【製造業】在庫・部材不足アラートをClaude Code/Codexで自動化する方法
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在庫・部材不足のチェックは、在庫表(理論在庫)、発注残(発注済みでまだ届いていない数)、仕入先からの納期回答、そして生産計画や客先内示を同時に見比べながら、「このままだと、いつ・どの部材が足りなくなるか」を読む作業です。とくに不足候補を先に挙げ、どの部材から確認すべきか順番を付けるところ — これは表の数字を機械的に見るだけでは終わらず、特注品のリードタイムや内示の振れ幅まで頭に入れて判断するため、ベテランの資材担当1人に集中しがちです。AIは発注の可否や数量そのものを決めるものではありませんが、複数の表を突き合わせて不足候補を洗い出し、確認順の下書きと仕入先への問い合わせ文を先に作る補助として使えます。
在庫・部材不足チェックにかかっていた工数 (大栄精密工業のモデル事例)
本記事では、AI鬼管理 が支援を想定する 大栄精密工業 (静岡県・自動車部品の精密プレス加工・取扱品目およそ1,200点) をモデル事例に、Claude Code/Codex で在庫・部材不足アラートを「不足候補+確認順+仕入先への確認文」まで半自動化する手順を解説します。在庫表とExcelの発注残、仕入先のメール納期回答を、資材担当の藤村さん1人が毎週末に1〜2時間かけて突き合わせ、月およそ12時間を不足チェックに使っていた会社が、若手の小柳さんも一次チェックを回せるようになり、ラインを止めかけるヒヤリ欠品を減らした流れです。
代表菅澤
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を最後まで読むと、
- 在庫・部材不足チェックで資材担当が抱えている負荷(複数表の突き合わせ・優先順位付け・仕入先確認)が分かる
- Claude Code/Codexで自動化できる3項目(表の突き合わせ/不足候補と確認順/仕入先確認文の下書き)が理解できる
- 5ステップでのPoC〜運用の進め方が分かる
- 在庫表・発注残・納期から不足候補と確認順を作る型が分かる
- リードタイム・最低在庫・内示変動を踏まえた欠品・生産停止を防ぐ先読みの考え方が分かる
01 PROBLEM 在庫・部材不足の現場で起きていること 突き合わせ・優先順位付け・仕入先確認のトリレンマ
問題1: 在庫表だけでは「足りるか」が分からない。在庫表に載っているのは多くの場合「理論在庫」で、発注済みでまだ届いていない発注残や、仕入先からの納期回答、これから引き当てる生産計画を重ねないと、実際に足りるかどうかは判断できません。大栄精密工業では、この突き合わせを藤村さんが毎週末にExcelを並べて手作業でやっていました。
問題2: どの部材から確認するかの優先順位が属人化する。在庫が少ない部材が10点あっても、すべてが緊急ではありません。リードタイムが2か月の特注材と、町の商社から翌日入る汎用ボルトでは、確認の急ぎ度がまったく違います。この「どれから手を付けるか」の判断が藤村さんの頭の中にあり、若手の小柳さんは在庫の少ない順に見てしまい、本当に危ない特注材を後回しにしがちでした。
問題3: 気づくのが遅れ、特急手配とライン停止リスクになる。週末のチェックを1回飛ばしたり、内示が急に増えたりすると、「来週の生産分の部材が足りない」と気づくのが直前になります。そうなると特急便の追加費用、仕入先への無理なお願い、最悪の場合はライン停止につながります。大栄精密工業でも、繁忙期に内示が動いた月ほど、このヒヤリ欠品が起きていました。
02 WHAT Claude Code/Codexで何を自動化するか 発注判断ではなく、突き合わせと不足候補の抽出を自動化
📚 用語解説
発注残(はっちゅうざん)：すでに発注を出していて、まだ入荷していない数量のこと。在庫表の「今ある数」だけを見ると足りないように見えても、発注残を足すと足りるケースは多い。逆に発注残の納期が生産に間に合わなければ、在庫があっても欠品する。在庫・部材の不足を正しく読むには、在庫・発注残・納期・生産計画の4つを必ずセットで見る必要がある。
処理1: 複数の表を突き合わせて1枚に整理する。在庫表、発注残、仕入先の納期回答、生産計画(または客先内示)をAIが読み取り、部材ごとに「今の在庫・発注残・入荷予定日・引き当て予定」を1行にまとめます。バラバラのExcelを目で見比べる作業が、突き合わせ済みの一覧から始められるようになります。
処理2: 不足候補と確認順の下書き。生産計画から逆算して「いつ・どの部材が・いくつ足りなくなりそうか」を不足候補として並べ、リードタイムの長さや在庫の薄さをもとに「確認を急ぐ順番」の案を付けます。在庫が少ない順ではなく、間に合わなくなる危険が高い順に並べるのがポイントです。
処理3: 仕入先への確認文の下書き。「該当部材・現在の発注残・希望納期・回答期限」を入れた問い合わせ文を仕入先別に下書きします。この文面が先にあるだけで、確認連絡が後手に回らず、誰に何を聞いたかも残ります。
| 入力情報 | AIが整理すること | 人(資材担当)が確認すること |
|---|---|---|
| 在庫表(理論在庫) | 部材ごとの現在庫と、薄くなっている品目の候補 | 実棚との差、不良在庫、ロケーション違い |
| 発注残・納期回答 | 入荷予定日と、生産に間に合うかの矛盾候補 | 発注の確定状況、分納の扱い、納期の信頼度 |
| 生産計画・客先内示 | 部材ごとの引き当て予定と必要時期 | 内示の確度、増減の見込み、優先客先 |
| 仕入先情報 | リードタイム順の確認候補と確認文の下書き | 代替品の可否、価格交渉、最終的な発注判断 |
AIの役割は突き合わせ・不足候補・確認順・確認文の下書きまで。実際に発注するか、いくつ発注するか、代替品に切り替えるかは必ず資材担当が確認します。この線引きを最初に決めておくと、現場が安心してAIを使えます。
03 HOW 具体的な進め方 5ステップ 小さくPoCし、見逃し・空振りの理由を判定ルールへ戻す
在庫・部材不足アラートAI化の5ステップ
全1,200点を一度に見ず、欠品が起きると痛い主要部材や長納期材だけを先に対象にする
「リードタイム2か月以上は在庫1か月分を切ったら確認」など、藤村さんの頭の中の基準を文章化する
在庫・発注残・納期・生産計画を突き合わせ、不足候補・確認順・確認文を確認用ドラフトとして出す
資材担当が「実際は足りた(空振り)」「危なかった(正解)」を判定し、その理由をCLAUDE.mdへ戻す
一次チェックを若手に任せ、ベテランは判断に回る。精度が安定した区分から対象を広げる
5ステップで最も大切なのは、STEP 4の「空振りと見逃しの理由」を残すことです。AIが「不足しそう」と出したのに実際は足りていた(空振り)、あるいは出さなかったのに危なかった(見逃し)場合、その理由を残さないと、次回も同じ精度のままです。「発注残の納期を見ていなかった」「内示が確度の低いものだった」といった理由をCLAUDE.mdへ戻せば、AIの不足判定は少しずつ大栄精密工業の実態に近づきます。
04 RESULT 導入後の変化と数値効果(大栄精密工業の事例) 不足チェック月12時間→3時間、ヒヤリ欠品の減少
- 在庫表・発注残・納期回答・生産計画を、藤村さんが毎週末にExcelを並べて手作業で突き合わせ(月約12時間)
- 不足候補をどの順で確認するかは藤村さんの経験頼みで、若手は在庫の少ない順にしか見られなかった
- 内示が急に動いた週は気づくのが遅れ、特急手配やライン停止のヒヤリが発生していた
- 仕入先への確認がメール・電話に散らばり、誰に何をいつ確認したか追えなかった
- AIが4つの表を突き合わせて不足候補を一覧化し、チェック工数は月約3時間に
- リードタイムと在庫の薄さから「確認を急ぐ順」を提示し、若手も危ない部材から着手できるようになった
- 生産計画から逆算した不足候補を先に出すことで、特急手配とヒヤリ欠品が減った
- 仕入先への確認文を部材別に下書きし、確認の抜けと後手対応が減った
AI鬼管理山崎
05 PITFALL よくある落とし穴3つ 理論在庫・発注残の納期・内示の確度を読み違えない
在庫表の数は理論在庫で、実際の棚(実棚)とはズレます。入庫漏れ、現品票の付け間違い、不良品の混在で、表に5個あっても使えるのは3個ということが起きます。AIは在庫表をもとに不足候補を出しますが、危ない部材ほど現物の確認を人が行ってください。
発注残があっても、その納期が生産に間に合わなければ欠品します。「発注済みだから大丈夫」と発注残を確定在庫のように扱うと、納期遅延でまとめて崩れます。AIには「回答済み納期／未回答・仮納期」を分けて持たせ、未回答は人が仕入先に確認してから確定にしてください。
在庫不足の判断は、引き当てる側の生産計画・客先内示の確度に左右されます。確度の低い内示を確定需要として読むと、要らない特急手配や過剰在庫を招きます。AIの不足候補は「内示ベースの仮」と理解し、増減の見込みや優先客先の判断は人が行います。
06 METHOD 在庫表・発注残・納期から不足候補と確認順を作る型 在庫が少ない順ではなく、間に合わない危険が高い順に並べる
在庫・部材不足チェックでつまずく一番の原因は、「在庫が少ない部材」から見てしまうことです。本当に確認すべきは「在庫が少ない部材」ではなく、必要な時期までに、発注残を足しても間に合わない部材です。大栄精密工業では、AIに不足候補を出させるときに、次の型で確認順を組むようにしました。
ステップ1: 4つの数字を1部材1行に並べる
ステップ2: 確認を急ぐ順に並べ替える
不足見込み日が近いほど、そしてリードタイムが長い部材ほど、確認を急ぐ必要があります。「不足見込み日まであと10日なのに、追加発注のリードタイムが2か月の特注材」は最優先、「不足見込み日まで3日でも、翌日入る汎用品」は後回しで構いません。AIには「不足見込み日 − 追加手配リードタイム」が小さい(またはマイナスの)ものから並べさせると、本当に危ない部材が上に来ます。
| 確認順 | 部材の例 | なぜこの順番か |
|---|---|---|
| 最優先 | 長納期の特注プレス材・専用樹脂 | 不足見込みが近く、追加手配に1〜2か月かかるため後追いが効かない |
| 次点 | 准汎用の鋼材・メッキ外注分 | リードタイムは中程度だが、内示増で一気に足りなくなりやすい |
| 通常 | 汎用ボルト・梱包資材 | 不足見込みがあっても、商社から短納期で補充できる |
この「不足見込み日からリードタイムを引いて急ぎ順を出す」考え方をCLAUDE.mdに書いておくと、AIが在庫の少ない順ではなく、間に合わなくなる危険が高い順に不足候補を並べます。若手でも「上から確認すればよい」状態になり、危ない特注材の後回しが起きにくくなります。
07 FORESIGHT 欠品・生産停止を防ぐ先読み(リードタイム・最低在庫・内示変動) 「今足りているか」より「このまま行くと足りなくなるか」
欠品を本当に防ぐには、「今日足りているか」だけでなく、「このペースと予定で進むと、いつ足りなくなるか」を先読みする必要があります。大栄精密工業がAIに先読みさせている3つの観点を紹介します。
観点1: リードタイムを起点に逆算する
部材ごとにリードタイム(発注してから入荷までの日数)を登録しておき、「不足見込み日からリードタイムを引いた日=発注を出すリミット」をAIに計算させます。このリミットを過ぎている部材は、今すぐ動かないと間に合わないため、アラートの最上位に置きます。
観点2: 最低在庫(安全在庫)を割る前に気づく
欠品してから動くと遅いので、「これを下回ったら確認する」最低在庫の線を部材ごとに決めておきます。AIには、現在庫+発注残が最低在庫の線を割り込む見込みの部材を、実際に欠品する前の段階で先読みアラートとして挙げさせます。ゼロになる前に気づけるので、特急手配ではなく通常手配で間に合わせやすくなります。
観点3: 内示の変動(増える方向)を織り込む
自動車部品では客先の内示が月内でも動きます。前月から内示が増えた部材は、過去の在庫計算のままだと足りなくなります。AIに「前回内示と今回内示の差」を見させ、増えた部材を「内示増で不足リスクが上がった候補」として別枠で挙げさせると、内示変動による急な欠品に先回りできます。
リードタイム逆算・最低在庫・内示変動は、あくまで「確認すべき部材」を早めに挙げる仕組みです。実際に追加発注するか、数量をいくつにするか、代替品に切り替えるかは、仕入先の状況や価格・品質を踏まえて資材担当が判断します。AIはアラートと確認材料の整理まで、発注の引き金は人が引く、という線引きを守ってください。
まずは週末の一括チェックをAIで時短し、慣れてきたら主要部材だけ毎朝の先読みアラートにすると、内示変動や納期遅延に気づくのが早くなります。ゼロになってからの特急対応を、リミット前の通常手配に変えていくのが先読みの狙いです。
08 RELATED 関連記事: 製造業の自動化事例10選(全業務マップ) 在庫・部材不足アラート以外の9業務も含めた事例集
本記事は製造業の自動化事例10選のうち、事例8「在庫・部材不足アラート」を深掘りした内容です。品質記録・作業標準書・見積作成・受発注メール処理など他の業務もあわせてご覧ください。→ 製造業の自動化事例10選(全業務マップ)
09 ABOUT AI鬼管理について - 在庫・部材不足アラートの伴走サービス 属人化した不足チェックを、確認中心の運用へ
本記事を発信している AI鬼管理 は、製造業のAI業務自動化をClaude Code/Codexで設計から伴走するサービスです。在庫・部材不足アラートは、複数の表の突き合わせと優先順位付けの属人化を解くことで、欠品の予防と若手育成に効く打ち手です。
代表菅澤
属人化した在庫・部材不足チェック、いっしょに軽くしませんか?
本記事の大栄精密工業の例は、自動車部品・取扱品目約1,200点・資材担当1人集中というモデルケースです。貴社の取扱品目の構成や、内示・納期の動き方によって、最適な進め方は変わります。まずは今の在庫・部材チェックのやり方をうかがって、貴社に合った設計をご提案します。
代表菅澤
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よくある質問
Q. AIに発注量や発注の可否まで決めさせてもよいですか?
A. 発注の確定はおすすめしません。AIは在庫・発注残・納期・生産計画の突き合わせ、不足候補、確認順、仕入先への確認文の下書きまでにし、発注量・発注可否・代替品の判断は資材担当が行う設計が現実的です。
Q. 在庫管理システム(基幹システム)があっても使えますか?
A. 使えます。基幹システムから出力した在庫・発注残・所要量のCSVや、Excelの発注管理表、仕入先のメール納期回答をもとに突き合わせる形が現実的です。システムを置き換えるのではなく、不足チェックと確認文作成の補助から始めます。
Q. 理論在庫と実際の在庫がずれていても役に立ちますか?
A. 役に立ちます。AIは理論在庫をもとに不足候補を挙げますが、危ない部材ほど現物(実棚)の確認を人が行う前提にします。むしろ「どの部材を優先して実棚確認すべきか」を絞り込む使い方が有効です。
Q. 取扱品目が多すぎて全部は無理そうです。どこから始めますか?
A. 全品目を一度に見ず、欠品すると痛い主要部材や、リードタイムの長い特注材だけを先に対象にします。精度が安定した区分から対象を広げるのが、無理なく定着させるコツです。
Q. 内示や納期がよく変わりますが対応できますか?
A. 対応できます。前回と今回の内示の差や、未回答・仮の納期を分けて扱い、増えた部材や納期未確定の部材を別枠のアラートとして挙げられます。確度の判断と最終的な手配は人が行います。
Q. 料金やプランを教えてください
A. 料金やサポートプランは AI鬼管理のサービスページをご覧ください。貴社向けの個別ご提案は本記事末尾のNEXT STEPからお問い合わせください。
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- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
