塗料メーカーの研究拠点、重量センサーとAIで購入数量35%減・欠品ゼロ

発注担当者が定年退職や異動で入れ替わるたびに在庫管理のノウハウは引き継がれず、次の担当者が他業務の傍らで対応する状態が続いていました。在庫がゼロになって初めて気づき、欠品すれば他部署から借りる。すると各部署が念のためのストックを抱え込み、過剰在庫が膨らむ。この循環が出発点にあった課題です。

編集部の見立てでは、ここでの本質的な問題は在庫が多いか少ないかではなく、今どれだけ残っているかを誰もが同じ精度で見られなかったことにあります。残量の情報が担当者の頭の中にしかなければ、他の部署は自衛するしかありません。各部署の余分なストックは緩みの産物ではなく、見えないことへの合理的な防御反応だったのではないでしょうか。週1回の在庫カウントやExcelへの転記といった人力の改善が根本解決に届かなかったのも、数える手間を減らしただけでは、この見えなさが残り続けるためと考えられます。

決め手になったのは、置くだけ・取るだけという運用負荷の低さでした。候補にはバーコードやRFIDタグもありましたが、いずれも納品のたびにラベルを貼り、在庫を確認するには現地でスキャンする作業が残ります。利用者が複数部署にまたがる環境では、全員が同じルールを守り続けるという前提そのものが崩れやすく、この選択は成否を運用ルールの徹底に委ねない方向へ舵を切ったものと読めます。人の規律に頼るのではなく、物を定位置に置くという既存の動作にデータ取得を重ねた設計が、継続的な活用を支えたのでしょう。

管理品目をマットで計測しながら選別していった進め方も見逃せません。約100品目ある消耗品のうち、使用状況と回転率を実際に測ったうえで約40品目に絞り、思っていたほど減らない品目や、逆にマット管理が必要と分かった品目を仕分けています。低回転の品目については今も週1回の現地カウントを継続しており、すべてをセンサーに載せない判断が保たれています。対象範囲を機器の適性で決めたこの切り分けが、置いても効かない設置と運用の破綻を避けたと考えられます。

AIエージェントの使い方にも独自の性格があります。在庫を減らしてはどうかという提案に対し、担当者が今は情勢的に多めに持っておきたいと返し、その結果として閾値を下げた品目もあれば、逆に上げた品目もある。提案を却下できる往復が前提になっているため、AIは決定者ではなく判断の起点として置かれています。四六時中在庫のことを考えなくてよいという安心感は、この役割分担から生まれたものではないでしょうか。

一部アイテムでは年間購入数量が約35%削減され、単価の上昇が続くなかでも年間購入額が下がってきています。発注点アラートによって欠品はなくなり、研究員から不足を訴える声自体が消えました。約半年で在庫圧縮はマイナス28%、欠品防止のための積み増しはプラス17%、差し引き11%の在庫削減となり、金額では454,496円の在庫圧縮。減らすだけでなく足りない品目は増やすという調整が同時に進んだ点に、この取り組みの性格がよく表れています。担当者は在庫管理から解放され、より専門性の高い業務へ時間を振り向けられるようになりました。