滞留在庫の早期発見と引当金計上のルール化【コンピューター機器メーカー】 
倉庫に眠る旧型部品や返品製品をAIが滞留期間から自動抽出し、将来の陳腐化リスクに基づき引当金を厳格に計上する在庫健全化ルールです。メリットは、不良資産を早期に費用化することで、BSの健全性を保ち、突然の巨額評価損による決算ショックを回避することです。経理と物流が在庫評価基準を統一。キャッシュ化の見込みがない在庫を「負債」と捉え、資産の質を最高水準に保ちます。
 職種 |
経理 |  施策難易度 |
★★★☆☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
IT・情報通信 |  目的 |
BSの健全性維持 決算ショックの回避 |
| 業界② |
コンピューター機器メーカー |  対象 |
物流部長 監査法人 経理責任者 |
 費用 |
50〜200万円 |  実施期間 |
60 |
主なToDo
- 旧型部品や返品製品を滞留期間から自動抽出するAI在庫健全化ルールを策定する
- 将来の陳腐化リスクに基づき引当金を厳格に計上し、不良資産を早期に費用化する
- キャッシュ化見込みのない在庫を「負債」と捉え、資産の質を常に最高水準に保つ
期待できる効果
期末の突然の巨額評価損による決算サプライズを回避し、常に正確な資産実態を開示できる。
躓くところ
現場（営業・物流）の「売りたい/残したい」意向との対立。AI予測モデルの妥当性。
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