RFIDは“読む”から“分析する”時代へ
最近、AIの進化がすごい勢いで進んでいます。
ChatGPTをはじめ、
「AI活用」「AI分析」「生成AI」という言葉を見ない日はありません。
そんな中で最近あらためて感じているのが、
「RFIDの価値も大きく変わり始めている」
ということです。
これまでRFIDというと、
- 棚卸
- 在庫管理
- 入出庫管理
- ICタグ読み取り
など、「読むこと」が中心でした。
ただ、AI時代になった今、
RFIDの価値は“その先”に進み始めています。
それは、
「現場データを継続的に記録し、分析・改善につなげること」
です。
「ビッグデータ」の価値は語られていた。でも扱いきれなかった
「ビッグデータ」という言葉は、かなり前から存在していました。
企業には以前から、さまざまなデータがあります。
- Webアクセス
- 問い合わせ履歴
- 勤怠
- 工数
- 出荷履歴
- 在庫データ
- センサーデータ
しかし実際には、
「データはある。でも活かしきれない」
というケースも多かったと思います。
さらに重要なのは、
内部データだけではなく、
- 市場動向
- 競合
- 天候
- 繁忙期
- イベント
など、
“外部要因”も含めて分析する必要がある
ということです。
しかし実際には、
- データが別々のシステムに分断されている
- 横断分析が難しい
- BIツールが高い
- 分析人材が必要
- システム構築コストが高い
といった課題がありました。
つまり、
「ビッグデータ」の価値は語られていた。
でも現実には、膨大なデータを扱いきれていなかった。
というのが実情だったと思います。
AIの普及で、状況が一気に変わり始めた
しかし最近、AIの普及で状況がかなり変わってきました。
以前は難しかった、
「異なる種類のデータを横断的に分析する」
ことが、かなり現実的になってきています。
例えば、
- RFID利用履歴
- 勤怠
- シフト
- 出社人数
- 会議予定
- 問い合わせ数
- 出荷量
- 繁忙期
こうしたデータを組み合わせ、AIで傾向を分析する。
しかも今は、自然言語でAIに相談しながら、
- 傾向分析
- 異常検知
- 仮説出し
などを、以前より圧倒的に手軽に試せるようになっています。
これはかなり大きな時代変化だと思います。
「記録しておく価値」が一気に上がった
ここで重要なのが、
「まず記録しておく」
ことです。
以前は、
「記録しても活用できない」
ケースも少なくありませんでした。
しかしAI時代になった今、
「後から分析できる」
可能性が一気に高まっています。
つまり、
「まず記録しておく」
こと自体に、大きな価値が出てきています。
そこで改めてRFIDの真価が問われる
ここで改めて価値が高まっているのが、RFIDです。
RFIDの真価は、
「現場データを自然に継続記録できる」
ところにあります。
例えば、
- 誰が
- 何を
- いつ
- どこで
- どれくらい利用したか
こうした情報を、現場負担を大きく増やさず記録できる。
これはかなり大きいです。
RFIDは“在庫管理だけ”ではない
RFIDというと、どうしても「在庫管理」のイメージが強いですが、
実際には、
- 利用頻度
- 持出傾向
- 探し物
- 利用時間帯
- 滞留
- 利用偏り
など、
「現場の動き」
を記録できる技術でもあります。
ここに、AI時代との相性の良さがあると感じています。
“現場のクセ”が見えてくる時代へ
例えば、
- 月曜朝に探し物が増える
- 特定備品だけ不足しやすい
- 特定の人に利用が偏る
- 繁忙期に持出が集中する
- 使われていない備品がある
以前なら、
「なんとなく感じていたこと」
が、
「データとして見えてくる」
可能性があります。
さらに、
- 勤怠
- 出社人数
- シフト
- 問い合わせ数
- 出荷量
などと組み合わせることで、
「なぜそうなっているのか」
も見えやすくなってきます。
RFIDは“読む”から“分析する”時代へ
以前のRFIDは、
「タグを読む」
こと自体が中心でした。
しかしAI時代になった今、
「継続記録したデータを、後から分析・改善につなげる」
方向へ、価値が大きく変わり始めています。
つまり、
RFIDは“読む”時代から、“分析する”時代へ
移り始めているのです。
まとめ
AI時代になったことで、
「記録したデータを活かせる時代」
になってきました。
そして今、
「継続的にデータを取得できるRFID」
の価値が、改めて高まり始めています。
今後は、
「どれだけ読むか」
ではなく、
「どんなデータを継続記録し、どう分析・改善につなげるか」
が重要になっていくのかもしれません。
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