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Geminiで在庫管理はどこまでできる？画像での棚卸しと需要予測を検証した
在庫管理は多くの企業にとって手間のかかる業務ですが、Geminiを活用することで、データ分析や発注アラートの自動化が期待できます。
本記事では、Geminiを使った在庫管理の基本的な考え方から、スプレッドシートを用いた具体的な実践例、業界別の活用事例まで詳しく解説。
自社の在庫管理を効率化したい方は、ぜひ参考にしてみてください。
🪵Geminiを用いた在庫管理とは？
Geminiを用いた在庫管理とは、AIを活用して在庫データの記録、分析、予測、通知などのプロセスを効率化する取り組みです。
在庫管理におけるGeminiの役割
在庫管理においてGeminiが果たす主な役割は、蓄積されたデータの分析と日常業務の自動化支援だと考えられます。
たとえば、
- 過去の入出庫・売上データをアップロード
→ どの商品がよく売れているか、どのタイミングで在庫が不足しそうかを予測するヒントを得られる - レポート作成や資料のたたき台作りを依頼
→ 文章作成にかける時間の短縮
というように、各フローの効率化を促進できるようになるのです！
単なるチャットボットにとどまらず、データに基づいた意思決定をサポートするアシスタントとして機能してくれます。
Googleのツールやノーコードツールとの組み合わせが鍵
Gemini単体でもデータ分析は可能ですが、在庫管理を本格的に効率化するには、Google スプレッドシートやノーコードツール（Yoomなど）との組み合わせが重要。
在庫の台帳を管理しているスプレッドシート上でGeminiに分析を依頼したり、GAS（Google Apps Script）のコードを生成させて自動化を組み込んだりするのが一般的なアプローチです。
※利用には、対象となるGoogle WorkspaceまたはGoogle AIプランの契約が必要
また、非エンジニアでも簡単に使えるよう、ノーコードツールで簡易的なワークフローを作成するのもいいでしょう。
以下Yoomのワークフロー画面
✉️Yoomは状況通知やデータ管理を自動化できます
Yoomは、様々なSaaSやAIを組み合わせて独自の業務自動化ワークフローをノーコードで作成できるプラットフォーム。
データベース上で管理している在庫状況を監視し、AIを用いて異常検知や担当者への自動通知を実施する、という自動化フローをプログラミングなしで簡単に構築できます！
[Yoomとは]
複雑なGASのコードを書かなくても、用意されたテンプレートを利用するだけでスムーズな連携が可能です。
在庫管理をサポートする自動化フローボット
■概要Shopifyで新商品を登録する際、適切な商品タグを一つひとつ考えて設定するのは時間のかかる作業ではないでしょうか。また、手作業ではタグの付け忘れや表記ゆれが発生し、サイト内検索の精度に影響を与えることもあります。このワークフローを活用すれば、Shopifyの商品情報をもとにGeminiが最適なタグを自動で生成し、更新まで行うため、Shopifyの商品タグ設定を効率的に自動化できます。■このテンプレートをおすすめする方- Shopifyで多くの商品を扱っており、商品タグの付与作業を自動化したいと考えているEC担当者の方
- 手作業によるタグ設定のミスや漏れをなくし、サイト運営の質を向上させたいと考えている方
- AIを活用してShopifyの運用を効率化し、より戦略的な業務に集中したいと考えている方
■このテンプレートを使うメリット- Shopifyへの商品登録をトリガーにGeminiがタグを自動生成するため、これまで手作業で行っていたタグ設定の時間を短縮できます。
- 手作業によるタグの入力ミスや設定漏れを防ぎ、商品情報の品質を均一に保つことでヒューマンエラーのリスクを軽減します。
■フローボットの流れ- はじめに、ShopifyをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでShopifyを選択し、「商品情報が作成されたら（Webhook）」というアクションを設定します。
- 次に、オペレーションで、Shopifyの「商品情報を取得」アクションを設定し、トリガーで取得した商品情報を指定します。
- 続いて、オペレーションでGeminiの「コンテンツを生成」アクションを設定し、取得した商品情報を基にタグを生成するよう指示します。
- 最後に、オペレーションでShopifyの「商品タグの更新」アクションを設定し、Geminiが生成したタグで商品を更新します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント- Geminiでタグを生成するアクションでは、商品情報（商品名、説明文など）を基に、どのようなタグを生成したいかを指示するプロンプトを任意で設定してください。例えば、「提供された商品情報から、SEOに有効なタグを5つカンマ区切りで生成してください」のように具体的に指示することが可能です。
■注意事項- Shopify、ShopifyのそれぞれとYoomを連携してください。
- Shopifyはチームプラン・サクセスプランでのみご利用いただけるアプリとなっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションやデータコネクトはエラーとなりますので、ご注意ください。
- チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリを使用することができます。
■概要フォームで受け取ったPDFの内容確認やデータ転記は、手間がかかる業務の一つではないでしょうか。 特に、ファイルを開いて手作業で情報をコピー＆ペーストする作業は、時間もかかり入力ミスも発生しがちです。 このワークフローを活用すれば、Geminiを利用したPDFからのデータ抽出を自動化し、Google スプレッドシートへの記録までをスムーズに行えるため、こうした課題を解消できます。■このテンプレートをおすすめする方- フォームで受け取ったPDFからのデータ入力作業に、多くの時間を費やしている方
- Geminiを活用して、PDFからの効率的な情報抽出を実現したいと考えている方
- Google スプレッドシートへの手作業による転記ミスを減らし、業務を効率化したい方
■このテンプレートを使うメリット- フォーム送信後、GeminiによるPDFからのデータ抽出と転記が自動で行われるため、手作業の時間を短縮できます。
- 人の手による転記作業が減ることで、コピー＆ペーストのミスや入力漏れといったヒューマンエラーの防止に繋がります。
■フローボットの流れ- はじめに、GeminiとGoogle スプレッドシートをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでフォームトリガーを選択し、「フォームが送信されたら」というアクションを設定し、PDFファイルを受け取るための項目を作成します。
- 次に、オペレーションでGeminiの「ファイルをアップロード」アクションを設定し、フォームで受け取ったPDFファイルを指定します。
- 続けて、オペレーションでGeminiの「コンテンツを生成（ファイルを利用）」アクションを設定し、アップロードしたファイルをもとに内容を要約、整形します。
- さらに、オペレーションでAI機能の「テキスト抽出」を設定し、Geminiが生成した内容から必要な情報を抽出します。
- 最後に、オペレーションでGoogle スプレッドシートの「レコードを追加する」アクションを設定し、抽出した情報を指定のシートに記録します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション■このワークフローのカスタムポイント- トリガーに設定するフォームの質問項目は、受け取りたい情報に応じて自由に設定してください。
- Geminiでコンテンツを生成する際の指示内容は、抽出したい情報の種類やフォーマットに合わせて任意で設定できます。
- AI機能でテキストを抽出する際の指示内容も、必要なデータのみを的確に抜き出すよう、任意で設定してください。
- Google スプレッドシートでレコードを追加するアクションでは、記録したいスプレッドシートやシートを任意で設定できます。
■注意事項- Gemini、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。
- Shopifyで多くの商品を扱っており、商品タグの付与作業を自動化したいと考えているEC担当者の方
- 手作業によるタグ設定のミスや漏れをなくし、サイト運営の質を向上させたいと考えている方
- AIを活用してShopifyの運用を効率化し、より戦略的な業務に集中したいと考えている方
- Shopifyへの商品登録をトリガーにGeminiがタグを自動生成するため、これまで手作業で行っていたタグ設定の時間を短縮できます。
- 手作業によるタグの入力ミスや設定漏れを防ぎ、商品情報の品質を均一に保つことでヒューマンエラーのリスクを軽減します。
- はじめに、ShopifyをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでShopifyを選択し、「商品情報が作成されたら（Webhook）」というアクションを設定します。
- 次に、オペレーションで、Shopifyの「商品情報を取得」アクションを設定し、トリガーで取得した商品情報を指定します。
- 続いて、オペレーションでGeminiの「コンテンツを生成」アクションを設定し、取得した商品情報を基にタグを生成するよう指示します。
- 最後に、オペレーションでShopifyの「商品タグの更新」アクションを設定し、Geminiが生成したタグで商品を更新します。
■このワークフローのカスタムポイント
- Geminiでタグを生成するアクションでは、商品情報（商品名、説明文など）を基に、どのようなタグを生成したいかを指示するプロンプトを任意で設定してください。例えば、「提供された商品情報から、SEOに有効なタグを5つカンマ区切りで生成してください」のように具体的に指示することが可能です。
- Shopify、ShopifyのそれぞれとYoomを連携してください。
- Shopifyはチームプラン・サクセスプランでのみご利用いただけるアプリとなっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションやデータコネクトはエラーとなりますので、ご注意ください。
- チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリを使用することができます。
- フォームで受け取ったPDFからのデータ入力作業に、多くの時間を費やしている方
- Geminiを活用して、PDFからの効率的な情報抽出を実現したいと考えている方
- Google スプレッドシートへの手作業による転記ミスを減らし、業務を効率化したい方
- フォーム送信後、GeminiによるPDFからのデータ抽出と転記が自動で行われるため、手作業の時間を短縮できます。
- 人の手による転記作業が減ることで、コピー＆ペーストのミスや入力漏れといったヒューマンエラーの防止に繋がります。
- はじめに、GeminiとGoogle スプレッドシートをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでフォームトリガーを選択し、「フォームが送信されたら」というアクションを設定し、PDFファイルを受け取るための項目を作成します。
- 次に、オペレーションでGeminiの「ファイルをアップロード」アクションを設定し、フォームで受け取ったPDFファイルを指定します。
- 続けて、オペレーションでGeminiの「コンテンツを生成（ファイルを利用）」アクションを設定し、アップロードしたファイルをもとに内容を要約、整形します。
- さらに、オペレーションでAI機能の「テキスト抽出」を設定し、Geminiが生成した内容から必要な情報を抽出します。
- 最後に、オペレーションでGoogle スプレッドシートの「レコードを追加する」アクションを設定し、抽出した情報を指定のシートに記録します。
- トリガーに設定するフォームの質問項目は、受け取りたい情報に応じて自由に設定してください。
- Geminiでコンテンツを生成する際の指示内容は、抽出したい情報の種類やフォーマットに合わせて任意で設定できます。
- AI機能でテキストを抽出する際の指示内容も、必要なデータのみを的確に抜き出すよう、任意で設定してください。
- Google スプレッドシートでレコードを追加するアクションでは、記録したいスプレッドシートやシートを任意で設定できます。
- Gemini、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。
AIワーカーを活用した自動化フローボット
■概要日々の在庫管理において、在庫状況のチェックや仕入先ごとの発注リスト作成は、手間と時間がかかる業務ではないでしょうか？特に商品数が多い場合、確認漏れによる在庫不足が引き起こす機会損失は大きな課題となります。このワークフローを活用すれば、Google スプレッドシートに保存された最新の在庫データをAIが毎日自動で解析し、発注が必要な商品を仕入先ごとに整理してSlackへ通知します。これにより、在庫確認の自動化を実現し、スムーズな発注業務への移行をサポートします。
■このテンプレートをおすすめする方- 毎日手作業で在庫データを確認し、発注が必要な商品を抽出する業務に負担を感じている在庫管理担当者の方
- 複数の仕入先へ発注を行っており、発注リストを仕入先ごとに整理する手間を省きたいECサイト運営者の方
- 在庫不足による機会損失を防ぐため、AIを活用した効率的な在庫管理体制を構築したい経営者の方
■このテンプレートを使うメリット- 毎日決まった時間にAIが在庫状況を判断するため、確認漏れを防ぎ、在庫不足による機会損失のリスクを軽減できます。
- AIが仕入先ごとに発注情報を整理してSlackへ通知するため、担当者が情報を精査する時間を短縮し、迅速な発注が可能です。
■フローボットの流れ- はじめに、Google スプレッドシートとSlackをYoomと連携します。
- 次に、スケジュールトリガーで、毎日10時にフローが起動するように設定します。
- 次に、在庫データの解析と発注リストの作成を行うためのマニュアルを作成し、Google スプレッドシートの「複数のレコードを取得する」アクションと、Slackの「チャンネルにメッセージを送る」アクションを使用ツールとして設定します。
- 最後に、AIワーカーによって整理された仕入先ごとの発注情報が、Slackの指定したチャンネルに通知されます。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント- Google スプレッドシートの設定では、在庫データが管理されているスプレッドシートのIDやシート名を正しく指定してください。
- AIワーカーのマニュアル設定では、「在庫数が◯個以下の場合に発注対象とする」といった具体的な判断基準を指示に加えることで、より精度を高めることが可能です。
- Slackの通知先は、担当部署のチャンネルや自身のダイレクトメッセージなど、運用に合わせて任意に設定してください。
■注意事項- Google スプレッドシート、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
■概要毎日の在庫チェックや発注メールの下書き作成、さらに管理表の更新といった一連のルーチンワークに、多大な時間と労力を費やしていませんか？特に商品数が多い場合、在庫情報の確認漏れや転記ミスによる発注遅延が発生するリスクもあり、担当者の大きな負担となります。このワークフローを活用すれば、毎朝自動でGoogle スプレッドシートの在庫情報を監視し、発注が必要な商品のメール下書き作成からステータス更新までをAIが代行します。これにより、担当者は最終確認を行うだけでスムーズに発注業務を完了でき、在庫切れの防止と業務効率の向上を同時に実現します。
■このテンプレートをおすすめする方- 毎日Google スプレッドシートで在庫情報を手動確認し、発注業務を行っている在庫管理担当者の方
- 発注漏れや二重発注などのヒューマンエラーを防ぎ、正確な在庫管理体制を構築したいチームリーダーの方
- ルーチンワークを自動化して、より付加価値の高い業務にリソースを集中させたい経営者の方
■このテンプレートを使うメリット- 毎朝AIが在庫情報を自動で監視するため、発注点割れの見落としを防ぎ、適切なタイミングで発注準備を行うことができます。
- メールの下書き作成とステータス更新が自動化されるため、手作業による転記ミスを削減し、業務スピードを向上させます。
■フローボットの流れ- はじめに、Google スプレッドシート、GmailをYoomと連携します。
- 次に、スケジュールで、毎日午前10時にフローを起動する設定を行います。
- 次に、AIワーカーで、Google スプレッドシートで条件に該当するレコードを取得し、Gmailでのメール下書き作成とGoogle スプレッドシートのステータス更新を行うためのマニュアルを作成し、Goolge スプレッドシート「複数のレコードを取得する」アクション、Gmailの「メールの下書きを作成する」アクション、Google スプレッドシートの「レコードを更新する」アクションを設定します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント- Google スプレッドシートのレコード取得設定では、在庫数や発注点など、判定基準となる列や条件を自社の運用に合わせて指定してください。
- AIワーカーへの指示（マニュアル）を調整することで、メールの本文構成や更新するステータスの文言を自由にカスタマイズ可能です。
■注意事項- Google スプレッドシート、GmailのそれぞれとYoomを連携してください。
- AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
■このテンプレートをおすすめする方
- 毎日手作業で在庫データを確認し、発注が必要な商品を抽出する業務に負担を感じている在庫管理担当者の方
- 複数の仕入先へ発注を行っており、発注リストを仕入先ごとに整理する手間を省きたいECサイト運営者の方
- 在庫不足による機会損失を防ぐため、AIを活用した効率的な在庫管理体制を構築したい経営者の方
■このテンプレートを使うメリット
- 毎日決まった時間にAIが在庫状況を判断するため、確認漏れを防ぎ、在庫不足による機会損失のリスクを軽減できます。
- AIが仕入先ごとに発注情報を整理してSlackへ通知するため、担当者が情報を精査する時間を短縮し、迅速な発注が可能です。
■フローボットの流れ
- はじめに、Google スプレッドシートとSlackをYoomと連携します。
- 次に、スケジュールトリガーで、毎日10時にフローが起動するように設定します。
- 次に、在庫データの解析と発注リストの作成を行うためのマニュアルを作成し、Google スプレッドシートの「複数のレコードを取得する」アクションと、Slackの「チャンネルにメッセージを送る」アクションを使用ツールとして設定します。
- 最後に、AIワーカーによって整理された仕入先ごとの発注情報が、Slackの指定したチャンネルに通知されます。
■このワークフローのカスタムポイント
- Google スプレッドシートの設定では、在庫データが管理されているスプレッドシートのIDやシート名を正しく指定してください。
- AIワーカーのマニュアル設定では、「在庫数が◯個以下の場合に発注対象とする」といった具体的な判断基準を指示に加えることで、より精度を高めることが可能です。
- Slackの通知先は、担当部署のチャンネルや自身のダイレクトメッセージなど、運用に合わせて任意に設定してください。
■注意事項
- Google スプレッドシート、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
■このテンプレートをおすすめする方
- 毎日Google スプレッドシートで在庫情報を手動確認し、発注業務を行っている在庫管理担当者の方
- 発注漏れや二重発注などのヒューマンエラーを防ぎ、正確な在庫管理体制を構築したいチームリーダーの方
- ルーチンワークを自動化して、より付加価値の高い業務にリソースを集中させたい経営者の方
■このテンプレートを使うメリット
- 毎朝AIが在庫情報を自動で監視するため、発注点割れの見落としを防ぎ、適切なタイミングで発注準備を行うことができます。
- メールの下書き作成とステータス更新が自動化されるため、手作業による転記ミスを削減し、業務スピードを向上させます。
■フローボットの流れ
- はじめに、Google スプレッドシート、GmailをYoomと連携します。
- 次に、スケジュールで、毎日午前10時にフローを起動する設定を行います。
- 次に、AIワーカーで、Google スプレッドシートで条件に該当するレコードを取得し、Gmailでのメール下書き作成とGoogle スプレッドシートのステータス更新を行うためのマニュアルを作成し、Goolge スプレッドシート「複数のレコードを取得する」アクション、Gmailの「メールの下書きを作成する」アクション、Google スプレッドシートの「レコードを更新する」アクションを設定します。
■このワークフローのカスタムポイント
- Google スプレッドシートのレコード取得設定では、在庫数や発注点など、判定基準となる列や条件を自社の運用に合わせて指定してください。
- AIワーカーへの指示（マニュアル）を調整することで、メールの本文構成や更新するステータスの文言を自由にカスタマイズ可能です。
■注意事項
- Google スプレッドシート、GmailのそれぞれとYoomを連携してください。
- AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
🍓Geminiで在庫管理を行うメリット
手作業や従来のエクセル管理からGeminiを活用した管理に移行することで、データに基づく予測や業務フローの自動化において多くのメリットを享受できます。
膨大なデータの分析と需要予測
これまでは経験と勘に頼りがちだった在庫の発注業務も、Geminiを活用することで、データに基づいたロジカルなアプローチが可能となるのです！
データ分析の活用例
- 類似商品の販売実績や季節要因、市場トレンドをGeminiで分析
→ データに基づいた仕入れ判断が可能となり、売れ残りリスクや販売機会損失が低減 - 各店舗の販売実績や地域特性を分析し、在庫の偏りを可視化
→ 全体の在庫効率向上に貢献
また、人の目では気づきにくいトレンドや傾向の洗い出しも実現。
需要が高まる時期を事前に予測することで、欠品による機会損失や保管コストの増加を防ぐことにもつながります。
在庫分析やレポート作成の効率化
在庫管理では、在庫状況の確認や滞留在庫の分析、発注計画の作成など、多くのデータ分析業務が発生しますよね。
Geminiを活用すれば、
- 在庫過多の商品を抽出
- 欠品リスクが高い商品を特定
- 在庫レポートのドラフトを作成
- 在庫データから改善策を模索
といった手間のかかりがちな作業を短かい時間で処理。
担当者は「どの商品を追加発注するべきか」「どの在庫を削減するべきか」といった意思決定に集中できるようになるでしょう！
🤖Geminiに在庫管理のサポートをお願いしてみた
Geminiの強みである『マルチモーダル、データ分析、自然言語処理』を活かし、在庫管理の各プロセスをどれだけ効率化できるかを検証してみました。
画像認識での棚卸し
まずはGeminiのマルチモーダル機能を使い、物理的な在庫確認の手間をどれだけ削減できるかを検証します。
オフィスの備品棚の写真をスマホで撮影。
Geminiに画像をアップロードし、以下のプロンプトを投稿しました。
入力プロンプト
画像に写っている品目とその数量をカウントして、日本語の表形式で出力してください。
表の列は「品目名」「数量」「メモ」の3列にしてください。
似たような品目（例：黒ボールペンが複数など）は、品目名をまとめて数量だけ増やしてください。
数量がはっきり見えないものは、数量を「不明」とし、メモに理由（例：箱が重なっていて一部が見えない 等）を書いてください。
プロンプト投稿後、画像処理プロセスが表示されて10秒以内には結果が出力されました。
画像内で読み取れる限りの備品をピックアップしており、確実ではないものに関してはしっかりと「不明」と表記していますね。
勝手な補完を行わずに事実ベースの判定を行っているようです。
追加で人の手によるカウント結果を渡し、
この正解データを比較し、
・品目名の認識ミス（例：マグカップを「コップ」と認識 等）
・数量カウントのズレ（品目ごとの差分）
・重なりや暗さなどが原因と思われる不一致
を日本語で箇条書きの検証レポートとしてまとめてください。
最後に、「全体として、棚卸し業務のどの部分が自動化できそうか」を短くコメントしてください。
と指示してみます。
すると、AI自身の判定と正解データを客観的に比較した結果が数秒で出力。
その結果に基づき「棚卸し業務の自動化可能な部分」を簡潔にコメントしてくれました！
- パッケージ管理の物品の棚卸しは自動化可能
- 「重なっている小物の集計」は難しいため、この課題を解決するにはセンサー付きの備品棚の導入を検討する
という指摘は非常に実用に適していると判断できます。（赤線）
画像による棚卸しについては、写真のみでは細かい部分の認識はまだまだ難しそうです。
しかし、手動カウントのデータと課題打破に対する適切な指示を投稿することで、従来フローの改善を行うための新たな切り口を得られるようになることがわかりました！
需要予測と発注リストの作成
次は、単なる「数の管理」ではなく「次は何をいくつ仕入れるべきか」というデータドリブンな意思決定ができるかを検証してみましょう！
季節性やトレンドを含めた過去1年分の架空の売上・在庫データを用意して、以下のプロンプトを投稿します。
入力プロンプト（一部抜粋）
以下のCSVは、ある小売店における過去1年間の「月次売上数」と「月末在庫数」のデータです。
各行は「year_month（年月）」「item_name（品目名）」「units_sold（当月販売数）」「ending_inventory（月末在庫数）」を表しています。
1.品目ごとに、季節性やトレンドを含めた売上推移を分析してください。
2.分析結果をもとに、「来月（2026-01と仮定）の発注推奨数量」を、品目ごとに一覧で出してください。
3.死に筋商品（不良在庫の候補）と思われる品目を抽出し、その理由を日本語で説明してください。
4.可能であれば、品目ごとの売上推移を簡単な表やグラフで可視化し、「現場担当者が意思決定に使えるレポート」として日本語でまとめてください。
GeminiはCSV上の全データを解析して、1月〜12月の期間の売上や在庫の推移を一覧表としてまとめてくれました！
手動でまとめるには数十分ほどかかっていたのですが、これがわずか数秒に圧縮。
その結果から不良在庫の対象となる商品をピックアップし、「このペースでは100ヶ月分ほどの過剰在庫となるため、発注をストップする必要あり」という的確な指摘を提示してくれました。
さらに追加で、「在庫圧縮を目的とした代替案を提案して」と投稿したところ、短期か中長期かの2つのパターンを提案！
実施に必要なコストや人材の配置などを考慮する必要はありますが、この案をもとに内容をブラッシュアップして責任者に提案を行うことで、過剰在庫の課題解決の糸口となるでしょう。
Geminiのフラットな視点での分析によって、新たな知見を得ることができました！
日報から在庫変動データを抽出
最後に、日常的な業務日報やチャットの文章から、在庫の増減データだけを抽出・構造化させてみました。
上記画像のような、現場スタッフが書きそうなラフな日報テキストを用意し、以下のように指示します。
入力プロンプト（一部抜粋）
以下に、飲食店の現場スタッフが書いた、在庫の増減情報（使用・廃棄・納品）が含まれている業務日報のテキストがあります。
こちらから「在庫の変動データ」だけを抽出し、データベースに入力しやすいJSON形式で出力してください。
要件：
出力は JSON 配列とし、各要素は1つの在庫変動レコードとします。
各レコードは、以下のキーを必ず持たせてください：
〜〜
（日報テキストをそのまま貼り付け）
構造化データの出力指示となりましたが、こちらも何なく希望通りのフォーマットで情報を変換してくれました！
「卵」「タマゴ」といった表記揺れも適切に統一し、データベースや管理システムに登録しやすいJSON方式となっていますね。
Geminiが一連のプロセスを代替してくれたおかげで、慣れないコード変換を手動で行う手間がなくなった他、情報抽出で何十分も時間を浪費することも減りそうです。
業界別のGeminiでの在庫管理の活用事例
Geminiを活用した在庫管理は、企業の規模や業種によってアプローチが異なります。
小売業・EC：販売予測と最適化
取り扱う商品数が多く、日々の売上データが膨大になりがちな小売業やECサイトでは、データベースに蓄積された店舗別・商品別の販売データをGeminiで分析し、需要予測に役立てるケースがあります。
過去のプロモーション時のデータや季節変動を加味して「次月の発注推奨数量」を算定させたり、在庫過多の商品をピックアップさせて割引セールを検討したりと、マーケティング施策と連動した在庫の最適化を図る活用方法です。
飲食業・製造業：画像・動画による在庫トラッキング
飲食店の厨房や製造業の工場などの手入力での在庫管理が難しい現場では、Geminiのマルチモーダル機能の活用が適しています。
例えば、棚の画像や作業風景の動画をGeminiに解析させ、特定の食材や部品の在庫状況や消費傾向の把握を補助。
手作業で数える時間を削減し、在庫状況の「見える化」を補助する活用が期待できます。
💬Geminiを在庫管理に導入する際の注意点
Geminiは非常に強力なツールですが、業務に組み込む際にはいくつかの注意点があります。
AIの需要予測を過信しない
Geminiは需要予測をサポートしますが、結果はあくまで過去データをもとにした推測であり、必ずしも将来の需要を正確に言い当てられるわけではありません。
AIの予測が外れる主な要因と例
特に在庫管理では、わずかな予測ミスが欠品や過剰在庫につながるため、AIの提案をそのまま採用するのではなく、人による判断を組み合わせることが重要です。
他にも、AIの出力精度を高めるため、定期的な棚卸しや入出庫情報の逐一更新など、データの品質を保つことも不可欠だといえます。
機密情報や取引情報の管理を徹底する
在庫管理業務では、単なる在庫数だけでなく、販売実績や仕入価格、取引先情報などの重要なデータを扱います。
在庫管理で扱う主な機密情報
- 仕入先情報
- 販売実績データ
- 原価情報
- 発注履歴
- 取引条件 など
導入前には「AI利用ガイドラインを整備しているか」「機密情報の取り扱い範囲を定義しているか」といったルール構築を徹底しましょう。
他にも、適切なアクセス権限の管理を日常的に行うことも忘れずに。
🐞まとめ
Geminiを活用することで、これまで手作業で行っていた在庫のカウントやデータ入力、需要予測といった業務の負担を軽減することが可能です。
ハルシネーション対策や現場の入力ルールを整備することで、より安全かつ実用的なシステムへと育てることができます。
さらに、在庫不足時のアラートや他アプリへのデータ入力といった定型業務は、「Yoom」などの自動化プラットフォームを連携させることで自動化が実現！
まずは、小さな業務から在庫管理のAI化・自動化をスタートしてみてはいかがでしょうか？
💡Yoomでできること
Yoomを使えば、Geminiやスプレッドシート単体では実現や実装が難しい「他システムとのシームレスな連携」が可能です。
例えば、ECプラットフォームやPOSレジでの在庫変動を即座に検知し、データベースへの記録と関係者への通知を行う一連の流れを、開発不要で自動化することができます。
日々の在庫管理業務の煩雑さを解消し、よりスムーズな運用を実現したい方は、ぜひYoomの活用をご検討くださいね！
■概要在庫の確認が必要になるたびにzaicoを開き、手作業で検索する業務に手間を感じていませんか？特にMicrosoft Teamsでのやり取り中に在庫確認が必要になると、アプリケーションの切り替えが発生し、業務が中断されがちです。 このワークフローを活用すれば、Microsoft Teamsのチャネルにメッセージを投稿するだけで、自動でzaicoの在庫を検索し、結果を返信できます。これにより、都度zaicoを開く手間なく、スムーズな在庫確認が実現します。■このテンプレートをおすすめする方- Microsoft Teamsで顧客対応をしながら、zaicoで在庫検索を頻繁に行う方
- zaicoを利用した在庫確認のプロセスを効率化し、問い合わせ対応を迅速化したい方
- 手作業による在庫検索での確認ミスや、対応の遅れを課題に感じている方
■このテンプレートを使うメリット- Microsoft Teams上から直接zaicoの在庫検索が完結するため、アプリケーションの切り替えや手入力の手間を省き、業務時間を短縮します。
- システムが自動でzaicoの在庫データを検索し返信するため、手作業による検索キーワードの入力ミスや確認漏れといったヒューマンエラーを防ぎます。
■フローボットの流れ- はじめに、Microsoft TeamsとzaicoをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでMicrosoft Teamsを選択し、「チャネルにメッセージが送信されたら」というアクションを設定します。
- 次に、オペレーションでAI機能を設定し、「テキストからデータを抽出する」アクションで投稿されたメッセージから検索したい商品名などを抽出します。
- 次に、zaicoの「在庫データをタイトルで検索」アクションを設定し、前のステップで抽出したデータをキーワードとして在庫を検索します。
- 最後に、Microsoft Teamsの「チャネルに投稿されたメッセージに返信する」アクションで、検索結果を指定のチャネルに返信するように設定します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント- AI機能の「テキストからデータを抽出する」設定では、Microsoft Teamsのどのようなメッセージから在庫検索のキーワードを抽出するか、そのルールを任意でカスタムできます。
- Microsoft Teamsへの返信アクションでは、通知先のチャネルやスレッドを任意で設定可能です。また、返信本文にzaicoから取得した在庫数などの情報を変数として埋め込むこともできます。
■注意事項- zaico、Microsoft TeamsのそれぞれとYoomを連携してください。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- 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。
- Microsoft365（旧Office365）には、家庭向けプランと一般法人向けプラン（Microsoft365 Business）があり、一般法人向けプランに加入していない場合には認証に失敗する可能性があります。
■概要毎週の在庫確認や発注業務において、在庫状況の把握やメールの作成に多くの時間を費やしていませんか？データの集計から文面の作成までを手作業で行うと、情報の見落としやミスが発生するリスクもあります。このワークフローを活用すれば、指定したスケジュールでGoogle スプレッドシートから在庫・需要データを自動で取得し、AIエージェント（AIワーカー）が最適な発注案を考えた上でGmailの下書きを自動作成します。最終的な確認は人間が行うため、精度を保ちつつ発注業務をスムーズに効率化できます。
■このテンプレートをおすすめする方- 毎週発生する在庫確認と発注メール作成の業務を自動化し、工数を削減したい担当者の方
- 在庫・需要予測に基づいた適切な発注案の作成をAIでサポートし、業務の標準化を図りたい管理職の方
- 自動で発注案を作成しつつ、誤送信を防ぐために最終的な送信判断は人の手で行いたい慎重な運用を希望する方
■このテンプレートを使うメリット- 在庫や需要データが定期的に自動集計され、Gmailの下書きが作成されるため、発注メール作成の手間を省き業務効率を向上させます。
- 最新のデータに基づきAIが自動で下書きを構成するため、手作業による転記ミスや発注漏れといったヒューマンエラーの防止に繋がります。
■フローボットの流れ- はじめに、Gmail、Google スプレッドシート、SlackをYoomと連携します
- 次に、トリガーで、スケジュールを選択し、「毎週起動」するように設定します
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、在庫や需要データをもとに発注メールの下書き生成、Slack通知までを自動化するスキル（指示）の作成とツール・アクション設定を行います。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント- スケジュールトリガーは、任意の日時に起動するように設定できます。
- Google スプレッドシートの設定では、在庫数や需要予測、発注先リストが入力されているシートやセル範囲を任意で指定してください。
- AIワーカーのプロンプト（指示）を調整することで、自社の形式に合わせた丁寧なメール文面や簡潔な報告スタイルに変更することが可能です。
- Slackの通知先を個別の担当者や特定のチャンネルに設定し、確認漏れが起きないようカスタマイズしてください。
■注意事項- Gmail、Google スプレッドシート、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはスキルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
■概要在庫の入出庫管理において、将来の在庫不足を予測して発注業務を行うのは手間がかかる作業ではないでしょうか。目視での確認では見落としが発生したり、発注タスクの作成が遅れてしまったりすることもあります。このワークフローは、AIエージェント（AIワーカー）が入出庫管理表を定期的に分析し、在庫不足を予測して発注タスクを自動で作成するため、こうした課題を削減し、欠品リスクの低減に繋がります。■このテンプレートをおすすめする方- 在庫管理や発注業務を担当しており、定期的な確認作業に手間を感じている方
- AIエージェントを活用して、より高度な入出庫管理の自動化を実現したい方
- 欠品による機会損失を防ぎ、在庫管理業務を効率化したいと考えている方
■このテンプレートを使うメリット- 週に一度、AIが自動で入出庫管理表を分析し発注タスクを作成するため、これまで手作業で行っていた確認・入力業務の時間を短縮できます。
- システムが自動で処理を行うことで、在庫確認の見落としや発注タスクの作成漏れといったヒューマンエラーの防止に繋がります。
■フローボットの流れ- はじめに、Google スプレッドシートとAsanaをYoomと連携します。
- 次に、トリガーで「スケジュールトリガー」を選択し、ワークフローを起動したい曜日や時間などを設定します。
- 最後に、オペレーションで「AIワーカー」を選択し、Google スプレッドシートの入出庫管理表データをもとに在庫不足を予測してAsanaに発注タスクを作成するためのマニュアル（指示）を作成します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント- スケジュールトリガーでは、ワークフローを起動する曜日や時間帯などを任意で設定してください。
- AIワーカーへの指示内容は、分析の条件や予測の基準など、業務に合わせて任意の内容にカスタムできます。
- 在庫管理表として連携するGoogle スプレッドシートのファイルやシートは、実際に管理しているものを任意で設定してください。
- Asanaのタスク作成対象のプロジェクトや担当者なども任意で設定できます。
■注意事項- Google スプレッドシート、AsanaのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
- Microsoft Teamsで顧客対応をしながら、zaicoで在庫検索を頻繁に行う方
- zaicoを利用した在庫確認のプロセスを効率化し、問い合わせ対応を迅速化したい方
- 手作業による在庫検索での確認ミスや、対応の遅れを課題に感じている方
- Microsoft Teams上から直接zaicoの在庫検索が完結するため、アプリケーションの切り替えや手入力の手間を省き、業務時間を短縮します。
- システムが自動でzaicoの在庫データを検索し返信するため、手作業による検索キーワードの入力ミスや確認漏れといったヒューマンエラーを防ぎます。
- はじめに、Microsoft TeamsとzaicoをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでMicrosoft Teamsを選択し、「チャネルにメッセージが送信されたら」というアクションを設定します。
- 次に、オペレーションでAI機能を設定し、「テキストからデータを抽出する」アクションで投稿されたメッセージから検索したい商品名などを抽出します。
- 次に、zaicoの「在庫データをタイトルで検索」アクションを設定し、前のステップで抽出したデータをキーワードとして在庫を検索します。
- 最後に、Microsoft Teamsの「チャネルに投稿されたメッセージに返信する」アクションで、検索結果を指定のチャネルに返信するように設定します。
■このワークフローのカスタムポイント
- AI機能の「テキストからデータを抽出する」設定では、Microsoft Teamsのどのようなメッセージから在庫検索のキーワードを抽出するか、そのルールを任意でカスタムできます。
- Microsoft Teamsへの返信アクションでは、通知先のチャネルやスレッドを任意で設定可能です。また、返信本文にzaicoから取得した在庫数などの情報を変数として埋め込むこともできます。
- zaico、Microsoft TeamsのそれぞれとYoomを連携してください。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- 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。
- Microsoft365（旧Office365）には、家庭向けプランと一般法人向けプラン（Microsoft365 Business）があり、一般法人向けプランに加入していない場合には認証に失敗する可能性があります。
- 毎週発生する在庫確認と発注メール作成の業務を自動化し、工数を削減したい担当者の方
- 在庫・需要予測に基づいた適切な発注案の作成をAIでサポートし、業務の標準化を図りたい管理職の方
- 自動で発注案を作成しつつ、誤送信を防ぐために最終的な送信判断は人の手で行いたい慎重な運用を希望する方
- 在庫や需要データが定期的に自動集計され、Gmailの下書きが作成されるため、発注メール作成の手間を省き業務効率を向上させます。
- 最新のデータに基づきAIが自動で下書きを構成するため、手作業による転記ミスや発注漏れといったヒューマンエラーの防止に繋がります。
- はじめに、Gmail、Google スプレッドシート、SlackをYoomと連携します
- 次に、トリガーで、スケジュールを選択し、「毎週起動」するように設定します
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、在庫や需要データをもとに発注メールの下書き生成、Slack通知までを自動化するスキル（指示）の作成とツール・アクション設定を行います。
■このワークフローのカスタムポイント
- スケジュールトリガーは、任意の日時に起動するように設定できます。
- Google スプレッドシートの設定では、在庫数や需要予測、発注先リストが入力されているシートやセル範囲を任意で指定してください。
- AIワーカーのプロンプト（指示）を調整することで、自社の形式に合わせた丁寧なメール文面や簡潔な報告スタイルに変更することが可能です。
- Slackの通知先を個別の担当者や特定のチャンネルに設定し、確認漏れが起きないようカスタマイズしてください。
- Gmail、Google スプレッドシート、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはスキルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
- 在庫管理や発注業務を担当しており、定期的な確認作業に手間を感じている方
- AIエージェントを活用して、より高度な入出庫管理の自動化を実現したい方
- 欠品による機会損失を防ぎ、在庫管理業務を効率化したいと考えている方
- 週に一度、AIが自動で入出庫管理表を分析し発注タスクを作成するため、これまで手作業で行っていた確認・入力業務の時間を短縮できます。
- システムが自動で処理を行うことで、在庫確認の見落としや発注タスクの作成漏れといったヒューマンエラーの防止に繋がります。
- はじめに、Google スプレッドシートとAsanaをYoomと連携します。
- 次に、トリガーで「スケジュールトリガー」を選択し、ワークフローを起動したい曜日や時間などを設定します。
- 最後に、オペレーションで「AIワーカー」を選択し、Google スプレッドシートの入出庫管理表データをもとに在庫不足を予測してAsanaに発注タスクを作成するためのマニュアル（指示）を作成します。
■このワークフローのカスタムポイント
- スケジュールトリガーでは、ワークフローを起動する曜日や時間帯などを任意で設定してください。
- AIワーカーへの指示内容は、分析の条件や予測の基準など、業務に合わせて任意の内容にカスタムできます。
- 在庫管理表として連携するGoogle スプレッドシートのファイルやシートは、実際に管理しているものを任意で設定してください。
- Asanaのタスク作成対象のプロジェクトや担当者なども任意で設定できます。
- Google スプレッドシート、AsanaのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
出典1：Gemini
プログラミング知識なしで手軽に構築できます。
