近年、急速な進化を遂げているAIカメラ。既に幅広い分野で活用が始まっており、中でも労働力不足が深刻な課題となっている製造業や物流・倉庫業などでは、労力のかかる在庫管理を効率化するためにAIカメラの導入を進める企業も少なくありません。

そこで今回は、AIカメラを用いた在庫管理とはどのようなものか、そのメリットやデメリットと併せて導入時の注意点などをまとめていきます。在庫管理における作業の属人化や過剰在庫などの課題にお悩みの担当者の方にぴったりの内容となっていますので、ぜひ最後までご覧ください。

AIカメラを用いた在庫管理とは

AIカメラを用いた在庫管理は、カメラで撮影した画像を「AI（人工知能）」が解析することで、在庫の数や種類などを判別する仕組みとなっています。

そもそもAIとは、撮影した人間が持つ知能を人工的に模して作られたコンピューターのシステムや技術のこと。このAIにさまざまなパターンの画像データを与えて学習させることで、AIが人間の脳と同じように処理・判別することができるようになるため、これまで人間が手作業で行ってきた在庫管理を自動化することができます。

近年、特に製造業や物流・倉庫業の分野では、労働力不足や作業の属人化、過剰在庫などが深刻な課題となっています。しかし、在庫管理にAIカメラを用いることで、少ない従業員でも作業が効率的に行えるほか、AIによる高精度の需要予測によって在庫を最適化することも可能であるため、業界が持つそれらの課題の解決に繋げることができるのです。

AIカメラで在庫管理を行うメリット

では、AIカメラによる在庫管理には、具体的にどのようなメリットがあるのでしょうか？ここからは、代表的なものをまとめていきます。

業務が効率化できる

AIカメラを用いて在庫管理を行うことのメリットで、最も代表的なのが業務の効率化です。

これまで人間が手作業で行っていたものをAIカメラで自動化することにより、少人数でも効率的に作業を行うことが可能に。人間のようにその日の体調や気分で作業の質にムラが出ることもないため、安定した精度で在庫管理を行うことができます。

また他にも、AIで自動化した分の人員は他の業務などに回すなど、人員配置の最適化や人件費の削減につなげることができるのもメリットの一つだと言えるでしょう。

リアルタイムで在庫管理できる

AIカメラを用いて在庫管理を行うことで、リアルタイムで在庫管理ができるというメリットもあります。

倉庫や売場の棚の状況をAIカメラで撮影しておくことで、リアルタイムで在庫状況を確認することができるほか、在庫が複数箇所に分散していたとしても、遠隔から一括して正確に把握・管理ができるため、在庫が少なくなってきたらAIが自動的に発注を行うなどの仕組みで運用することも可能となります。

高精度の需要予測で在庫が最適化できる

AIカメラを用いて在庫管理を行う際のメリットには、在庫が最適化できるというものもあります。

欠品や過剰在庫を防ぎ、在庫数を最適化するためには、需要予測をもとに判断する必要がありますが、需要予測を行うためには、年間の入出荷数だけでなく、市場の動きや気候などのさまざまなデータを加味しなければなりません。しかし、人の手でそれらを分析する場合、かなりの時間と労力を消費するほか、分析する人のスキルによっては精度が安定しない…ということも。

しかし、AI（人工知能）を搭載したカメラで在庫管理を行っていれば継続するほどその精度も高まり、人間よりも安定して精度の高い需要予測を行うことが可能に。結果的に在庫を最適化することができます。

業務の属人化が防止できる

AIカメラによる在庫管理には、業務の属人化が防止できるというメリットもあります。

特に在庫管理では、担当者の知識や経験、スキルに依存してしまう傾向があり、その担当者がいなければ業務が滞ってしまうなどの業務の属人化が課題となっています。

しかし、AIカメラで在庫管理を自動的化することで、属人化を防止し、安定して業務を行うことが可能となります。

人的ミスや犯罪の防止ができる

在庫管理にAIカメラを活用することで、人的ミスや犯罪を防止することも可能です。

例えば、人の手で在庫管理を行う場合、どれだけ注意していても棚卸しの際の計数ミスや在庫の紛失が出てしまう…というケースも少なくありませんが、AIカメラであれば、自動的に在庫数や保管場所を管理することができるため、それらのミスを軽減することができます。また、AIカメラの異常検知機能を活用することで、防犯にも有効。外部・内部を問わず、在庫自体の盗難を防止することも可能です。

AIカメラで在庫管理を行うデメリット

メリットの多いAIカメラによる在庫管理ですが、反対に、どのような点にデメリットを感じることが多いのでしょうか？

導入コストがかかる

在庫管理にAIカメラを導入する際には、もちろんAIカメラなどの機器購入やそれらの設置工事が必要となるため、導入コストを負担だと感じるケースも少なくありません。

また、既存のものに新たなシステムを組み込むなど、運用途中で仕様を変更するのが難しい場合が多く、新しく仕様を差し込むのにもかなりの労力と投資が必要となるケースも。

AIカメラによる在庫管理システムの運用が始まってしまえば、他の部分でこれまで掛かっていた費用が削減できるため、全体的なコストカットには繋げることができますが、初期費用や仕様変更のコスト負担を考えると、導入ハードルが高いと感じる方もいます。

カメラに死角がある

カメラに死角があるという点も、AIカメラによる在庫管理のデメリットだと言えるかもしれません。

例えば、棚の中に在庫を保管しているような場合、棚の一番手前に置いている在庫はカメラに映りますが、その奥に置いている在庫はそもそもカメラに映らないため、AIで在庫管理を行うのは難しいのが実情です。対象物の配置や置き方を変えることができるのであれば対応できますが、カメラに映る範囲が限られていることで在庫の置き方に制限がかかってしまうため、それが難しい場合は他の方法を考える必要があります。

また、AIカメラは「これは段ボール、これは封筒」という種別の認識は問題ありませんが、個体識別まで行う場合には、識別用のコードを箱などに貼ってAIカメラに認識させなければいけないため、カメラの死角と併せて考慮する必要があります。

100％ではない

AIカメラを活用することで人間よりも安定して高い精度で在庫管理を行うことができますが、AIが常にミスなく完璧に処理できる訳ではない点にも注意が必要です。

在庫管理における処理の内容や環境によっては、検出漏れや誤検出を起こすこともありますし、人間よりも処理精度が落ちることも少なくありません。例えば、カメラで読み取れないほどの汚れが付いてしまったコードや規定から大幅に外れた形状のものなどは検出が漏れてしまう可能性もあります。

ですので、AIが常に100％完璧という訳ではないということを理解した上で、重要なチェックは人間が行うなど、AIのみに依存し過ぎずに上手く共存していくことが重要となります。

環境に依存する

在庫管理にAIカメラを活用する際、その処理精度は環境に依存する点にも注意が必要です。

特に在庫を保管する倉庫は、省エネなどで照明が暗めであることが多いのですが、倉庫内が暗すぎてカメラにあまり鮮明に映らないなど、対象物が上手く検知できない場合はAIの処理精度が落ちてしまうことがあります。

AIカメラによる画像認識の仕組みを考慮すると、精度を上げるためには、やはり画角内は明るいほうが良いです。管理している商品の種類や保管方法、AIカメラを設置する場所から対象物までの距離や角度、障害物などの状態によりますが、環境条件が折り合わない場合は注意が必要となります。

在庫管理にAIカメラを導入する際の注意点

製造業や物流・倉庫業などの在庫管理において注目されているAIカメラですが、実際に自社の在庫管理に取り入れる際は、どのような点に注意しておけば良いのでしょうか？

ここからは、在庫管理でAIカメラを活用する上で注意しておきたいポイントについて解説していきます。

導入目的を明確化させておく

在庫管理にAIカメラを活用する際には、「導入したら何だか良さそう」で導入するのではなく、必ず導入目的や用途を明確化させておく必要があります。

例えば、リアルタイムで在庫を把握しておきたい場合と1日に1回在庫を把握すれば良いという場合、また、ベルトコンベアで流れてくるものを管理したい場合と倉庫内に保管されているものを管理したい場合など、確認頻度や対象物の状態によってそれぞれ課題の解決方法に大きく影響します。

そのため、

• 業務においてどのような点に課題があるのか
• AIカメラを導入する目的は何か
• どのように管理したいのか

…などを明確化させた上で、AIカメラを導入することでそれらが解決するのか、費用対効果はどうなのかを考えておきましょう。

AIカメラの機能やスペックが目的に合っているかを確認する

在庫管理にAIカメラを導入する際は、そのAIカメラや画像解析システムが自社の課題を解決するのに十分な機能・スペックを持っているのか確認しておくことも大切です。

特にAIカメラは端末内でAI処理を行いますが、その端末自体に搭載できるリソースには限りがあります。ですので、大容量のデータを処理したり高度で複雑な処理を行ったりする場合など、端末のスペックによっては無理が生じる可能性があるため、目的に合わせてどのぐらいのスペックが必要なのかを精査しておく必要があります。

その上で、希望する処理がそのAIカメラのスペックで無理なく継続できるかどうか、またクラウドAIと分散処理で対処できそうかなどを専門家と相談しておくのが良いでしょう。

導入コストや運用コストを確認しておく

AIカメラを在庫管理に活用する際の注意点の3つ目は、コストについてです。

AIカメラ導入時には、端末の購入費用だけでなく設置工事費やシステム構築費などの初期費用、また、運用時にも月額費用のほか通信費やメンテナンス費用、機器故障時にはその対応費用などが掛かります。AIカメラの運用方法や選択したサービスによって費用が異なるため、自社の目的に合わせて費用対効果を計算し、適したAIカメラ・プラットフォームサービスを選択することが大切です。

AIカメラの専門家に相談する

在庫管理にAIカメラを活用することで、業務効率を大幅に向上させますが、上手く運用するには専門知識が必要となります。

そのため、自社の業務にはAIカメラにどの程度の精度を求める必要があるか、目的を実現するためにはどんな仕組みが必要かなど、安心して相談できる専門家を作っておくことも大切です。

最近では、AIカメラの導入から運用までを一貫してサポートが可能なサービス・ツールを提供している会社もあるため、社内に専門知識を持つ担当者がいない場合は、一度問い合わせてみることをおすすめします。

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