inFlow報告書、81%がAI導入を希望も利用は11%

7月28日の報告書によると、在庫精度や欠品の問題が根強く残る中でも、85%の事業者が主要な在庫管理ツールとしてスプレッドシートを利用しており、従業員500人以上の企業でも53%に達した。

要約

inFlow Inventoryは、「State of Inventory Management 2026」報告書で、倉庫およびオペレーション部門においてAIへの関心が極めて高い一方、日常業務での導入は非常に限定的であることが明らかになったと発表した。33業種の専門職400人を対象とした調査では、81%が在庫管理または倉庫業務へのAI導入を望む一方、実際に何らかのAIツールを利用しているのは11%にとどまった。報告書によると、事業者が主に求めているのはチャットボットやダッシュボードではなく、販売履歴に基づいて何をいつ再発注すべきかを提案する需要予測と自動補充である。また、在庫管理では依然としてスプレッドシートが支配的で、85%が主要ツールとして使用し、74%は専用ソフトを使わず唯一または主たるシステムとして依存していた。従業員500人以上の企業でも53%が該当した。現在の手法に満足しているとの回答は92%に達したが、49.5%は改善の最優先項目として在庫精度を挙げ、44%は少なくとも月1回の欠品を経験していると回答し、52%は供給業者の信頼性を最大の課題に挙げた。コスト圧力は、製品・原材料費が23%、輸送・配送費が23%、人件費が22%とほぼ均等に分かれ、84%は不確実性への備えとして少なくとも時折は前倒しで仕入れていると答えた。inFlowは、これらの結果は市場が転換点にあることを示しており、導入拡大の鍵はツールの有効性の証明よりも、コスト、実装、統合といった障壁の引き下げにあるとした。

用語解説
  • 需要予測: 将来の売上高や在庫需要を予測すること
  • 自動補充: 在庫データに基づきソフトウェアが再発注を行う仕組み
  • SKU: 在庫管理単位を示す商品識別子