在庫棚卸しにAIを入れると、工数はどう変わるか——規模別の試算

在庫チェックがAIと相性がいい理由

在庫の確認作業は、AI活用の入口として取り上げられる機会が多い。その理由は明確だ。作業の手順が決まっており、判断の根拠が品番・数量・ロット番号といった数値で完結している。曖昧さが少ないため、AIが誤りを起こしにくく、精度を評価しやすい。

請求書処理へのAI導入と並んで「効果が出やすい業務」として語られることが多いが、在庫チェックには固有の特徴がある。物理的な在庫の移動が伴うため現場との連携が必要であり、実装の難度はやや上がる。一方で、件数が多く反復性が高いぶん、削減できる工数の絶対量は大きい。

企業規模別に見る在庫数と作業負荷の目安

以下は、製造業・卸売業・小売業における一般的な傾向をもとに概算した目安だ。業種・保管形態・ITの整備状況によって実態は異なる。自社の数字と照らしながら読んでほしい。

• 小規模（従業員20名以下、取扱SKU：数百〜1,000前後）　月次棚卸しを2〜3名で半日〜1日実施するケースが多い。月間の延べ作業時間はおおよそ10〜20時間程度になる。
• 中規模（従業員50〜200名、取扱SKU：3,000〜1万前後）　棚卸しに加え、日常的な差異確認・ロス把握まで含めると、専任または兼任スタッフが月に60〜120時間を充てているケースが見られる。
• 大規模（従業員200名超、取扱SKU：数万以上）　倉庫担当者の工数の相当部分が在庫確認・照合に割かれる。月200〜400時間以上になる企業も珍しくない。管理の複雑さが増すほど、確認ミス起因のロスも比例して大きくなる。

AI導入で変わる工数と人件費——規模別の試算

在庫チェック支援ツール（画像認識・バーコードスキャン連携・自動差異検出など）は、手作業の40〜70%を削減できたとする報告が複数ある。以下は削減率50%、時給換算の人件費を2,500円（正社員・パートを含む実態に即した概算）とした場合の試算だ。

| 規模 | 月間作業時間（現行） | 削減後 | 月間削減時間 | 月間削減人件費（概算） | |------|------|------|------|------| | 小規模 | 15時間 | 7.5時間 | 7.5時間 | 約19,000円 | | 中規模 | 80時間 | 40時間 | 40時間 | 約100,000円 | | 大規模 | 300時間 | 150時間 | 150時間 | 約375,000円 |

金額だけを見ると、小規模企業では月2万円に満たない。しかし見逃しがちなのは、差異の見落としが引き起こす廃棄・機会損失・返品対応の人件費だ。これを加味すると、削減効果の総額は表の数字を上回ることがある。

在庫チェックにおけるAIの導入対効果を正しく測るには、工数削減だけでなく、差異検出率の変化と廃棄・ロスの推移をセットで追う必要がある。

AIが代替する業務・しない業務でも整理しているように、AIの価値は「人が見落としやすい箇所を継続的に捉える」点にある。在庫チェックはまさにその典型で、作業量が多いほど見落としの確率が上がり、AIの恩恵が出やすい構造になっている。

導入を検討する際の最初のステップは、現行の作業時間と差異発生件数を記録することだ。計測なき導入は効果の検証もできない。自社の業務規模とシステム環境に合わせた進め方については、しぼる（DX伴走支援）でご相談を受け付けている。