「先月は在庫が足りずに機会損失を出してしまったが、今月は逆に仕入れすぎて在庫の山…」
レンタル事業やECサイトを運営する中で、このような在庫管理の悩みを抱えていませんか？
適切な在庫量を維持することは利益確保の要ですが、季節変動やトレンド、突発的な需要を人間の勘だけで予測するのは限界があります。そこで近年、多くの企業が導入を進めているのが「AI需要予測」です。
本記事では、ShopifyでAIを活用して仕入れを最適化する方法と、その前提となる「在庫スケジュールの管理」について解説します。
AI需要予測とは？在庫管理における役割
AI需要予測とは、過去の販売データ、季節性、トレンドなどをAI（人工知能）に学習させ、将来「どのくらい注文が来そうか」を予測する技術のことです。
従来のエクセル管理や担当者の「勘」に頼った発注業務と比較して、以下のようなメリットがあります。
- 客観的な数値分析：「去年はこの時期にこれだけ注文が増えた」という実績データに基づき、必要な在庫数を算出します。
- トレンドへの追従：直近の売上ペース（販売速度）の変化を検知し、「このままだと来週には在庫切れになる」といった警告を出します。
特に商品の単価が高いレンタル事業においては、過剰在庫のリスクを減らしつつ、機会損失を防ぐバランス感覚が求められるため、AIによるデータ分析が効果を発揮します。
AI需要予測導入のメリット3選
AI需要予測を在庫管理に導入することで、具体的にどのようなビジネスメリットが得られるのでしょうか。
1. 在庫過多（過剰在庫）の防止
需要を読み違えて商品を過剰に仕入れてしまうと、保管スペースを圧迫するだけでなく、キャッシュフローの悪化を招きます。AIが過去の注文実績から「適正な在庫レベル」を算出することで、無駄な追加仕入れを抑制できます。
2. 欠品による機会損失（チャンスロス）の削減
逆に、需要があるのに在庫がない「欠品」は、本来得られたはずの売上を逃すことです。AIは注文の増加傾向を早期に検知し、適切なタイミングでアラートを出してくれるため、繁忙期前の在庫確保がスムーズになります。
3. 発注判断の効率化
「何を、いつ、いくつ発注すればいいか」を考える時間は、運営者にとって大きな負担です。AIアプリが推奨発注量（Suggestion）を提示してくれることで、判断にかかる時間を大幅に短縮できます。
ShopifyでAI需要予測を活用する方法
Shopify（ショッピファイ）には、在庫管理や分析に特化した優秀なアプリが多数存在します。これらを導入することで、複雑な開発なしにAI分析を始めることができます。
在庫分析系Shopifyアプリの例
- Inventory Planner： 過去の売上速度（Sales Velocity）を分析し、欠品リスクや過剰在庫を可視化。発注推奨リストを自動生成します。
- Prediko Inventory Management： 在庫計画と発注管理を一元化し、キャッシュフローへの影響を予測します。
これらのアプリは、基本的に「Shopify上の注文データ（Order）」を読み込んで分析を行います。「いつ、何件の注文が発生したか」というデータが蓄積されて初めて、AIは精度の高い予測が可能になります。
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レンタルGOとの連携で実現する「正しいデータ蓄積」と「運用」
AIは「どれくらい注文が来るか（需要）」を予測してくれますが、レンタル事業には通常の物販とは異なる「商品が戻ってくるまでの期間」や「配送・メンテ期間」という概念があります。
いくらAIが「来月は10件の注文が来る」と予測しても、その注文をさばけるだけの「スケジュール枠」が空いていなければ意味がありません。ここで重要になるのが、Shopifyアプリ「レンタルGO」です。
1. デジタル上で「注文実績」を作る
電話やメールで予約を受け付けている状態では、Shopify上にデータが残りません。これではAIアプリも分析のしようがありません。
レンタルGOを導入し、Webサイト上でカレンダーから予約を受け付けることで、全ての取引がShopify上の「注文（Order）」として記録されます。このデジタル化された実績データこそが、AI分析の精度を高めるための燃料となります。
2. 「配送準備期間」で在庫スケジュールを確保する
レンタル事業では、商品自体の在庫があっても、配送中やメンテナンス中であれば貸し出すことはできません。
レンタルGOには、レンタル期間の前後にバッファを持たせる「配送準備期間」を設定する機能があります。
- 機能の仕組み： レンタル開始日の「前」と、終了日の「後」の両方に、設定した日数の準備期間を自動で付与します。
- 設定例（2日で設定した場合）： 「お届け日の2日前（配送期間）」と「返却日の2日後（返送・メンテ期間）」も合わせて予約不可としてブロックされます。
この機能により、物理的に商品が手元にない期間や、メンテナンスに必要な期間をシステム上で確実に確保できます。
結果として、「AIが予測した注文数」に対して「無理のないスケジュールで貸し出せるか」を正確にコントロールでき、ダブルブッキングや配送遅延のリスクを防ぐことができます。
現場のオペレーションも重要！
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まとめ：レンタルGOで足元を固め、AIで先を読む
AI需要予測を導入すれば、勘に頼らないデータドリブンな仕入れが可能になります。しかし、その分析を活かすためには、日々の正確な運営データと、現実的な在庫スケジュール管理が不可欠です。
- まずは「レンタルGO」で予約受付を自動化し、Shopify上に正しい注文データを蓄積する。
- 「配送準備期間」を活用して、配送やメンテナンスを含めた無理のない貸出スケジュールを作る。
- その上で、AIアプリを活用して蓄積されたデータを分析し、来シーズンの仕入れ計画を立てる。
このステップを踏むことで、在庫過多や欠品のリスクを最小限に抑えた、効率的なレンタル事業運営が実現します。
Shopifyでのレンタルサイト構築や、在庫管理の効率化についてお悩みの方は、ぜひレンタルGOまでお問い合わせください。
この記事の監修者
株式会社ミライガタリ代表取締役 上岡裕
多数のレンタル事業者のサポートを行い、業界に特化した豊富な実績を持つ。自身が代表を務める株式会社ミライガタリにてレンタル事業EC構築サービス『レンタルGO』を提供中。
ECサイト構築、予約アプリ/マッチングアプリ等のプロダクト開発を手がける中、商工会議所等の相談員講師としても活動し、多くの事業者のマーケティング支援、DX化による経営改善等を行う。
都城工業高等専門学校卒。1児の父。
