2025年における在庫予測AIの実践ガイド

成長中のビジネスを運営しているなら、この感覚をご存知でしょう。それは、ただ商品を置いているだけで現金をすべて縛り付けることなく、ちょうど良い量の在庫を手元に置こうとする、絶え間ない綱渡りのようなものです。過剰在庫は資金を垂れ流し、在庫切れは販売機会の損失と、心からイライラしている顧客を意味します。多くのツールがこの問題を解決すると約束しますが、しばしば最前線にいる人々、つまり、商品の在庫状況について何度も同じ質問に対応しているカスタマーサポートチームのことを忘れがちです。

このガイドは、そんな彼らと、そしてあなたのためにあります。在庫予測AIとは何か、なぜ大手で従来型のプラットフォームがしばしば的を外すのか、そして在庫データをAIサポートエージェントに接続することで、倉庫と顧客との間のギャップを最終的に埋める方法を解説します。

在庫予測AIとは？

核心を言えば、在庫予測AIは、あなたが苦労して作り上げているかもしれないスプレッドシートの数式よりもずっと賢いものです。機械学習を用いて膨大なデータをふるいにかけ、顧客が次に何を買いたいかについて、かなり的確な推測をします。これは、「在庫が100を下回ったら500を再発注する」という、実際に成長しているビジネスには追いつけない古いロジックからの大きな進歩です。

学習しながら進歩するシステムだと考えてください。過去の販売数、季節的なトレンド、さらにはより大きな市場の変動を見て、自分では決して気づけないパターンを見つけ出します。固定の再発注点を使うのではなく、常に販売速度とサプライヤーのリードタイムの数値を計算して、安全在庫を調整します。サプライヤーが2週間遅れたり、マーケティングキャンペーンで突然需要が急増したりした場合に在庫レベルがどうなるかといった「もしも」のシナリオを実行することもでき、それに備えることができます。

その目的は、在庫レベルをちょうど良く保つことです。これにより、在庫切れによる販売機会の損失を回避し、売れ残り商品を抱えるコストを削減し、ビジネスに再投資できる現金を確保できます。しかし、これから見ていくように、棚を整理することは仕事の半分に過ぎません。

従来の在庫予測AIプラットフォームの課題

これらの大規模な在庫プラットフォームは強力ですが、サプライチェーンの専門家向けに作られており、会社全体向けではありません。この狭い焦点は、他のすべての人々、特に毎日顧客と話す人々にとって、新たな問題を生み出す可能性があります。

エンタープライズ規模向けの高いコストと複雑さ

この世界に足を踏み入れたことがあるなら、RELEX SolutionsやBlue Yonderといった名前を目にしたことがあるでしょう。これらのプラットフォームは確かに技術的な驚異ですが、大陸をまたぐサプライチェーンを持つ巨大なグローバル企業向けに作られています。

ほとんどが価格を公表したがらないことに気づくでしょう。代わりに、「営業に問い合わせる」や「デモをリクエストする」といったボタンがたくさんあります。これは通常、カスタム見積もり、長い販売サイクル、そしてほとんどの中小企業には手の届かないエンタープライズ契約を伴う、本格的な投資を意味する暗号です。Logilityのようなプラットフォームは、明らかに6桁の予算とソフトウェアを管理するためだけのチームがいることを前提としたリーグで戦っています。

価格の高さに加え、これらのシステムを立ち上げて稼働させるのは、決して簡単なことではありません。既存のシステムとの深い統合作業に数ヶ月かかることがあり、すべてが適切に連携するためには開発者とデータサイエンティストのチームが必要です。

データのサイロ化と統合のハードル

在庫予測AIがその役割を果たすためには、クリーンで整理されたデータを安定して供給する必要があります。つまり、企業の基幹システム（ERP）、倉庫管理システム（WMS）、販売時点情報管理（POS）端末、そしてeコマースプラットフォームに接続する必要があるのです。

例えば、ERPとの豊富な連携をうたうNetstockのようなツールを考えてみましょう。それは素晴らしいことですが、同時に隠れた複雑さも指摘しています。それらの接続の一つ一つが潜在的な頭痛の種であり、データをクリーンアップして統一するプロジェクト自体が、予測に取り掛かる前に大きな仕事となります。データが乱雑であれば、AIの予測も同様に乱雑になります。

カスタマーサポートへの欠けている連携

これが最大の盲点です。これらのプラットフォームは、社内チーム向けに設計されています。運用マネージャーには在庫を最適化するための素晴らしい洞察を提供しますが、問題が発生したときに後始末をしなければならないサポート担当者には何もしません。

予測ツールは来週の火曜日に再入荷が予定されていることを知っているかもしれませんが、顧客からのメールに答える人々にはそれを伝えません。そのため、顧客が「赤いスニーカーはいつ再入荷しますか？」や「私の注文はどこにありますか？」と尋ねると、担当者は作業を中断し、別のシステム（あるいは3つ）に飛び込み、手作業で答えを探し出さなければなりません。これは、チームと顧客の両方をイライラさせる、遅くて扱いにくいプロセスです。ツールは在庫を最適化したかもしれませんが、それに関する問い合わせの数を減らすことには何も貢献していません。

AIサポートエージェントが在庫予測AIをどのように補完するか

では、すべてをこなす巨大なプラットフォームを探す代わりに、顧客とのコミュニケーション部分を処理する賢いAIエージェントを追加するだけで済むとしたらどうでしょうか？このアプローチは、在庫データをサポートの会話に直接接続することで、「欠けている連携」の問題を解決します。

在庫関連の質問への回答を自動化する

最も頻繁な在庫に関する質問は、最も反復的なものでもあります。「私の注文はどこですか？」（WISMO）、在庫状況の確認、再入荷リクエストなどです。これらは、小売業のサポートチームの時間の30〜40%を簡単に占めてしまいます。

AIエージェントは、これらの質問に即座に、正確に、そして24時間体制で答えるように教えることができます。疲れることも、コーヒーブレイクを必要とすることもありません。そして、人間のエージェントを解放し、配送の例外処理やVIP顧客への対応など、実際に彼らの問題解決能力を必要とする厄介な事柄に取り組ませることができます。

カスタムアクションでリアルタイム情報を提供する

ここからが本当に面白くなるところです。現代のAIサポートエージェントは、ナレッジベースから答えを繰り返すだけではありません。eesel AIのようなツールを使えば、AIが他のシステムからライブ情報を検索できるようにするカスタムアクションを設定できます。

顧客が「青いシャツのMサイズはありますか？」と尋ねたと想像してみてください。「ウェブサイトをご確認ください」という一般的な回答の代わりに、Shopifyストアに接続されたeesel AIエージェントは、リアルタイムで確認し、その特定のサイズの実際の在庫レベルを見て、完璧で最新の回答を返します。在庫があれば購入への直接リンクを貼ったり、再入荷時に顧客に通知する提案をしたりすることさえできます。これは、接続されていない在庫ツールでは到底実現できないレベルのサービスです。

すべてのビジネスシステムからの知識を統合する

本当に役立つAIエージェントには、ビジネスのあらゆる場所からの情報が必要です。在庫が何かを知っているだけでは不十分で、Googleドキュメントにある返品ポリシー、社内のConfluence Wikiにある配送詳細、そしてZendeskやGorgiasの過去のチケットにある保証情報も知る必要があります。

これが、eesel AIのようなプラットフォームが非常に効果的である理由です。これらのすべての場所から知識を集め、信頼できる唯一の情報源を作成します。これにより、複雑で複数の部分からなる質問にも、人間にチケットを渡すことなく一度で対応できます。

このインフォグラフィックは、複数のビジネスシステムからの知識を信頼できる唯一の情報源に統合することで、在庫予測AIをどのように強化できるかを視覚化しています。

AIサポート戦略を始める

さて、問題と解決策が見えてきましたね。実際にどうやるのか気になっていることでしょう。良いニュースは、巨大なエンタープライズシステムとは異なり、AIサポートエージェントの導入は驚くほど迅速で低リスクであるということです。

eesel AIで数ヶ月ではなく数分で稼働開始

6ヶ月かかるような導入プロジェクトは忘れてください。eesel AIのようなツールを使えば、数クリックでヘルプデスクとナレッジソースを接続し、その日のうちに稼働するAIエージェントを持つことができます。プラットフォームは完全にセルフサービスで構築されているため、サインアップし、AIを設定し、営業担当者と話すことなく稼働を開始できます。チームの誰でも管理できるほどシンプルに設計されています。

この画像は、現代の在庫予測AI戦略の主要コンポーネントであるAIサポートエージェントの簡単な実装ワークフローを示しています。

シミュレーションで自信を持ってテスト

AIに関する最大の心配事の一つは、それがどのように振る舞うかを正確に知らずに顧客に対応させてしまうことです。eesel AIのシミュレーションモードは、まさにその問題を解決するために設計されています。

AIエージェントが実際の顧客と話す前に、過去の何千ものサポートチケットに対して実行することができます。シミュレーションは、AIが過去の在庫に関する質問にどのように答えたかを正確に示し、その解決率とチームの時間をどれだけ節約できるかの明確な予測を提供します。ダッシュボードは明確な指標を提供し、すべての会話を確認できるため、その振る舞いを微調整し、完全にコントロールできていると感じながらローンチできます。

在庫予測AI関連の質問に対するAIの応答をテストできるシミュレーションモードを示すスクリーンショット。

小さく始めて完全なコントロールでスケール

初日からすべてを自動化する必要はありません。eesel AIを使えば、AIが何を処理するかを非常に具体的に制御できます。まずは「WISMO」チケットのみを自動化させ、それ以外はすべてチームに渡すことから始められます。それがどのように機能するかを見て信頼を築くにつれて、徐々により多くのことを任せることができます。

この柔軟性は価格設定にも当てはまります。eesel AIのプランは、予測可能な月間使用量に基づいており、あなたを苦しめる可能性のある、紛らしい解決ごとの料金ではありません。これは、忙しい月の後に請求書で不快な驚きを受けることがなく、コストが急増することなくサポートを拡大できることを意味します。

在庫管理から在庫体験へ

今日、優れた在庫管理とは、単に棚に適切な製品を置くことだけではありません。その在庫を取り巻くシームレスで透明性の高い顧客体験を提供することです。

従来の在庫予測AIは社内の物流パズルを解くのに優れていますが、サポートチームが埋めなければならない大きなコミュニケーションのギャップを残します。AIサポートエージェントは、その欠けているピースです。在庫データを顧客との会話に直接接続することでそのギャップを埋め、最大のサポートの頭痛の種の一つをスムーズで自動化されたワークフローに変えます。

在庫とサポートを2つの別々のものと考えるのはやめる時です。未来は、在庫レベルと顧客への回答が常に完全に同期する統合システムです。

在庫をサポートに接続する準備はできましたか？ eesel AIを無料でお試しいただけます。