AIで仕事を自動化する（非エンジニア向け）

在庫管理にAIを使う方法｜不足を自動予測してアラートを受け取る手順

2026-09-28　

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結論

在庫管理にAIを使うと、「気づいたら欠品していた」を防げる。ChatGPTとGoogleスプレッドシートを組み合わせれば、非エンジニアでも「在庫が発注点を下回ったら警告」という仕組みを1〜2時間で作れる。月次の手動チェックがほぼゼロになり、欠品による機会損失を大幅に減らせる。

在庫管理の「あるある」失敗パターン#

「今朝注文が入ったのに、商品の在庫がゼロだった」

小さい個人事業や副業ECをやっていると、このケースは珍しくない。例えば、在庫確認の方法が「スプレッドシートを開いて目視」か「気になったときに棚を確認」のどちらかになっていると、チェックが後回しになりやすい。

欠品が起きるタイミングはたいてい繁忙期や週末だ。補充手配が遅れると販売機会を逃すだけでなく、購入者への謝罪・返金対応という余計な手間まで生まれる。

この悩みをAIで解決できる。ポイントは「監視と判断をAIに渡す」こと。

AIが在庫管理で何をしてくれるか#

在庫管理AIの役割は大きく3つある。

役割	具体的な内容
需要予測	過去の販売数から「来週何個売れるか」を推定
不足アラート	発注リードタイムを考慮して「今週中に注文しないと欠品」と通知
異常検知	急な売上増・在庫の急減を検知して警告

高額な専用システムがなくても、ChatGPT ＋ Googleスプレッドシートの組み合わせで、「不足アラート」と「需要予測の補助」は今日から始められる。

メモ

今回解説する方法はSKU数が100以下の個人・小規模事業向け。数千SKU・複数倉庫の大規模管理には専用ツールが別途必要になる。

必要なもの#

Googleアカウント（スプレッドシートが使える）
ChatGPT（無料プランでも可。Plus推奨）
現在の在庫データ（ExcelでもCSV形式でも可）

コードを書く必要はない。プログラミング経験ゼロで始められる。

具体的な手順#

手順

在庫スプレッドシートを作る　Googleスプレッドシートに「商品名 / 現在庫数 / 月平均販売数 / 発注リードタイム（日）/ 安全在庫数」の5列を用意する。例えば既存のExcelがあればそのままアップロード→インポートで使える。

ChatGPTに分析プロンプトを依頼する　スプレッドシートの内容をコピーし、ChatGPTに例えば「この在庫データをもとに、今後7日以内に欠品しそうな商品を教えて。発注リードタイムを考慮して」のように貼り付けて送る。

アラートの基準値をChatGPTと決める　「月平均販売数 × 発注リードタイム ÷ 30日＋安全在庫数」の計算式をChatGPTに確認してもらい、商品ごとの発注点（アラートを出す在庫数）をスプレッドシートに追記する。

条件付き書式で視覚アラートを設定　スプレッドシートで「現在庫数が発注点以下になったらセルを赤くする」条件付き書式を入れる。例えば設定方法に迷ったら ChatGPTに「Googleスプレッドシートで条件付き書式を設定する手順を教えて」と聞くと、そのまま使えるステップが返ってくる。

週次でChatGPTに状況を貼って確認　毎週月曜など決まったタイミングで在庫データをコピーし、ChatGPTに「この在庫状況で今週注文すべきものを教えて」と投げる。慣れれば体感で5分以内に終わる。

スプレッドシート×ChatGPTでできる範囲の限界#

この方法の弱点も正直に書いておく。

デメリット

ChatGPTへのデータ貼り付けが手作業のままになる（自動化にはGASやAPIの知識が必要）
リアルタイムの在庫変動には対応できない（週次〜日次の手動確認が前提）
SKUが増えると貼り付け作業が煩雑になる
季節変動・特売イベントなど複雑なパターンはAIの精度が落ちる

メリット

導入コストゼロ（無料プランのGoogleアカウント＋ChatGPT無料で完結）
プログラミング知識ゼロで始められる
既存のスプレッドシートをそのまま使える
分析の「なぜ？」をChatGPTに質問できる

自動化をさらに進めたい場合#

手作業のコピペをなくしたい場合は、次のステップに進む。

GASで定期実行する#

GoogleスプレッドシートにはGoogle Apps Script（GAS）が付属している。GASはJavaScript系の言語だが、ChatGPTに「このスプレッドシートの在庫データを毎朝チェックして、発注点を下回った商品をメールで通知するGASを書いて」と依頼すると、コードのたたき台を出してくれる。

実際に筆者がGoogleスプレッドシートとChatGPTを使って試した範囲では、生成されたGASコードをスプレッドシートのスクリプトエディタに貼り付けるだけでメール通知が動いた。例えば、GASの設定でつまずいた際も、エラーメッセージをそのままChatGPTに投げると修正案が返ってきた。コードを理解できなくても「動かす」ことはできる。

ClaudeのData Analysisを使う#

ClaudeにCSVを直接アップロードして「在庫切れリスクが高い順に並べて」と依頼する方法もある。データを読み込んで自動でグラフや表を生成してくれるため、スプレッドシートの操作が苦手な人でもビジュアルで確認できる。月次・週次の棚卸し資料を作る用途にも使いやすい。

メモ

ClaudeのData Analysis機能はClaude.aiの有料プラン（Pro）で利用可能。ファイルをアップロードしてコードなしで分析できる。

どのアプローチが自分に合うか#

状況	おすすめの方法
今すぐ無料で始めたい	ChatGPT無料版＋スプレッドシートの手作業コピー
毎日チェックを自動化したい	GAS ＋ ChatGPT API（月数百円〜）
データ分析をもっと深くやりたい	Claude Pro ＋ CSV直接アップロード
SKU100超・複数倉庫がある	専用の在庫管理SaaSを検討する

在庫管理AIを始めるときの注意点#

最初から完璧を目指さないのが継続のコツだ。

発注点の計算式は最初は大まかでよい。例えば「月平均販売数の1.5倍を切ったらアラート」という単純なルールで始めて、2〜3ヶ月運用して外れた部分を修正する方が、最初から精緻なモデルを作ろうとして挫折するより確実に前進できる。

また、在庫データをChatGPTに貼るとき、仕入れ先や原価などの機密情報は含めない方がよい。分析に必要なのは「商品名と数量と動き」だけで、価格情報がなくても需要予測は機能する。

注意

ChatGPTに貼るデータに個人情報や取引先の契約情報が含まれる場合は要注意。OpenAIのデータポリシーを確認し、社内の情報管理ルールに従うこと。業務データの外部サービス利用が禁止されている場合は、匿名化・ダミーデータ化してから使う。

AI活用を体系的に学びたいなら#

在庫管理だけでなく「AIで業務全体を自動化したい」と思い始めたなら、ツールを一個ずつ手探りで試すより、使い方の体系を先に持っておくと応用が効く。ChatGPTやClaudeを業務でどう使うかを体系的に学べるスクールやオンライン講座を活用するのも選択肢の一つだ。

まとめ#

在庫管理AIの導入は、高価な専用システムがなくても始められる。

第一歩: Googleスプレッドシートに在庫データを整理し、ChatGPTに週次で状況を投げる
次のステップ: GASで自動チェックとメール通知を設定する
さらに先: Claude Pro のデータ分析機能や、専用SaaSへの移行を検討する

「欠品して初めて気づく」状態から「欠品する前にアラートが来る」状態への移行は、ツールよりデータを整理する習慣にかかっている。まずスプレッドシートに在庫数を入力するだけでも、AIの使い道はぐっと広がる。

よくある質問#

ChatGPTに在庫データを貼るだけで需要予測できますか？#

過去の販売数データがあれば、傾向の把握と簡単な予測は可能です。ただし、1〜2ヶ月分のデータだと精度は低く、季節変動がある商品は少なくとも1年分のデータがあると根拠が増します。「絶対に正確な数字」ではなく「発注のタイミングを見逃さないための補助」として使うのが現実的な使い方です。

無料のChatGPTプランで十分ですか？#

週次で手動確認するだけなら無料プランで動きます。ただし無料版はメッセージ数の上限があり、長いデータを何度も貼ると途中で止まることがあります。毎日確認したい・データ量が多い場合は有料プランの方がストレスなく使えます。

専用の在庫管理AIサービスとの違いは何ですか？#

専用サービスは自動データ連携・リアルタイム更新・複数人での共有に強く、SKU数が多い事業者向きです。一方、ChatGPT＋スプレッドシートは導入コストゼロ・自分のペースで始められる柔軟さが強みです。「まず在庫管理をAI化したい」という最初の一歩には、手作業スタートから試すのが合っています。