在庫回転率を見ても現金が増えない理由｜過剰在庫をAIで特定する

どうも、Kazuです。

在庫回転率を計算する。

過剰在庫を見つける。

それでも現金が増えない。

この順番で在庫表を見ているのに、最後は「で、どの商品をどうするのか」が決まらない。

そんな状態が続いているなら、見ている数字が間違っているというより、数字を見た後の確認順が決まっていない可能性があります。

在庫回転率だけでは、止まっている現金の場所が分からない

在庫回転率は、在庫がどれくらい動いているかを見るための指標です。

ただし、会社全体の平均値だけを出しても、SKU（商品管理単位）ごとの違いは見えません。

よく売れる商品と、ほとんど動かない商品が混ざっていれば、平均値はきれいに見えます。

その裏で、動かない商品に仕入れ資金が固定されていることがあります。

だから、率を計算して終わりにしません。

次に触る商品を決めるための表へ変換します。

AIへ渡すのは、在庫表だけでは足りない

AI（人工知能）へ在庫表だけを渡して、「過剰在庫を教えて」と頼んでも、判断材料が足りません。

最低限、次のデータを同じSKUでそろえます。

• 過去の注文履歴
• 現在庫と入荷予定
• 販売価格または粗利
• 仕入先の納期、最小ロット、発注残
• 返品、欠品、季節商品の情報

ここで大切なのは、AIに結論を丸投げすることではありません。

表記ゆれ、重複行、欠損、返品の混入を先に出させて、判断に使えるデータかどうかを確認することです。

データが汚れている状態で「この商品は止める」と断定すれば、AIは間違いを速く見せるだけになります。

出力は「発注する・しない」の二択にしない

在庫の判断を二択にすると、現場で使いにくくなります。

AIには、次の4分類で候補を出させます。

• 補充確認：販売ペースと納期を見て、追加確認する商品
• 停止確認：新たな仕入れを止めるか確認する商品
• 値下げ・処分検討：粗利、保管費、販売可能性を見直す商品
• データ不足：判断前に不足情報を埋める商品

次の表は、説明用のモデルケースです。

この表の目的は、AIに処分を命令させることではありません。

社長が見る行を数行に絞り、季節性、返品、取引条件、ブランドへの影響を確認してから、最後の判断をすることです。

今日やるなら、まず1つのSKUだけ渡す

いきなり全商品を整理しようとすると、データの欠損確認だけで止まります。

まずは、在庫金額が大きい商品か、長く動いていない商品を1つ選びます。

注文履歴、現在庫、粗利、納期を匿名化してAIへ渡し、「不足データ」「確認候補」「人間が決めること」の3列を出させてください。

在庫を減らす前に、判断の迷いを減らす。

この順番なら、AIを使ったのに確認作業が増える状態を避けやすくなります。

数字を見て終わる会社から、次の一手が決まる会社へ

在庫回転率を見て終わるだけでは、資金の流れは変わりません。

在庫表をきれいにして終わるだけでも、資金の流れは変わりません。

AIの答えを信じて終わるのではなく、社長が確認する行を絞って、最後の判断を早くするところまで進めます。

PS. 僕が在庫表を開くときも、最初から全部を見ようとはしません。まず、判断を止めている行を探します。