本プロジェクトの背景と課題
複数拠点に倉庫やDC（Distribution Center）を持つメーカー・卸では, 在庫が「どの倉庫に」「どれだけ置かれているか」が, サプライチェーン全体の効率とサービスレベルを大きく左右する。しかし現状, 倉庫ごとの在庫水準は, 過去実績や担当者の経験則に基づいて設定されることが多く, 以下のような課題が生じている。
- ある倉庫では慢性的な過剰在庫が発生し, 廃棄・滞留・倉庫コストが増大している。
- 一方で別の倉庫では頻繁に欠品が発生し, 機会損失や緊急出荷・融通対応が発生している。
- 在庫配置が最適かどうかを定量的に評価できず, 倉庫増減や在庫戦略の議論が感覚的になりがちである。
- リードタイム, 需要変動, 地域特性, 物流制約などが複雑に絡み合い, 人手では最適配置を設計しきれない。
特にSKU数が多い事業では, 「全体としては在庫が多いのに, 現場では足りないSKUが多い」という“在庫の質”の問題が顕在化している。つまり, 総在庫量だけを減らしてもサービスレベルが悪化するリスクが高く, 倉庫ごと・SKUごとに “どの水準が最適か” を科学的に決める仕組みが求められている。
本プロジェクトは, 倉庫ごとの需要特性・リードタイム・物流制約などを踏まえ, 在庫水準を最適化する在庫戦略AIモデルを構築し, 過剰在庫削減と欠品リスク低減を同時に実現することを目的とする。
技術概要とアーキテクチャ
本プロジェクトでは, 過去の出荷実績, 倉庫別需要, 補充リードタイム, 発注ロット, 安全在庫ポリシー, 物流コストなどのデータを統合し, 倉庫ごとの最適在庫水準を算出するAIモデルを構築する。
まず, SKU×倉庫単位で需要の時系列特性（平均, 変動, 季節性, トレンド）を分析し, 需要パターンをクラスタリングする。次に, 各倉庫の補充リードタイム, 発注単位, サービスレベル目標（欠品許容度）などをパラメータとして組み込み, 安全在庫および基準在庫量を理論値として算出する。
そのうえで, シミュレーションや最適化アルゴリズムを用い,
- 総在庫量を一定に保ったまま, 倉庫間の在庫配分を見直すパターン
- サービスレベルを維持しつつ, 総在庫量を削減するパターン
- 特定拠点のサービスレベルを優先し, 他拠点を調整するパターン
など複数のシナリオを試算し, 経営指標（欠品率, 在庫回転率, 物流コストなど）を比較できるようにする。
アーキテクチャとしては,
データレイヤ（需要・在庫・リードタイム等） → 予測レイヤ（需要予測） → 在庫戦略レイヤ（最適在庫計算・配分最適化） → ダッシュボードレイヤ（可視化・シナリオ比較）
という構成を取る。
技術詳細
- データ統合・分析
- 倉庫別・SKU別の過去出荷実績データの収集
- 倉庫別リードタイム, 発注ロット, 補充頻度の整理
- 在庫量推移, 欠品発生履歴, 緊急出荷・融通履歴の収集
- 需要特性に基づくSKU分類（安定品, 波動品, 季節品, 新商品など）
- 需要予測・需要特性モデリング
- 倉庫×SKU単位の需要予測モデル構築（単純移動平均～時系列モデルまで必要に応じて選択）
- 需要平均値・標準偏差・変動係数などの統計量算出
- 需要分布の仮定（正規分布, 負の二項分布など）に基づく在庫理論パラメータ算出
- 在庫理論・最適在庫計算
- サービスレベル（欠品確率）に応じた安全在庫の計算
- Reorder Point（発注点）・基準在庫量の計算
- リードタイム不確実性・需要変動を加味した在庫水準シミュレーション
- 各倉庫の役割（マザーデポ, サテライト倉庫等）に応じた在庫戦略の差別化
- 倉庫間配分の最適化
- 総在庫量・物流コスト・サービスレベルを目的関数とした最適化モデル
- 緊急出荷や融通を減らすための配置シナリオの比較
- 在庫移動（横持ち）のコストと効果のシミュレーション
- 倉庫閉鎖・新設などの構造変更シナリオに対応可能な設計（オプション）
- ダッシュボード・意思決定支援
- 倉庫別・SKU別の最適在庫水準の一覧表示
- 現状在庫と最適在庫のギャップ可視化
- 「在庫を削ってよい倉庫・SKU」と「増やすべき倉庫・SKU」のリストアップ
- シナリオ別に, 欠品率・在庫額・回転率の変化を可視化するレポート生成
HI3の提供価値
本プロジェクトにより, 在庫戦略を「なんとなくの安全側設定」から「定量的に設計された最適水準」へと移行させることができる。特に複数倉庫を持つ企業においては,
- 総在庫量はあまり増やさずに, 欠品を減らす
- 同じサービスレベルで, 総在庫量を削減する
- どの倉庫のどのSKUに手を打つべきかを明確にする
といった具体的な経営インパクトが期待できる。
また, 在庫水準の根拠が明確になることで, 営業・ロジスティクス・生産計画・経営層の間で共通言語を持った議論が可能となり, 「なぜこの倉庫の在庫を減らせるのか / 減らせないのか」をデータに基づいて説明できる。
結果として, 在庫圧縮とサービスレベル維持（あるいは向上）を両立させ, サプライチェーン全体の効率化とキャッシュフロー改善に直接貢献する在庫戦略AIとして機能するであろう。
