農業現場の在庫管理・出荷計画におけるAI活用による業務効率化
背景・課題
農業経営においては、季節変動による収穫量の予測や、複数拠点の在庫管理、出荷時期の判断などが現場担当者の経験や記憶に依存しやすい課題があった。紙やExcel記録ではデータ抜け・情報分断が生じやすく、計画立案の遅れや在庫ロスの発生も問題となっていた。
AI活用ソリューション
複数拠点の農場を持つ株式会社◯◯ファームでは、クラウド型在庫管理ソリューション（例：スマート農業クラウド）と、収穫・出荷予測用のAIモジュール（例：Microsoft Azure ML/NougyouAIサービス）を連携導入。タブレット入力・センサーデータなどを自動同期し、現場担当者の負担を減らしつつリアルタイムに全拠点の在庫動態と出荷予測を可視化。農業経験の浅いスタッフでも統一した記録・計画が立案できる仕組みを構築し、属人性の排除と業務標準化を実現。
AI導入前後の変化
導入前 (Before)
- 作業記録や在庫管理が担当者ごとにバラバラで、忙しい収穫期には入力漏れや在庫数の不一致が頻発。全拠点を通じた出荷計画も過去データの集約ミスで精度が低い状態だった。
- 各拠点の月末作業（棚卸し・照合など）が約10時間→3時間まで削減。全体で月間20時間以上の省力化を確認。
導入後 (After)
- クラウド上で各拠点の在庫と作業記録を一元管理し、AIによる出荷予測を毎週自動生成。期末の在庫照合作業が大幅に時短され、計画会議や担当交代時もデータを基にしたスムーズな引き継ぎを実現。現場全体で作業効率、精度ともに向上。
イメージ図
成果・効果・ROI
在庫・出荷管理の精度向上により年間で数十万円の在庫ロス削減効果を実現。全スタッフの業務標準化も進み、急な人員交代や繁忙期でも安定運用できる体制を構築。初期導入コストは約2年で回収見込み。
実事例
中堅農業法人の◯◯ファームでは、クラウド型在庫管理＋AI予測ツール導入により、現場ごとの属人的な在庫管理を脱却。経験の浅いスタッフでも精度の高い出荷計画を立てられるようになり、全社的な業務効率と在庫ロスの圧縮を実現している。
さらなる展開
在庫・出荷管理のDXを基礎に、今後は仕入先との連携や作業工程の可視化、収穫機械のAI制御など周辺業務へのAI・IoT拡張を予定。複数拠点のデータ統合で経営意思決定の高度化も図る。
導入ロードマップ
- 現状課題の洗い出し - 在庫管理・出荷計画に伴う作業の現状分析とペインポイント摘出
- クラウド在庫管理システムの試験導入 - 小規模区画でクラウド型管理ツールのテスト運用
- AI予測モジュールの連携導入 - 過去データ学習による収穫・出荷量自動予測の運用開始
- 業務標準化＆全拠点本格導入 - 現場マニュアル整備と全拠点への拡張展開
- 外部連携・機能拡張検討 - 取引先・仕入先や生産工程など周辺システムへのAI・IoT連携を検討
ご相談・お問い合わせ
まずは無料相談から承りますので、AI活用のことならお気軽にお問い合わせください。