AIが予測を誤り余剰在庫が増える問題

はじめに：AI時代の余剰在庫問題とは

AI（人工知能）による需要予測や在庫管理が、製造業の現場に本格的に導入されて久しくなります。
一方で、AI予測の精度やデータの質に依存しすぎて、かえって従来以上の余剰在庫を抱えてしまう事例が増えていることをご存じでしょうか。

本記事では、20年以上の現場経験を持つ筆者が、AIの予測ミスによって発生する余剰在庫問題について深く掘り下げます。
調達・購買、生産管理、品質管理、現場運営、といった多角的な視点から、どのような背景や業界の“昭和的思考”が問題を複雑化しているのか、実践的な内容と業界動向を併せて解説します。

AIによる需要予測の基本メカニズム

AI需要予測の基本は、過去の販売データや外部要因（気象・経済状況・トレンドなど）を学習し、将来の需要を数値化することです。
このアルゴリズムは多変量解析やディープラーニングなどの手法を用いて進化してきました。

現場が抱くAIへの淡い期待、それは「人間よりも精度が高く」、かつ「自動的に在庫が最適化される」ことでした。
ですが、その期待が裏目に出る事例も後を絶ちません。

AIが誤る本当の理由と、現場で起きていること

データの質に問題あり—“ゴミデータ”がAIを狂わせる

AIは入力データの“質”にきわめて敏感です。
過去の帳簿に曖昧さや誤りが残っていたり、現場特有の“つじつま合わせ”が反映されている場合、どれだけ最新のAIを使っても正しい予測はできません。

たとえば、営業部門が無理な目標を達成するため一時的に出荷データを水増しした場合、AIは「季節外れの需要増」と誤認識してしまいます。
また、小ロット多品種生産の現場では、細かな品番違いや型式違いのデータ一つで予測精度が一気に劣化します。

外部要因の読み違え—コロナ禍、天候不順、物流危機……

AIは過去データを基に予測を立てるため、「未経験の異常事態」には極端に弱いです。
コロナショックや原材料不足、大規模な流通障害など「これまでにないイレギュラー」には適応しきれません。
AIの論理では“あり得ない”ことが、現実の現場には頻繁に起こるのです。

AIが「今後も同じペースで需要増加」と判断して発注・生産計画を立ててしまい、気づけば倉庫が余剰在庫で埋め尽くされていた、ということが現場で実際に起きています。

昭和的な現場の“クセ”がAIとミスマッチに

日本の製造業には、「とりあえず余裕をみて多めに作る」「過去の慣習を踏襲する」「発注担当者個人の経験則に頼る」といった“昭和から抜け出せない”アナログな運用が根強く残っています。
AIで自動計算された数値に対しても、「なんとなく心配だから少し上積みしておこう」といった人間的判断が介入し、AIのメリットが薄れてしまうケースもあります。

また、現場の暗黙知（口約束や勘どころ）がデータ化されておらず、AIがうまく学習できないのも問題です。

現場を悩ませる余剰在庫の“見えないコスト”

余剰在庫は、単に“物が余る”というだけではありません。
それによって生じる“見えないコスト”が深刻な経営問題になっています。

在庫保管コストの増大

日本の工場は、都市部・地方を問わず倉庫スペースに限りがあります。
物があふれることで、急な増産時に空きスペースがなくなり、保管料の増加や外部倉庫利用でコストがかさみます。

品質リスクと資産評価リスク

長期間眠る部材や完成品の劣化・品質不良は、知らぬ間にお客様への信用低下を引き起こしかねません。
部材の陳腐化によって“資産”から“ゴミ”に変わるリスクもあるのです。

経営判断の遅延・非効率化

在庫が多すぎると、本来投入すべき製品へシフトできない「身動きの取れなさ」が生じます。
また、余剰在庫の処分方法や評価に“現場”と“経営”の調整を要し、意思決定が遅くなる原因にもなります。

AI頼みからの脱却がカギ—現場発の解決アプローチ

データ整理と現場の“暗黙知”の可視化

AI導入の前に最優先なのは、基礎データの正確性と現場情報の整理です。
過去5年分の販売・生産・調達データを棚卸しし、間違い・例外・“特別対応”の有無を徹底的に見直しましょう。
さらに、現場の「今回は特別に…」「これが暗黙のルールです」といった口伝えのノウハウもデータ化し、AIが学習できるようにします。

“上乗せ発注”の心理を分析し、根拠に基づく調整を

昭和的な「多めに用意する安心感」をとりあえず否定するのではなく、その背景や理由を正確に把握すること。
「過去に何度欠品して損失が出たのか」「どれほどの頻度で“想定外”が起きるのか」といった定量的な根拠を調査し、それに基づき“上乗せ”の必要性を見直しましょう。

AIが“最適”と計算した在庫量に対して、現場がどのような不安を持つのか率直にヒアリングし、その不安ごとAIモデルに反映させる仕組みも有効です。

予測と現実のギャップを日次・週次で“見える化”

AIの予測どおりに生産・調達した場合でも、現実とずれてはいけません。
定期的に「AI予測 vs. 実績」をグラフ化し、ギャップがあれば原因を即座に見直す仕組みを構築すべきです。

現場からフィードバックが上がることで、AIモデルも「学び直し」が進み、予測精度が徐々に向上します。

バイヤー・サプライヤーの立場から見る余剰在庫問題

バイヤーの悩みとAIの落とし穴

調達購買担当は、サプライヤーとの関係を保ちつつ、在庫を最小限に抑えるというジレンマを抱えています。
AI頼みで余剰在庫が発生すると、「なんで在庫が減らせないんだ？AIを使ってるんだろ？」という経営層のプレッシャーも増します。

また、調達現場の実感として、市況変動や途上国の情勢、環境規制など“AIが予測できないファクター”も多く、それらをAI一辺倒でカバーし切れない限界を日々感じているバイヤーは多いです。

サプライヤーが知っておきたいバイヤー心理

サプライヤーの立ち位置では、「バイヤーがなぜ突然発注を増やしたり減らしたりするのか」「なぜ在庫を持ちたがらないのか」と疑問に感じるかもしれません。
この背景には、AIによる自動予測だけでなく、「経営層の在庫削減方針」や「実際にAIが外すという不信感」など、複合的な要因があります。
サプライヤーもAIを活用した生産見通しや納期調整提案を積極的に行うことで、バイヤーとの信頼関係を強めることが可能です。