# 在庫・廃棄ロスを減らす｜需要予測をどこまで信じるか

> 在庫の過剰と廃棄ロスをAIで減らす方法、需要予測の限界、現実的な削減率の見積もり方を解説します。

発行: 株式会社ウェステリア(https://westeria.jp) / カテゴリ: 費目別のコスト削減 / 出典: https://westeria.jp/guide/inventory-loss-reduction/

在庫は、多すぎれば資金が寝て、少なすぎれば売り逃す費目です。AIにできるのは判断の代行ではなく、判断材料の精度を上げることです。

## 結論

- まず不動在庫の可視化。予測より先に、既にある無駄を処理する
- 需要予測の現実的な効果は、廃棄額の1〜3割減が目安
- 予測に全面的に従わせない。担当者の判断に材料を足す設計にする

## 着手する順番

| 順番 | やること | 理由 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 一定期間動いていない在庫を洗い出す | 既にある無駄が最も確実に減る |
| 2 | 使用期限・賞味期限の管理を可視化する | 廃棄の直前に気づける |
| 3 | 実績にもとづく発注点を設定する | 感覚での発注をやめる |
| 4 | 需要予測を発注の判断材料にする | 精度は運用しながら上げる |

## 予測の限界を織り込む

需要予測は、過去の傾向が続く前提で成り立ちます。天候、突発的な報道、競合の動きといった要因は読み切れません。予測を絶対視した発注は、外れたときの損失が大きくなります。

現場の担当者が「今回は違う」と判断できる余地を残した設計にしてください。予測は判断を置き換えるものではなく、根拠を足すものです。

## 効果の試算

「年間廃棄額 × 削減率(1〜3割)」と「在庫金額 × 圧縮率」の2つで見ます。在庫の圧縮は、費用の削減ではなく資金繰りの改善として効きます。どちらを重視するかで、狙う設計が変わります。

## よくある質問

### 予測に必要なデータはどのくらいですか

季節変動を捉えるには1年分以上が目安です。データが少ない場合は、まず可視化と発注点の設定から始めます。

### 外れたときの責任はどうなりますか

最終的な発注判断は人が行う設計にします。予測はあくまで材料として提示する形にしてください。

## 関連ページ

- https://westeria.jp/guide/inventory-management-system/
- https://westeria.jp/guide/retail-ec-cost-reduction/
- https://westeria.jp/guide/restaurant-cost-reduction/
- https://westeria.jp/guide/wholesale-cost-reduction/

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