일본산업뉴스요약

생성 AI로 축적된 데이터를 분석
기능 도입을 서두르고 있는 제조업 DX 스타트업 2부

-- 재고 수준을 생성 AI로 상시 최적화 --
S-Mat(도쿄)은 재고 관리 클라우드 서비스 ‘SmartMat Cloud’에 2025년에 새롭게 추가한 기능 ‘재고 최적화 AI 에이전트’에 대해 재고 금액(재고 자산 평가액)을 약 13% 절감한 고객 사례가 있다고 발표했다. 구체적으로는, SmartMat Cloud의 유저로 이번 새로운 기능을 선행 도입한 MARUWA SHOMEI(도쿄)의 2025년 5월 15일부터 9월 4일까지 약 4개월 동안의 재고 총액이 2,360만 엔에서 2,060만 엔으로 감소했다고 한다. 관리 대상으로 지정한 품목이 184개로 많다는 것이 특징이라고 할 수 있다.

SmartMat Cloud 시스템은 온라인으로 연결된 중량계로 재고를 파악하는 구조를 갖추고 있으며, 보충해야 하는 분량을 자동 주문하는 등의 업무 지원과 병행해 시계열로 재고 데이터를 축적한다. 이 데이터를 분석하면, 결품 방지와 재고 금액 절감의 균형을 맞출 수 있는 재고 수준이 어느 정도인지에 대한 정보를 얻을 수 있다. 지금까지는 담당자가 많은 품목의 데이터를 하나씩 살펴보는 것은 현실적이지 않았다.

이 새로운 기능은 다수의 품목에 대해 과거의 축적 데이터를 기계학습으로 학습하고, 이를 기반으로 현재의 재고 수준이 적정한지 여부를 판단한다. 판단 결과, 향후 결품이 발생할 우려가 있거나, 재고 금액이 과다한 경우에 대해 재고 수준의 수정안을 수치로 제시한다. 재고 수준이 적정 범위 내일 경우에는 수정안을 제시하지 않는다. 이를 통해 담당자는 모든 품목에 대해 데이터를 검토할 필요 없이 수정안이 제시된 품목에 대해서만 채택 여부를 검토하면 된다.

담당자가 수정안을 채택하지 않을 경우, 화면에 그 이유를 입력해야 한다. 예를 들어, ‘1개월 후부터 약 반년 정도 지속적인 대규모 주문이 예상되기 때문에 재고를 많이 확보해야 한다’라고 자연어로 입력한다. 새로운 기능의 AI는 이 정보를 이후 판단에 반영하게 된다.

이 새로운 기능은 생성 AI를 통해 실현되었다. “현장 담당자가 보유하고 있는 재고 관리의 노하우를 입력함으로써 시스템을 향상시킬 수 있다는 것이 생성 AI를 활용한 이유이다.”(S-Mat의 마쓰이케(松生) 이사). 재고 데이터는 수치이지만, 노하우에 대한 정성적 표현도 필요하다고 판단했다.

또한 “현장 담당자가 사용하기 편리한 시스템을 목표로 했다”(마쓰이케 이사)라는 점도 생성 AI를 활용한 이유이다. 생성 AI보다 더 정밀한 예측 계산식이나 정교한 기계학습을 활용하는 방법도 있지만, 재고 수준 산출 근거가 복잡해져 이해하기 어려워지기 때문에 오히려 블랙박스화될 위험이 있다. 정확성보다도 담당자의 입장에서 이해하기 쉬운 방안을 도출하는 것을 우선시했다. “생성 AI를 활용한 예측이지만, (다양한 품목에 걸쳐) 사람이 예측하는 것보다 확실히 정확도가 높다”(마쓰이케 이사)라고 한다. 앞서 언급한 MARUWA SHOMEI는 “재고 감축 제안이 한 번도 채택되지 않은 적이 없었다. 현장 담당자가 충분히 납득할 수 있는 내용이었던 것 같다”라고 설명한다.

이 새로운 기능은 옵션이 아니며, 별도의 이용 요금을 설정하지 않았다. S-Mat는 앞으로 건강검진 종합 평가와 같은 기업의 재고 상황에 대한 평가 기능을 개발해 2026년 3월에 공개할 예정이다. 또한 재고 데이터뿐만 아니라, 향후의 수주 전망과 영업 진척 상황 등에 대한 정보도 반영해 예측 정밀도를 높이고, 조달 계획 제안 기능을 개발해 2026년 여름에 구체화할 계획이라고 한다.
 

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