多くの企業が「適正在庫」という言葉を知っていても、実際にそれをどのように計算し、管理すれば良いかを知らないまま、長年の経験や慣習に頼りがちです 12 。しかし、その結果、販売機会の損失や利益率の低下といった深刻な問題に直面しています。 この記事では、多くの企業が陥る在庫管理の落とし穴と、AIを活用した最先端の解決策について、弊社のYouTube動画の内容を基に解説します。     「適正在庫」とは？多くの企業が抱える根本的な誤解 「適正在庫」という言葉はよく耳にしますが、その具体的な計算方法を知らないまま、感覚で管理している企業が非常に多いのが現状です 1 。多くの担当者は、「この店舗にどのくらいの在庫を持てばいいだろうか？」と迷いながら、過去のデータや経験に基づいて「売れる量を予想してその分在庫を置く」という方法をとりがちです 1 。 しかし、これは根本的な間違いであると動画では指摘しています。ゴルドラット氏の理論では、SKU（最小在庫管理単位）レベルでの消費予測は数学的に不可能であると証明されています。出発点のわずかな変化が、後で大きな変化を

適正在庫」という言葉は、多くのビジネスパーソンにとって馴染み深いものでしょう。しかし、その計算方法を正確に知っている方はどれほどいらっしゃるでしょうか？ 経験や勘に頼った在庫管理は、実は大きな落とし穴を抱えています。今回は、そんな従来の常識を覆し、AIがどのようにビジネスに革命をもたらすのかを、弊社のYouTube動画から深掘りしてご紹介します。 経験と勘に頼った在庫管理の落とし穴 多くの方が「適正在庫」について語るものの、その算出方法については明確な基準を持たず、「昔からこうしていたから」といった経験則や、過去の売上データに基づく「予測」に頼りがちです。しかし、この**「予測」こそが間違いの始まり**なのです。 私たちの動画では、理論的にもSKU（最小在庫管理単位）レベルでの消費予測が不可能であること、いわゆる「バタフライ効果」のような、ごく小さな初期条件の変化が後に大きな変化を生むことが証明されていると指摘しています。小売業界では依然として予測を信じがちですが、パフォーマンスを向上させる唯一の方法は、より良い予測を得ることではなく、予測への依