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「棚卸作業、もっと楽にならないかな…」
「毎月の在庫確認とデータ入力、時間がかかりすぎるし、ミスも怖い…」
このように、多くの時間と手間を要する棚卸業務に課題を感じ、日々の業務に追われている方もいらっしゃるのではないでしょうか。特に、手作業によるデータの集計や分析は、ヒューマンエラーのリスクも伴い、正確な在庫管理を難しくする要因となり得ます。
もし、<span class="mark-yellow">棚卸に関するデータをAIが自動で分析し、在庫数の差異チェックや適正在庫の算出、さらには発注推奨などを提案してくれる仕組み</span>があれば、これらの悩みから解放され、より戦略的な業務やコア業務に集中できる貴重な時間を生み出すことができるでしょう。
今回ご紹介する自動化の設定は、プログラミングの知識がなくてもノーコードで簡単に設定でき、導入にかかる手間や時間も抑えられるので、ぜひこの機会に自動化を導入して、日々の作業をもっと楽にしましょう！
Yoomには<span class="mark-yellow">Google スプレッドシート上の棚卸データをAIで分析する業務フロー自動化のテンプレート</span>が用意されているので、「まずは試してみたい！」という方は、以下のバナーをクリックして、すぐに自動化を体験してみましょう！
棚卸業務におけるデータ入力や分析は、多くの企業にとって時間とコストがかかる作業ですが、AIを活用することでこれらのプロセスを大幅に効率化し、在庫管理の精度を向上させることが可能です。ここでは、様々なツールと連携して棚卸データをAIで分析し、その結果を活用する具体的な自動化の例を紹介していきます！気になる内容があれば、ぜひクリックしてみてください！
<span class="mark-yellow">Google スプレッドシートなどのデータベースサービスに記録された棚卸情報をAIで分析し、その分析結果を自動でデータベースに更新する</span>ことで、手作業による分析の手間や更新漏れを防ぎ、常に最新かつ正確な在庫状況に基づいた的確な判断が可能になります。
<span class="mark-yellow">Notionなどのデータベースサービスで管理している棚卸情報をAIで分析し、その結果や重要なアラート（例えば在庫僅少など）をSlackといったチャットツールへリアルタイムに通知する</span>ことで、関係者間での迅速な情報共有とスピーディーな意思決定をサポートし、在庫切れによる販売機会の損失や過剰在庫によるコスト増加のリスクを効果的に低減します。
<span class="mark-yellow">Google スプレッドシートなどのデータベースに記録された棚卸情報をAIで分析し、定期的な在庫レポートや急な在庫変動に関する重要な通知をGmailなどのメールツールへ自動送信する</span>ことで、担当者がオフィスにいない場合でも常に最新の在庫状況を的確に把握でき、必要なアクションを迅速に促します。
それではここから代表的な例として、Google スプレッドシートで棚卸情報が更新された際に、AIがそのデータを分析し、分析結果をスプレッドシートに自動で更新するフローを解説していきます！
ここではYoomを使用してノーコードで設定をしていくので、もしまだYoomのアカウントをお持ちでない場合は、こちらの登録フォームからアカウントを発行しておきましょう。
[Yoomとは]
今回は大きく分けて以下のプロセスで作成します。
GoogleスプレッドシートとYoomに接続するためのマイアプリ登録を行いましょう。
最初にマイアプリ登録を済ませておくと、自動化設定がスムーズに進められます！
【Google スプレッドシートのマイアプリ連携】
Yoomのマイページの「新規接続」ボタンをクリックし、Google スプレッドシートを選択します。
続いて、以下のような画面が表示されたら、赤枠部分の「Sign with Google」を押下してください。
以下のような画面が表示されたら、今回連携したいアカウントを選択します。
画面が遷移したら、「次へ」をクリックし、次の画面で「続行」を選択します。
これで、Google スプレッドシートのマイアプリ登録が完了です！
【事前に用意するもの】
①今回テストする Googleスプレッドシートのサンプル
②AIによる棚卸データ分析結果を追加するシート
準備が整ったら、次のステップに進みましょう！
ここから、フローを作っていきましょう！
テンプレートを利用しているので、以下のテンプレートページを開き、『このテンプレートを試してみる』をクリックしてください。
以下の表示が出たら、テンプレートのコピー成功です。次に表示された画面で「OK」をクリックしてください。
最初の設定です！
ここからは「Google スプレッドシートで棚卸の情報が更新されたら、AIで分析し、更新する」フローボットを設定していきます。
※Googleスプレッドシートのトリガー設定についての詳細は、こちらをご確認ください。
以下の赤枠をクリックしましょう！
次のページでは、必要に応じてタイトルを編集し、アカウント情報が間違っていないか確認します。
アクションはそのままで、「次へ」をクリックしましょう！
次の画面で、必須項目を入力していきます。
トリガーの起動間隔は、5分、10分、15分、30分、60分から選択できます。 基本的に短い設定がおすすめです！
プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
スプレッドシートIDとシートIDは、入力欄をクリックして表示される「候補」から選択してください。
テストを行う前にGoogle スプレッドシートの画面に移り、行を追加します。
今回はテスト用に以下のシートを用意しました。
※Google スプレッドシート上で追加が出来ていないとテストは成功しません。ご注意ください！
次に、テーブル範囲などを設定しましょう！
設定が完了したら、テストを行いましょう！
テストに成功すると、アウトプットを取得できます。アウトプットはこの後の設定で活用します。
問題がなければ、「保存する」をクリックしてください。これで、Google スプレッドシートのトリガー設定は完了です！
以下の赤枠をクリックしてください。
ここでは、次ステップのAIによる棚卸データ分析を行うために、Googleスプレッドシートから複数のレコードを取得します。
以下の画面で、タイトルを任意で修正し、連携するアカウントを確認します。
アクションをそのままにして、画面をスクロールダウンしましょう！
「スプレッドシートID」と「スプレッドシートのタブ名」を設定します。
ボックスをクリックして表示される候補から選択可能です！
「テーブル範囲」は、Google スプレッドシートの対象となる範囲を英字で設定してください。
今回は以下のシートを使用するため、テーブル範囲は「A1:L」です。
次に進むと、「取得したいレコードの条件」を設定する画面に遷移します。
ここでは、指定したGoogleスプレッドシートからアウトプットを抽出する設定を行います。
サンプルシートの場合は、「商品ID」が「空でない」と設定します。以下のように設定することで、商品IDが空になっていない複数のレコードを取得することができます。
設定を確認できたら、テストボタンをクリックします。取得した値に表示されたことを確認し、「保存する」をクリックしましょう！
以下の赤枠をクリックします。
※詳しい説明はこちらをご確認ください。
以下の画面が表示されるので、設定を確認しましょう。
次に「プロンプト」を設定します！
プロンプトとは、AIでテキストを生成する際に使用するプロンプトを設定します。
今回は、テンプレートを使用しているため、プロンプトに予め設定されています。
※以下の画像のように、任意で作成した文章と先ほど取得した値を組み合わせて自由に設定してください。
設定ができたら、「テスト」をクリックします。
テストが成功し、AIが棚卸データを分析してくれました。
問題がなければ、「保存する」をクリックしましょう！
いよいよ、最後の設定です！以下の赤枠をクリックしましょう。
この工程では、前の工程で取得した値を用いて別のシートへ情報を追加していく設定を行います。
データーベースの連携画面に遷移したら、タイトルとアクションは任意で設定し、連携するアカウント情報を確認しましょう。
データベース連携の項目は、入力欄下の部分を参照して記入してください。
なお、スプレッドシートIDやタブ名はボックスをクリックして表示される候補から選択可能です。
※注意点として、 Googleスプレッドシート内にはレコードを追加するためにヘッダを登録する必要があります。
ヘッダがテーブル範囲内に含まれているかを確認したら、「次へ」のボタンを押下してください。
また、今回は以下のシートを使用するため、テーブル範囲は「A1:M」になります。
続いて、データベース操作の詳細設定画面に遷移します。
ここで先ほど設定したヘッダが登録されていることが確認できます。
各項目に入力欄をクリックして表示されるアウトプットを挿入して設定していきましょう！
「AIデータ分析結果」の項目には、テキスト生成の設定で取得したアウトプットを設定しましょう。
入力を終えたら、「テスト」をクリックします。
テストに成功すると、Google スプレッドシートに情報が追加されているはずなので、確認してみましょう。
無事に追加されましたね。
確認ができたら、「保存する」をクリックして、すべての設定は完了です！
フロー画面に戻り、以下のようなメニューが表示されていれば、フローの設定は完了です。
早速フローを起動させる場合は、「トリガーをON」をクリックしましょう。
あとで起動させる場合は、フロー画面のトリガースイッチをクリックすることで、トリガーをONにできます。
以上、「Google スプレッドシートで棚卸の情報が更新されたら、AIで分析し、更新する」方法でした！
AI機能を活用することで、在庫管理や品質管理をはじめとした多様な業務を効率化できます。
Notionのページが更新されたタイミングでAIが在庫状況を分析し、その結果をGmailで担当者に通知するフローがあります。また、Google スプレッドシートで行の更新があった際にAIが自動で在庫をチェックし、結果をSlackに自動通知することで、在庫の変動に対する素早い対応を可能にします。
Google スプレッドシートで品質管理データが更新されると、AIが自動でその内容を分析して不良傾向や異常値を検出。その結果をSlackに通知することで、迅速な品質対応と情報共有を実現します。
この記事では、「Google スプレッドシートで棚卸データをAIで自動分析し、業務を効率化する方法」について、ノーコードで実現できる具体的な手順をご紹介しました。
Google スプレッドシートに入力された在庫情報をもとに、AIがリアルタイムで分析を行い、その結果を自動で更新・通知する仕組みを構築することで、在庫管理のスピードと精度が大幅に向上します。
<span class="mark-yellow">Yoomには、今回ご紹介した棚卸業務の自動化以外にも、さまざまな業務フローに対応したテンプレートが豊富に用意されています。</span>
スプレッドシートの変更をトリガーにした処理だけでなく、チャット通知や定期レポート送信など、現場のニーズに応じた柔軟な自動化が可能です。
「在庫管理の手間を減らしたい」「入力ミスや情報の見落としを防ぎたい」と感じている方は、ぜひYoomのテンプレートを活用して、自社の業務改善に役立ててみてください。
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