現場の課題を想定した導入・改善ガイドです。特定企業の導入実績や、効果を保証するものではありません。
まず押さえたいこと
- 在庫異常検知は、不正確な数量を自動で直すものではなく、調査の優先順位を付ける支援として始めます。
- 異常スコアが高いという理由だけで在庫を補正しません。現物確認と承認を経て修正し、モデルの結果と帳簿を分けます。
どのような現場の課題か
出荷急増や返品増加が異常として大量に出ると、確認担当が追いつきません。ロケーション変更を理解していないモデルは正常な移動も警告します。
業務とシステムの設計ポイント
入出庫、棚卸、返品、移動の履歴をつなぎ、警告に根拠となる取引を表示します。原因判明と正常判定を記録し、重要度と調査可能件数に合わせて通知量を調整します。
導入前に揃えるデータ
| 整理する観点 | 必要な情報 |
|---|---|
| 識別・前提条件 | 在庫増減・移動・棚卸履歴 |
| 処理・照合 | 商品特性・販促・配置変更 |
| 追跡・判断 | 警告理由・調査結果・対応時間 |
小さく試すための検証方法
過去の差異事例を使って発見できるか確認し、通常の繁忙変動で警告が増えすぎないか試します。単純なルール検知とも比較します。
運用で失敗を防ぐには
異常スコアが高いという理由だけで在庫を補正しません。現物確認と承認を経て修正し、モデルの結果と帳簿を分けます。
効果を何で測るか
調査で差異が見つかった比率、見逃し件数、1件の調査時間を測ります。
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