今回は、AIによる在庫管理とレジ決済できる？研究が開始という記事を見つけましたのでそちらについて詳しく見ていきたいと思います。研究を実際に行うのは、新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）で、AI（人工知能）を用いてロボットが商品画像を覚えて、在庫管理や商品陳列、レジ決済が可能になるように進めていくという研究テーマのようです。こちらが実現すれば今の在庫管理の悩みなども解決しそうで大変興味深い研究になりそうです。
新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）とは
こちらは国立研究法人の一つで「持続可能な社会の実現に必要な技術開発の推進を通じて、イノベーションを創出する」、「リスクが高い革新的な技術の開発や実証を行い、成果の社会実装を促進する「イノベーション・アクセラレーター」として、社会課題の解決を目指します。」を掲げ活動している機関です。
産学官の強みを結集した体制構築や運営、評価、資金配分等を通じて技術開発を推進し、成果の社会実装を促進することで、社会課題の解決が目的です。
1974新エネルギー技術研究開発についての長期計画「サンシャイン計画」開始
https://www.nedo.go.jp/introducing/
1978省エネルギー技術研究開発についての長期計画「ムーンライト計画」開始
1980「新エネルギー総合開発機構」設立
1988産業技術研究開発業務を追加し、「新エネルギー・産業技術総合開発機構」に改称
1993「ニューサンシャイン計画」開始
1996石炭鉱害事業団と統合、石炭鉱害賠償等業務の追加
2003「独立行政法人新エネルギー・産業技術総合開発機構」設立
2006京都メカニズムクレジット取得事業を追加2007石炭鉱害復旧経過業務終了
2012石炭・地熱業務をJOGMECに移管2014技術戦略研究センター設置
2015「国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構」に改称
2016京都メカニズムクレジット取得事業終了
在庫管理の悩み
研究が開発すると、在庫管理についての業務がAIで自動化になる。これはとても画期的なことですが、実際に可能なのでしょうか？現在どういった悩みがあるのかを考えてみます。
在庫数が合わない
まず、在庫管理とは、在庫数を完璧に把握するために必要な業務です。しかしながら完璧に在庫数を把握できるている会社の方が少ないといった現状です。大手企業であれば、AIまではいかないにしろ、それなりの在庫管理システムによって、誤差が生じないようシステム投資をして企業努力をされているのですが、中小企業となるとなかなか、そこまでシステムに費用をかけれなく、アナログ管理している企業の方が圧倒的に多いです。ハンディなどを活用せず、アナログで在庫数を勘定するものですから、当然人為的ミスが生まれます。そのため在庫数が完全に合わない。といったことは日常茶飯事ではないでしょうか？そのために毎日のように棚卸を行ったりする企業もありますが、そうすると従業員の業務負担も大きなってしまいます。
システムが高い
どこの会社も好んでアナログ管理をしているわけではありません。在庫管理システムをいれて、ハンディーターミナルを使い、在庫数をデータ化してシステム上で在庫数を把握できるようにしたいはずです。しかしながら、在庫管理システム、ハンディーターミナルを揃えるとなるとそれなりの費用がかかってしまいます。在庫管理はお金を生む業務ではないので、この部分にシステム投資をするとなるとなかなか踏み込めない経営者の方も多いのではないでしょうか？
人員が不足
また上記の内容により、在庫管理業務を行うスタッフは重労働でかつ生産性の悪い業務なのでなかなか進んで業務を行う人材というのがいません。ピッキングなどであればアルバイトの採用でなんとかなるかもしれませんが、現在はそのような人材の確保までが難しい状況となっています。また正社員で雇い入れが出来たとしても、生産性がなく、業務効率もあがらない在庫管理業務でモチベーション高く業務をこなしていくというのは難しいのではないでしょうか。そのため、離職率が高く困っている中小企業は少なくないと思われます。
在庫管理の将来性
在庫管理業務については、いち早くAIが業務を行えるように研究が進むべきだと思います。在庫管理の業務効率化については多くの企業が取り組もうとしている議題ですし、在庫管理システムやクラウドERPなども現代に合わせ改良した製品が多く出てきています。ECでBtoBをするとなるとそれなりの管理体制がないと難しいこともあります。そういった意味では在庫管理システムだけでは限界もくるでしょうし、そういった場合にAIが管理してくれる時代がくれば、在庫数が合わない、人員が不足して困っているといった部分は解決できると思います。しかしながら、システム費用はどうでしょうか。中小企業が手出しできない価格になってしまうと結局根本的な部分は解決できないのではないでしょうか。今回のAIによる在庫管理が可能となり、一般的に普及出来るシステムとなることを期待しています。
