注意点はいくつかありますが、なかでも「既存の販売管理システムとの連携が必要」「商品マスタの整備に時間と労力がかかる」「現場スタッフの操作習得に時間がかかる」が特に重要です。とりわけ既存の販売管理システムとの連携が必要については、在庫管理・倉庫管理システムを導入する際、すでに使用している販売管理システムや会計システムとの連携を考慮することが大切です。また商品マスタの整備に時間と労力がかかるについては、システムを稼働させるためには、取り扱うすべての商品情報をシステムに登録する商品マスタの整備が重要です。このほか「現場スタッフの操作習得に時間がかかる」「バーコードやICタグの整備にコストがかかる」「システム障害時の業務継続方法を準備しておく必要がある」なども、事前に確認しておくことをおすすめします。

卸売、小売向けの在庫管理・倉庫管理システムにおいても、生成AIやAIエージェントがもたらす変化は顕著です。生成AIは過去の販売データだけでなく天候やイベントなど外部要因まで学習し、需要予測モデルを自動生成できます。これにより最適な在庫量や配送計画の立案が迅速化します。国内でもアスクルのAI予測システムが物流センター間の在庫移動・補充管理を自動化し、手作業を大幅に削減。適正在庫維持と欠品抑制が同時に進む環境が整いつつあります。AIエージェントは在庫レベルと販売トレンドをリアルタイム解析し、しきい値到達時に自動で発注業務を実行します。たとえばGrubMarketの事例では、エージェントが在庫状況や売上見込み、賞味期限など複数要因を総合的に考慮して最適な発注書を自動作成・送信しています。これによりヒューマンエラーや発注遅延が減少し、欠品・過剰在庫リスクが抑制されます。