製造業では、販売・受注実績や外部データを活用し、需要予測の高度化に取り組む動きが見られます。しかし、予測精度が向上しても、過剰在庫や欠品の課題が直ちに解消されるとは限りません。
その背景には、販売・生産・調達・在庫といった情報が部門ごと、システムごとに分断され、予測結果を迅速な判断や実行につなげにくい現実があります。
在庫最適化には、予測結果を部門横断で共有し、需給判断につなげ、現場の実行まで落とし込める業務基盤が求められています。
こうした課題を背景に、AIの活用領域は需要予測に加えて、判断や実行の支援へと広がっています。サプライチェーン領域では、分断された情報を横断して影響を把握し、対応案の提示や実行支援まで担うAIへの注目が高まっています。
本記事では、AIによる在庫最適化と、それを支えるERP・データ基盤について解説します。
在庫最適化が進まない本当の理由
多くの製造業では、販売、生産、調達、在庫、物流の情報がシステムごとに分散し、部門ごとの部分最適が起こりやすい構造になっています。
たとえば、営業は欠品回避を重視し、生産は稼働率向上を優先し、調達はコスト低減を重視します。それぞれが合理的に動いていても、全社として最適な在庫判断につながるとは限りません。
その結果、過剰在庫や欠品だけでなく、特急調達、計画変更、納期回答の不安定化といった問題が発生し、収益や顧客対応にも影響が及びます。
さらに、需給調整業務がベテラン担当者の経験やExcelに依存している企業も少なくありません。こうした状態では、需要変動への対応が属人的になりやすく、変化への初動が遅れます。
つまり、在庫最適化を阻んでいるのは、在庫の可視化にとどまり、その先の部門横断の判断や実行につなげきれていないことにあります。
なぜ従来のAIだけでは限界があるのか
近年は、需要予測AIや異常検知AIの導入が進んでいます。これらは、変化の兆しを捉えたり、将来の需給を見通したりするうえで有効です。
一方で、その結果をどの部門にどう共有し、どの制約条件を踏まえて、どの対応策を優先するかといった部門横断の判断・実行支援には、別の仕組みが必要になります。
たとえば、需要急増が予測できた場合でも、現場では次のような判断が求められます。
- 生産能力は足りるのか
- 原材料の調達に問題はないか
- 他拠点の在庫を活用できるか
- 顧客納期への影響はないか
予測結果を関係部門へ共有し、生産・調達・在庫・納期への影響を確認しながら対応を決め、実行に移すまでには時間がかかります。
従来のAIは「何が起こるか」を把握する支援には強みがありますが、その先の部門横断の意思決定や実行までを一貫して支えるには限界がある場合があります。
エージェンティックAIが変える次世代の需給管理
こうした課題に対する新たなアプローチとして注目されているのが、エージェンティックAIです。
エージェンティックAIは、単に文章や回答を生成するAIではありません。複数の業務データやルールをもとに状況を判断し、目標達成に向けた対応策の立案、必要な情報収集やシステム連携、実行支援までを一連のプロセスとして担うAIのアプローチです。
重要なのは、人の判断を不要にすることではなく、人が例外判断や優先順位付けといった本来注力すべき業務に集中しやすくする点にあります。
たとえば需要急増が発生した場合、エージェンティックAIは在庫状況、生産能力、調達状況などを横断的に確認し、複数の対応策を提示できます。担当者は、情報収集や影響分析に費やしていた時間を減らし、より戦略的な判断に集中しやすくなります。
このように、エージェンティックAIをERP・データ基盤と組み合わせ、部門横断の判断と実行を支援することで、次のような効果が期待できます。
- 過剰在庫の抑制
- 欠品リスクの低減
- キャッシュフローの改善
- 意思決定の高速化
- サプライチェーンレジリエンスの強化
エージェンティックAI活用の前提となるERP・データ基盤
ただし、エージェンティックAIは導入するだけで効果を発揮するわけではありません。販売、生産、調達、在庫のデータが分断されていたり、拠点ごとに運用ルールが異なっていたりする環境では、AIが適切な判断を行うことは困難です。
エージェンティックAIを実務で機能させるには、販売・調達・生産・在庫といった基幹業務を、同じデータ基盤と業務ルールでつなぐ仕組みが必要です。その中核となるのがERPです。
ERPを中心にデータと業務プロセスを統合することで、AIが参照するデータの信頼性と判断基準の一貫性を確保しやすくなります。
その結果、在庫の可視化にとどまらず、需給判断の高度化と実行の迅速化へつなげることができます。
AI活用時代に求められるSCM・ERP基盤の要件
エージェンティックAI活用を見据えたSCM・ERP基盤を検討する際には、単純な機能比較ではなく、変化に強いサプライチェーンを実現できるかという視点が重要です。
評価軸として整理すると、主に次の3点が挙げられます。
- 業務プロセスを標準化できること
- データを統合できること
- 将来的なAI活用へ拡張できること
こうした要件を満たすには、個別機能の寄せ集めではなく、計画から実行までを一貫して支える基幹プラットフォームが求められます。
その選択肢の一つが、Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Managementです。需要計画から調達、生産、在庫、物流までの業務とデータをつなぎ、サプライチェーン全体の可視化と迅速な対応を支える基盤として活用できます。
また、統合された基盤上で業務標準化やデータ統合を進めることは、将来的なAI活用に向けた環境整備にもつながります。
ただし、重要なのは製品導入そのものを目的化しないことです。現行業務とデータの課題を整理したうえで、自社の優先順位に応じて、SCM基盤の見直しやERP刷新を段階的に進める必要があります。
まとめ
製造業の在庫課題を解決するには、需要予測の精度向上だけでなく、関係部門が同じ情報をもとに判断し、迅速に実行できる業務基盤が必要です。
エージェンティックAIはその実現を支援する有力なアプローチですが、効果を引き出すには、ERPを中心としたデータ統合と業務標準化が欠かせません。
AI活用を一過性で終わらせないためには、自社の需給管理プロセスとERP・データ基盤を見直し、優先度の高い領域から改善に着手することが重要です。
富士フイルムPBCの導入支援
こうした基盤整備では、製品選定にとどまらず、現行業務の整理、標準化方針の設計、導入後の運用定着までを一貫して進めることが欠かせません。
富士フイルムPBC株式会社は、国内トップクラスのDynamics 365導入支援体制と、30ヶ国以上・500拠点を超えるグローバルな導入実績を有しています。大企業から中堅・中小企業まで、現行業務とデータの課題整理、業務プロセスの見直し、ERP導入、運用定着までを一貫してご支援いたします。需給管理や在庫管理の高度化、AI活用を見据えた基盤整備についても、ぜひお気軽にお問い合わせください。
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出典・注記
*本記事は、Microsoftの “From intelligence to impact: How agentic AI is reshaping today's supply chain - Microsoft Dynamics 365 Blog”を参考に、富士フイルムPBCの視点で再構成したものです。
