AIが予測を外し在庫管理が混乱する課題

AIが予測を外し在庫管理が混乱する課題

はじめに：製造業における在庫管理の潮流

製造業の現場において、在庫管理は常に大きな課題となっています。

近年、多くの企業がAI（人工知能）を活用し、需要予測や在庫最適化に取り組んでいます。

AIの導入によって効率化やコスト削減が期待される一方で、「AIの予測が外れて在庫管理が混乱する」という現象が、さまざまな工場やサプライチェーンの現場で頻発しています。

この記事では、AIによる在庫管理の現状と課題、現場目線での実践的な対策、そしてアナログ文化が根強く残る製造業のリアルを交えて解説します。

AI導入の現状：テクノロジーの恩恵と期待

AIがもたらした最大のメリットは、「過去の膨大なデータを解析し、需要を予測できる」点です。

生産計画や購買計画を従来の経験や勘に頼らずに数理的に決められるため、多くの経営者や現場管理者が「AI＝万能」という期待を抱きました。

特に、受注生産や大量生産の現場では、余剰在庫や欠品を減らし、経営効率を高めたいというニーズが強く、AI導入が叫ばれてきました。

AI予測が外れる主な原因

しかし、実際の現場では「AIが外した」という声も少なくありません。

その理由を大きく3つに分類してみましょう。

1. 学習データの限界

AIは、過去のデータを「教師」として未来を予測します。

ところが、業界の特異な季節変動や突発的な需要変化（たとえばパンデミックや災害）は、過去データに現れていません。

そのため、現場でしか肌感で分からない「勘どころ」をAIがすくい取れない場合が多いのです。

2. サプライチェーン上の情報断絶

AIの「需要予測モデル」は、あくまで自社内のデータ範囲で作られているケースがほとんどです。

サプライヤーや販売先との情報共有が弱いと、業界全体の供給不足や一時的な需要増減を読み切れず、在庫の過不足が発生します。

3. アナログ業界特有の“予知能力”

一部の現場では、昭和から根付く“勘”や“現場の暗黙知”が、AIの予測よりも有効な場合があります。

特に加工品や素材のように、「どうしても直前まで分からない需要」が存在する分野では、AIの予測精度が著しく低下します。

実際の現場で起きている混乱事例

AI導入は、IT部門や経営層で進められることが多い一方、現場のオペレーション担当者や調達担当者には、実際の業務とのミスマッチが生じています。

たとえば、AI需要予測が「今月は過去の傾向からみて需要が伸びる」と判断し、多めの生産・調達をかけたとします。

ところが、営業現場では「顧客からの大口案件が延期になった」という口頭連絡が入っていたにもかかわらず、それがAIの学習に反映されていない。

結果として、仕掛品や完成品の在庫があふれ、倉庫スペースやキャッシュフローに圧力がかかり、本来削減したかったコストが逆に増える、という事象が発生しています。

なぜアナログ手法が根強く残るのか

一方で、製造業の現場には昭和的な「現場感覚」や、現物主義が強く残っています。

実際、調達担当者や現場監督は「AIの結果がどう出ても、最後は自分の経験で判断する」という声をよく聞きます。

なぜこうしたアナログ手法が残り続けるのでしょうか。

それは、製造業が「人」「モノ」「時間」といった物理的な制約の中で戦ってきた歴史が長く、AIでは再現できない「微妙な差異」や「現場でしか分からない兆し」を大切にしてきたからです。

また、多品種少量生産や、一品モノの生産が多い工場では、ときに在庫最適化がAIの計算を超えて難しくなります。

現場目線の解決策：アナログ＆デジタルの共存

AIによる効率化は今後も進んでいく一方で、現場での混乱や不適応を解消するには「アナログ」と「デジタル」の融合が不可欠です。

具体的な対策をいくつか紹介します。

1. AI予測の“根拠”を見える化する

AIの予測結果だけでなく、「なぜそう予測したか」をきちんと人間に説明できる仕組み（説明可能なAI：XAI）を導入することが大切です。

現場の担当者が「この予測は◯◯のデータから来ている」と納得できない限り、現場オペレーションとのギャップは埋まりません。

2. 現場ナレッジのデジタル化

長年の経験や職人気質で培った「暗黙知」を、デジタルデータ化・ナレッジ化する取り組みが求められます。

たとえば「毎年○月に××ラインの設備が故障しがち」「この部品は例年A社が突発需要を出す」といった現場知識を、AIの予測モデルに反映できれば精度が向上します。

3. 柔軟な“バッファ設計”を残す

AIが秒単位、日単位で最適化を推し進めても、製造業は「バッファ＝余裕」を完全に取り去ることはできません。

予測精度が向上するまでは、「最低限この在庫は持つ」というバッファを設定し、混乱時のリスクを緩和する工夫が必要です。

サプライヤーやバイヤーが知っておくべきポイント

サプライヤーの立場では、バイヤー企業がAIをどう使っているか？どういう懸念があるか？は自社の提案力向上に直結します。

バイヤーの担当者は、AIの導入現場では以下のようなことを意識しています。

– サプライヤー側の供給リードタイム短縮や、突発的な増産・減産対応力
– AI予測の根拠となる情報共有（生産計画や需要動向）
– 予測極端値に左右されない「フレキシブルなパートナー関係」

サプライヤー各社は、こうした「AI vs. 現場」の実態を理解し、現場で本当に欲しい情報や改善提案を行うことで、長期的な信頼関係を築くことができます。

バイヤーを目指す方へ：現場目線で動く重要性

将来バイヤーを目指す方には、「データの裏にある現場の実感」を理解することが非常に重要です。

購買部門がAIだけの予測やシステムだけを丸呑みにせず、実際の生産現場・物流現場と綿密に連携する力が求められます。

また、現場の声を経営に届け、アナログとデジタル両面での最適化をリードできる人材が、今後の製造業では高く評価されるでしょう。

おわりに：AIと人が共創する製造業の未来へ

AIの予測が外れるリスクや、それによる在庫管理の混乱は、技術進化の途上にある製造業ならではの悩みです。

しかし、デジタルとアナログ両面の強みを融合し、サプライチェーン全体で知見とデータを重ねていくことで、より精度の高い在庫管理が実現できます。

昭和の職人技も、最新AI技術も、どちらも価値ある知見です。

現場の実感を大切にしつつ、変革を恐れずに新たな仕組み作りに挑むことで、日本の製造業はさらに飛躍できると確信しています。