記事のポイント
- AIは在庫管理の現場において、人手による処理を補完・効率化する手段として活用されており、SKU単位での分類やタグづけを自動化するツールが成果を上げている。
- クードスやバンスクビューティーなどの事例では、AI駆動の予測アルゴリズムにより在庫最適化が進み、余剰在庫の削減や人的リソースの有効活用が可能になっている。
- AIはサプライチェーンの「完全自動化」を目的とするのではなく、人間の付加価値業務に集中するための基盤として位置づけられつつある。
中古品マーケットプレイスであるスレッドアップ（ThredUp）は、在庫として数千のSKU（在庫管理単位）を取り扱っており、毎日新たなアイテムが追加されていることから、特有の処理上の課題を抱えている。
しかし、共同創設者でCOOを務めるクリス・ホーマー氏によれば、AI対応の画像ツールの登場が、こうしたアイテムをWebサイトに掲載するためのインバウンド処理を支援しているという。
同社は約2年前、自社開発の視覚的ツールの導入を開始した。このツールは、アイテムのブランド、サイズ、洗濯表示といった情報をわずか数秒で特定できる。このシステムが実装されたことにより、生産性は一気に10％向上した。
「視覚的ツールの導入により、現場のチームメンバーがタグづけされた膨大なデータの階層をいちいち調べる必要がなくなった。衣類の取り扱いや写真撮影、品質チェックに専念すればよく、バックエンドではシステムがすべての自動化処理を行ってくれる」とホーマー氏は語る。
AIによる在庫最適化と需要対応の実例
サプライチェーンの領域では、AIを活用して在庫管理の効率化を図る企業も出てきている。［続きを読む］
The post AI は在庫管理をどう変えるのか？ スレッドアップやクードスなどの事例から見る変革の最前線 appeared first on DIGIDAY［日本版］.
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