ブラウザで試せるデモ
在庫管理AI：在庫CSVから状態判定と発注提案
手元の在庫一覧を貼ると、商品ごとの状態と来月分の発注案を出します。
月に1回まとめて発注する業態向けです。
このデモが生まれたきっかけ
小売チェーンのお客さまから「在庫の過不足が多くて機会損失が出ている」というご相談をいただきました。
「人気商品が欠品する一方、倉庫には売れ残りの山。感覚でやるのは限界です」
触ってみてください
サンプルを貼るか、お手元の在庫一覧をCSVのまま貼り付けてください。計画する月を選んで「状態判定と発注案を出す」を押すと、商品ごとの判定と仕入先別の発注書の下書きが出ます。「なぜこの数か」で計算の根拠が読めます。
在庫一覧のCSVを貼ると、商品ごとの状態（緊急／発注／適正／過剰在庫）と、計画月の発注案を出します。 列は「商品名, 現在庫, 最小在庫, 月間出荷, 仕入先, 単価」。月間出荷の列が無い場合は最小在庫から仮の値を置きます。
サンプルを貼る：
季節係数はデモ用の固定値です。同じCSVと同じ月なら、何度押しても同じ結果になります。
この画面でやっていること
1. 取り込む
販売管理ソフトやExcelから書き出した在庫一覧をそのまま読みます。本番では、POS・販売管理・ERPから定期的に自動で取り込む構成にします。
2. 予測する
月間出荷に計画月の季節係数を掛けて、来月の出荷を予測します。デモの係数は固定値ですが、本番では商品ごとに過去の出荷実績から出します。欠品していた月の扱いも、在庫の推移から補正します。
3. 状態を判定し、発注案を出す
在庫が最小在庫の3割以下なら「緊急」、最小在庫以下なら「発注」、目標在庫（予測出荷 ＋ 最小在庫）の1.5倍を超えていれば「過剰在庫」。目標在庫といまの在庫との差を発注案にし、仕入先ごとに発注書の下書きを作ります。
4. 人が承認する
下書きを送るかどうかは担当者が決めます。AIが勝手に発注することはありません。承認した内容と手で直した数は記録し、翌月の計画に使います。
計算の上に、いまのAIが足していること
状態の判定と発注数の計算は、上のとおりの算数です。AIが足すのは次の2つです。
- 「なぜこの数か」を、担当者が読める文章にすること。計算の途中の値と、どの判断をしたかを行ごとに説明します。
- 急に出荷が増えた分が、特定の得意先や1日に偏っていないかを確かめること。当社の検証では、急に売れた商品の57%は、30日以内に元の水準へ戻りました。得意先別の出荷があると、この見分けを仕組みの側でできます。
必要なデータの年数と、欠品日の扱いについては 需要予測AIに必要なデータは何年分か にまとめています。
毎日・週に数回発注する業態（EC・小売）で、日別の販売実績から「きょう何個発注するか」を出したい場合は、EC発注AIのデモをご覧ください。
費用と期間の目安
- 費用
- 初期費用0円・月額2万〜6万円（税別）が目安。商品数、連携するシステム、通知の有無で変わります。稼働するまで課金は始まりません
- 進め方
- 在庫と出荷のデータをお預かりして判定と発注案を試算し、基準の倍率を御社の運用に合わせてから画面を作ります
- 必要なデータ
- 月別の出荷と在庫の受払が1年以上（3〜4年分あると季節の要因を分けやすい）
- できないこと
- 過去の実績が少ない新商品は精度が下がります。AIは発注書の下書きまでで、発注の確定は担当者が行います
費用の目安
このようなシステム：月額2万〜6万円（税別）
御社のExcel・帳票・業務フローに合わせてカスタマイズできます。初期費用0円、稼働するまで課金は始まりません。機能の数によって金額が変わります。
料金一覧を見る →よくある質問
どんなCSVを用意すればいいですか？
最低限「商品名・現在庫・最小在庫・仕入先・単価」の列があれば動きます。「月間出荷」の列があると、予測を最小在庫からの仮の値ではなく実績から出せます。販売管理ソフトやExcelから書き出した形のまま、こちらで列を合わせます。
月に1回しか発注しないのですが、データは何年分いりますか？
月1回の計画を立てる業態は、月別の出荷と在庫の受払が3〜4年分あると、同じ月を複数回比べられて季節の要因を分けられます。最低でも1年分は必要です。それに満たない場合は、予測ではなく「切らさない下限」から始めます。
発注はAIが勝手に送るのですか？
送りません。AIが出すのは仕入先ごとの発注書の下書きまでで、送るかどうかは担当者が承認します。このデモの「承認する」ボタンがその位置にあたります。
過剰在庫はどう判定していますか？
計画月の予測出荷と最小在庫を足した「目標在庫」を基準に、在庫がその1.5倍を超えていれば過剰在庫としています。基準の倍率や、商品ごとの例外は御社の運用に合わせて変えられます。
EC発注AIのデモとは何が違いますか？
こちらは、手元の在庫CSVを貼って商品ごとの状態判定と来月分の発注案を出す、月次の計画寄りのデモです。EC発注AIのデモは、毎日・週に数回発注する業態向けに、日別の販売実績から「きょう何個発注するか」を出します。業態に近いほうをご覧ください。
このデモに近い開発実績
同じ型の仕組みを、通販会社、酒類EC、小売で開発しています。顧客名は秘密保持のため出していませんが、業種・作ったもの・確認できている成果・費用帯は実際の案件どおりです。
通販会社（アパレル）
仕入れ精度が向上
実運用中（2026年9月時点）
酒類EC
従来は複数画面の確認と担当者の経験が必要だった発注判断を、商品単位で一画面から確認できる仕組みに集約
実運用中（2026年9月時点）。以降も継続して改良している ／ 費用帯：個別見積（初期費用0円）
小売
複数ファイル・複数システムを見る必要があった経営情報を、一つのダッシュボードから確認できる構成を実現。
実運用中。5店舗の売上・在庫・商品データを毎朝自動で集計し、店長と経営者がスマートフォンで見ている ／ 費用帯：月額2万〜5万円（税別）
※ このページの上部にある数値は、当社が開発した導入先での実績にもとづくものです。効果は業種・規模・運用のしかたで変わります。開発実績の一覧
体験したAIを、貴社仕様で
この在庫管理AIを、貴社の在庫データで。
今ご覧いただいたのは架空のデータです。御社の在庫一覧と出荷実績をお預かりして判定と発注案を試算し、仕入先や発注の決め方に合わせて作ります。「うちのCSVでも出せる？」のご相談だけでも歓迎です。
累計100社以上の中小企業を支援／最短即日でご返信
フォームを使わなくても大丈夫です。電話は 080-6722-0362（代表直通・出られないときは折り返します）、メールは info@sai-labs.co.jp へ。