 処分方針
- 補充の要否と発注点の見直し
- 差異の要因確定と帳簿修正
よくある質問
- 滞留在庫の抽出で季節商品まで処分対象になりませんか。
- 最終出荷日と販売実績だけで見ると季節商品や保守部品を滞留と誤判定します。商品区分で除外条件を設け、処分方針は商品担当と経営者が決めます。
- 倉庫の記録が紙のままでもAI化できますか。
- 入出荷が日次で登録されていないと在庫データが実態と合わず、抽出も通知も誤ります。本メディアでは、ハンディ端末やバーコードで記録する仕組みを先に入れるべきだと判断します。
- ピッキングの誤りは減らせますか。
- 受注データからのピッキングリスト生成と似た品番の指摘は任せられます。棚番が実態とずれていると順路の提示が役に立たないため、棚番の整備と検品の最終確認は人が担います。
この媒体を出している BoostX は、在庫・倉庫のAI化を支援しています
記事に書いた業務の分け方と工程ごとの線引きは、株式会社BoostXがAI導入支援で用いる、業務整理と実装設計の考え方です。読んで終わりにせず自社で動かしたい場合は、次の3つの進め方があります。商社・卸売を含め、業種を問わずお受けしています。
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毎月ひとつずつAI化する
AI顧問
今の業務を工程に分けて、任せられるところから毎月ひとつずつAIに置き換えていく進め方です。設計と実装、運用の見直しまでを月額で続けます。
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部署をまたいで一気に動かす
FDE型AI伴走支援
BoostXも当事者として社内に入り、複数の部署にまたがる業務を一緒に組み替えます。月2日の訪問を含む伴走型です。
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仕組みとして作り切る
AIエージェント開発
試して効果が出た工程を、人が起動しなくても動き続ける仕組みにします。小さく試す段階から本番運用まで。
在庫・倉庫の課題を解決したい会社の方へ
オンライン30分・無料の相談です。ツールの紹介はしません。いまの工程を伺い、AIに任せる工程と人が決める工程を分けて、最初に着手する1工程まで決めて終わります。その場で契約をお願いすることはありません。
対象 自社の業務でAIを使いたい会社の方（経営者・部門責任者・情報システム／DX担当） ／ 営業・提携のご提案、個人の学習相談はお受けしていません。