ゴムマリ株式会社は、滞留在庫の分析業務を対象とした「滞留在庫の分析AIエージェント」の提供を2026年11月9日より開始します。基幹システムの改修を行わずに導入でき、毎月の締めの後に在庫や入出庫データを渡すことで、全品目を共通基準で判定したレポートなどを出力する仕組みです。

共通の基準で全品目を毎月判定する3つのステップ

本サービスでは、毎月の締め作業の後に担当者がNotionやCopilot、または同社が用意する環境内のエージェントを立ち上げ、基幹システムから出力した在庫・入出庫データ（CSV・Excel等）を渡して利用します。

処理は「受け取る」「判定する」「出す」の3段階で進行します。基幹システムから出力したデータを受け取った後、全拠点共通の回転月数の算出方法としきい値によって全品目を判定します。出力されるのは、品目ごとの滞留期間や金額、リスク分類、要因の仮説を記載した「滞留一覧」と、偏りや推移をまとめた「傾向レポート」です。判断がつかない品目については推測で埋めず、理由を添えた「要確認一覧」として提示されます。

導入時は最初の週に機械判定の範囲を定め、拠点ごとの判定式を読み解いたうえで共通の判定基準を設定して全品目で検証を行います。

拠点ごとに異なる基準を統一し意思決定を迅速化

従来は棚卸や決算期になって初めて滞留在庫がまとめて判明するケースや、拠点・倉庫ごとに回転月数の算出方法や過剰判定のしきい値が異なり、比較検討が難しいという課題がありました。毎月手作業でExcelの増減をまとめる部門では、正しい数値を探す作業に追われ、処分や流用の検討まで手が回らない状況が生じていました。

共通基準で全品目を毎月判定できるようになることで、拠点をまたいで同じ数値をもとに処分や流用を判断できるようになります。決算を待たずに月次で対応を進められるため、評価損や廃棄による利益の圧迫を抑え、利益率の向上につなげることが可能です。

大手企業での先行事例と代表者コメント

大手企業の管理部門における先行事例では、海外を含む複数拠点の判定式を読み解き、従来の集計を再現したうえで共通基準による再判定の仕組みを構築しました。その結果、従来は複数名で1週間かけていた月次管理会計資料の作成がファイル提出のみで完了するようになり、削減できた時間を滞留在庫削減の対応に充てられるようになりました。資料の全セルを別の計算で算出し直し、全数値の一致も確認されています。

ゴムマリの代表取締役である村山悠太氏は、「在庫を預かる部門が、毎月の締めのたびに滞留を同じ物差しで見て、早く次の手を打てる状態を当たり前にします。」と述べています。

本サービスは初期構築と月額運用の形態で提供されます。また、データを送付して成果物を受け取る専門業務AI-BPOとしての提供も行われます。

• 対象業務: 全品目の滞留在庫を、共通の基準で毎月判定する
• 導入時に用意するもの: 基幹システムの在庫・入出庫データ（CSV・Excel 等の出力）、拠点ごとの今の判定の式（あれば）
• 導入時の納品物: 滞留在庫の分析AIエージェント（滞留一覧と傾向レポートと要確認一覧を出す）、判定の基準を書いた文書、担当の方の使い方の手順
• 稼働環境: Notion、Copilot、指定環境、同社用意の環境から選択
• 前提条件: 基幹システムの改修は不要
• 導入期間: 初期構築4週間〜、以後月次
• 価格: 初期構築50万円〜、月額5万円〜（記載の価格・期間は配信時点のもの）

2025年5月に設立されたゴムマリ株式会社は、東京都荒川区東日暮里2-9-13 KYOWAビル3Fに本社を置き、村山悠太氏が代表取締役を務めています。顧客の現場に入り込んでAIエージェントを構築するFDE（Forward Deployed Engineer）カンパニーとして、専門業務AI-BPOやAIエージェント導入などを展開しています。

本記事はゴムマリ株式会社の発表をもとに作成されています。

Dellows News編集部

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