💡今日のテーマ
「出荷予定は組んだのに、当日になって足りない・遅れる」が現場のストレスを生みます。ここでは、出荷予定表・在庫一覧・入荷予定の3点セットを突き合わせ、【AI】で“数量不足や時間帯の詰まり”を前日に洗い出す仕組みを作ります。重要なのは、人が最後に調整する前提の下書きに徹すること。AIは“差分を見つける係”、人は“現実的な代替案を決める係”に分けると、無理なく定着します。
📊なぜ今これが重要なのか
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遅延の多くは、データのズレ（在庫更新遅れ／入荷の遅れ／数量の変更）から生じます。
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前日の時点で“危険な組み合わせ”を可視化できれば、ピッキング順や振替で吸収できます。
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定型の照合作業はAIに任せられ、現場は調整と連絡に集中できます。
⚙️実践ポイント
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①必要データ：出荷予定（品目・数量・納期・時間帯・先方）、在庫（現物・引当済・ロケーション）、入荷予定（品目・数量・着日）。
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②照合ロジック例：
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品目ごとに「（現物在庫 − 引当）＋ 入荷予定（着日≤出荷日）」で充足を判定。
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不足があれば、代替SKUや部材の可否、入荷の繰り上げ候補をリスト化。
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時間帯ごとの作業量ピークを見て、人員や順番の再配置を提案。
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③出力フォーマット：
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不足の可能性がある出荷（品目・数量・理由・候補）
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作業ピーク（時間帯・数量・想定人員）
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連絡が必要な先方（理由・推奨文面の骨子）
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④連絡テンプレ：変更が生じる場合は「理由→代替→新納期→確認事項」を固定の順に。やり取りの摩擦が減ります。
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⑤翌日のふりかえり：予兆が的中した/しなかった要因を短く記録し、在庫反映タイミングや入荷確度の扱いを更新。
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⑥導入順序：まずは上位SKU（出荷の3割を占める品）から。対象を絞るとアラートの“ノイズ”が減り、現場が信頼しやすくなります。
🤝次のステップ
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