ゴムマリの業務AIエージェント、『滞留在庫の分析』を提供開始
滞留在庫に、棚卸や決算期になって初めて気づいている。拠点ごとに判定の基準が違い、数字を並べても比べられない。共通の基準で毎月の滞留一覧を出すAIエージェントを、基幹システムの改修なしで作ります。
ゴムマリ株式会社（東京都、代表取締役: 村山悠太）は、滞留在庫の分析業務を対象としたAIエージェント「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。毎月の締めの後に貴社の担当の方がエージェントを開いて基幹システムの在庫・入出庫データ（CSV・Excel）を渡すと、全品目の滞留を共通の基準で判定し、滞留一覧と傾向レポート、判断のつかない品目を理由つきで挙げた要確認一覧を出します。基幹システムの改修は要らず、導入は初期構築50万円から（期間4週間〜）で、基準の改訂や制度の変化への直しは月額5万円からで弊社が受け持ちます。実際の企業の現場では、拠点ごとに違う判定の式を読み解いて共通の基準にそろえ、お客様の担当の方が弊社の手を借りずに月次の滞留在庫の資料を作成しました。滞留在庫の資料を含む月次の管理会計の資料は、複数の担当の方が分担して1週間かけていた作成がファイルを上げるだけになり、滞留在庫を減らす手当てに時間を使えるようになりました。資料の全セルを別の計算で出し直し、すべての数字が一致することも確かめています。
1. 滞留在庫に、棚卸や決算期になって初めて気づく
滞留在庫は、毎日の入出庫の中では目に留まりにくく、棚卸や決算期の点検になって初めてまとめて見つかります。売れていない品目が思ったより多い、気がついたら滞留在庫が増えていた、という気づき方です。品目の数が多いほど、動いていない品目は注目されないまま残ります。
拠点や倉庫が複数あると、判定の基準も場所ごとに違ってきます。回転月数（在庫が販売の何か月分あるか）を直近何か月の販売から出すか、過剰と見るしきい値、滞留区分の数と名前が拠点ごとに違えば、数字を並べても比べられません。回転月数をどこから出すかで目標との差の見え方まで変わり、どの数字で話すかが決まりません。
毎月の調べを続けている部門でも、基幹システムから出したデータを Excel に落とし、前月から何が増えて何が減ったか、なぜ増えたかを手でまとめていて、どの数字が正しいかを探すところから始まります。増減をまとめるところで手いっぱいになり、処分や流用の検討まで届きません。
判定が人の手に残るのは、判定の基準が拠点ごとの Excel の式の中に分かれていて、一つに決めて全品目に当て直すには、まず今の式を読み解く必要があるからです。締めの後の限られた時間では、そこまで手が回りません。
その結果、どの在庫から処分や流用を検討するかを、拠点をまたいで同じ数字で決められません。滞留在庫が見えずに残り、利益率を押し下げます。
2. 全品目を共通の基準で判定し、滞留一覧と傾向レポートを毎月出す
毎月の締めの後に、貴社の担当の方が、貴社の Notion や Copilot などの中か、弊社が用意する環境に作ったエージェントを開き、基幹システムの在庫・入出庫データのファイルを添付するか、文で頼みます。動きは3つの段階です。
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受け取る: 基幹システムから出力した在庫・入出庫データ（CSV・Excel 等）を受け取ります。基幹システムの改修は要りません
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判定する: 全拠点の全品目を、全拠点共通の回転月数の出し方としきい値で判定します
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出す: 滞留一覧と傾向レポートを出します。滞留一覧は、品目ごとに滞留の期間・金額・リスク分類・要因の仮説を持ちます。傾向レポートは、品目群・保管場所などの軸で見た滞留の偏りと推移をまとめます。判断のつかない品目は推測で埋めず、理由を添えて要確認一覧に挙げます
作るときは、最初の週に、実データでどこまで機械で判定できるかの範囲を決めます。次に、拠点ごとの今の判定の式を読み解き、共通の判定基準を貴社と決めて、全品目で確かめます。拠点ごとの従来の判定との違いも、確かめられる形で並べます。確かめた範囲から、毎月の締めの後に担当の方が使い始めます。
初期構築の間の資料とデータのやり取りは、貴社の普段の方法のまま（メール・共有フォルダ等）で進めます。エージェントを動かす場所は、貴社の道具（Notion・Copilot など）の上、貴社が指定する環境、弊社が用意する環境から選べます。動かし始めた後は、毎月の締めの後に貴社の担当の方がエージェントを開いて使い、基準の改訂や制度の変化への直しは弊社が月額で受け持ちます。貴社の手元には、判定の基準を書いた文書と担当の方の使い方の手順が残り、貴社の道具や指定の環境に作った場合は、作ったエージェントも残ります。
3. 導入で、在庫を見る担当の方・部門・会社はこう変わる
導入前: 滞留は棚卸や決算期の点検でまとめて見つかる。拠点ごとに違う基準の数字を並べて話す。毎月の調べは、Excel の増減を手でまとめ、どの数字が正しいかを探すところから始まる。
導入後: 毎月の締めの後に担当の方がエージェントにデータを渡すと、全品目を共通の基準で判定した滞留一覧が出ます。滞留を集計する時間を、処分や流用を決める仕事に回せます。前月からの増減は傾向レポートで見られます。担当の方は要確認一覧の品目を確かめ、リスク分類と金額を見て、処分や流用を検討する品目を選ぶところから始められます。
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部門の仕事の回り方: 全品目を共通の基準で判定するので、どの在庫から処分や流用を検討するかを、拠点をまたいで同じ数字で決められます
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会社として: 決算を待たずに毎月、処分や流用に動けるので、評価損や廃棄で利益を削る在庫を減らし、利益率を上げられます
▶ データをお送りいただき成果物で受け取る形（専門業務AI-BPO）: https://gomumari.com/spot/zaiko-tairyu/?utm_source=prtimes&utm_medium=pr&utm_campaign=PR-003
▶ サービス詳細・導入の流れ: https://gomumari.com/service/agent/?utm_source=prtimes&utm_medium=pr&utm_campaign=PR-003
4. お客様の担当の方が弊社の手を借りずに月次の滞留在庫の資料を作り、全セルの数字が別の計算と一致
大手企業の管理部門で、海外を含む複数の拠点の在庫を同じ基準で見る仕組みを作りました。
出発点は、各拠点の今の判定です。拠点ごとの判定の式を読み解いて、今の滞留区分の在庫額と引当金の集計を、拠点ごとに全数で再現しました。そのうえで、お客様と決めた全拠点共通の判定基準で全拠点を判定し直し、従来の拠点ごとの判定との違いも確かめられる形にしました。
式を読み解く中で、回転月数の分母を直近12か月の実績で出す拠点と直近6か月の移動平均で出す拠点があること、過剰のしきい値と滞留区分の数も拠点ごとに違うことを確かめました。品目コードを鍵に、拠点をまたいで同じ品目の在庫を突き合わせられることも実データで確かめました。拠点の間の販売をどう数えるかを含めて、計算の式をお客様と決めました。海外の拠点は、通貨を換算してから金額を比べます。
作った仕組みで、お客様の担当の方が弊社の手を借りずに月次の滞留在庫の資料を作成しました。滞留在庫の資料を含む月次の管理会計の資料は、複数の担当の方が分担して1週間かけていた作成が、ファイルを上げるだけになりました。浮いた時間で、滞留在庫を減らす手当てができるようになっています。資料の全セルを別の計算で出し直し、すべての数字が一致することも確かめています。
5. 代表者コメント
「ゴムマリは、大手企業の現場に入り込み、毎月の数字づくりを仕組みにしてきました。滞留在庫に気づくのが遅れるのは、判定の物差しが、拠点ごとの式の中にばらばらに置かれているからです。物差しがそろわないままでは、全品目を毎月同じ基準で見ることができません。当社は、拠点ごとの判定の式を読み解いて今の集計を全数で再現し、お客様と決めた共通の基準で判定し直す形を作ってきました。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。」（ゴムマリ株式会社 代表取締役 村山悠太）
6. 提供の形と今後の展開
ゴムマリは、お客様の現場に入り込みAIエージェントを作るFDEカンパニーとして、1つの業務を回すAIエージェントを、お客様の業務に合わせて作る「AIエージェント導入」を、初期構築と月額運用の形で提供しています。本リリースはその一つです。同じ滞留在庫の分析は、データをお送りいただき成果物でお返しする専門業務AI-BPOの「滞留在庫の分析」としても、1回でも毎月でも承ります。違いは、回すのが貴社の担当の方か弊社かと、費用が初期構築と月額か1回ごとの金額かです。どちらにするかは、お客様が選べます。調達・購買・SCM領域では間接材の支出分析など隣接業務の専門業務AI-BPOも用意しており、ラインナップは、実際の現場で鍛えた業務から順次追加していきます。
概要
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項目 |
内容 |
|---|---|
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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 |
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導入のときにご用意いただくもの |
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） |
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導入でお渡しするもの |
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 |
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動かす場所 |
貴社の道具（Notion・Copilot など）の上、貴社が指定する環境、弊社が用意する環境から選べます |
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前提 |
基幹システムの改修は要りません |
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導入形態 |
初期構築（4週間〜）→ 月額運用（毎月の判定は貴社の担当の方がエージェントを開いて回し、作った後の直しは弊社が受け持つ） |
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期間 |
初期構築4週間〜・以後月次 |
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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です。価格・提供条件は改定される場合があります。最新の条件は当社Webサイト（サービス詳細ページ）をご確認ください。
ユースケース
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滞留在庫に、棚卸や決算期になってから気づいている部門: 毎月の締めの後に、全品目の滞留を一覧で見たい局面で
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拠点や倉庫ごとに判定の基準が違い、数字を並べても比べられない会社: どの基準の数字で話すかが決まらないときに
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毎月の調べを Excel に落として手でまとめている部門: どの数字が正しいかを探すことに時間を取られ、処分や流用の検討まで手が回らない場面で
会社概要
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項目 |
内容 |
|---|---|
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社名 |
ゴムマリ株式会社 |
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所在地 |
〒116-0014 東京都荒川区東日暮里2-9-13 KYOWAビル3F |
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代表者 |
代表取締役 村山悠太 |
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設立 |
2025年5月 |
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事業内容 |
FDE（お客様の現場に入り込み、AIエージェントを作る）による、専門業務AI-BPO・AIエージェント導入・プロダクト・開発と検証と診断 |
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URL |
ゴムマリは、AIエージェントと働く会社を、つくる会社です。生成AIを作る力と、業務を分かる力を一つのチームにし、お客様の現場に入り込んでAIエージェントを作るFDEカンパニーです。
代表取締役の村山悠太は、ワークスアプリケーションズで大手企業向けERPの営業と導入コンサルティングを、外資系SaaS企業でアカウントエグゼクティブ、パートナー販売の立ち上げを担当。その後、AI学習用データを扱うAIスタートアップ2社でマーケティングと営業を担い、2社目では営業とマーケティングの責任者を務めました。生成AIの受託開発会社では中核メンバーとしてAIエージェント事業の企画と事業化を担い、2024年10月からは大手企業の現場に入り込み、課題の棚卸しから生成AIの実装までを一気通貫で進める手法を確立しました。2025年にゴムマリ株式会社を設立し、大手企業の現場でAIエージェントを要件定義から運用・改善まで手がけています。
Microsoft、Excel、Copilot は、Microsoft グループの企業の商標です。
Notion は Notion Labs, Inc. の商標です。
本件に関するお問い合わせ
在庫管理の現状（対象拠点数・お使いの基幹システム・在庫管理の運用方法）を添えてお問い合わせいただくと、貴社の拠点と基幹システムで、どの範囲をどう動かすかを具体的にお返しします。
▶ お問い合わせフォーム: https://gomumari.com/contact/?utm_source=prtimes&utm_medium=pr&utm_campaign=PR-003
ゴムマリ株式会社 広報担当
info@gomumari.com
▶ データをお送りいただき成果物で受け取る形（専門業務AI-BPO）: https://gomumari.com/spot/zaiko-tairyu/?utm_source=prtimes&utm_medium=pr&utm_campaign=PR-003
▶ サービス詳細: https://gomumari.com/service/agent/?utm_source=prtimes&utm_medium=pr&utm_campaign=PR-003
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