既存業務をヒアリングし、具体的な業務方針を立案

製造業における在庫管理業務のAI活用支援

クライアント： 岡山県北部・金属加工業（従業員約50名） 期間： 2025年4月〜6月（約3ヶ月） テーマ： 在庫管理の属人化解消と発注業務の効率化

課題

同社では長年、ベテラン担当者の経験と勘に頼った在庫管理を行っていました。担当者の高齢化に伴い、ノウハウの引き継ぎが急務となっていましたが、発注判断の基準が明文化されておらず、新人への教育に時間がかかっていました。また、過剰在庫と欠品が頻繁に発生し、年間で数百万円規模のロスが生じていました。

支援内容

まず現場ヒアリングを通じて、担当者の判断プロセスを詳細に可視化しました。過去3年分の発注データ・出荷データを分析し、需要の季節変動パターンを特定。その上で、AIを活用した需要予測モデルを構築し、適正在庫量と発注タイミングを自動で提案する仕組みを導入しました。

併せて、日々の在庫状況をダッシュボードで一覧表示できるようにし、誰でも直感的に状況を把握できる環境を整備しました。

成果

• 過剰在庫が約30%削減され、倉庫スペースに余裕が生まれた
• 欠品発生率が月平均5件→1件以下に改善
• 新人担当者でも1週間で基本的な発注判断ができるように
• 担当者の発注業務にかかる時間が1日あたり約2時間短縮

お客様の声

「正直、AIと聞いて最初は難しそうだと思っていました。でもシェルシステムさんは、まず現場の話をじっくり聞いてくれて、うちの実情に合った提案をしてくれました。今では『なぜもっと早くやらなかったのか』と思うほどです。」（製造部長）