AI需要予測と自動発注システム導入で在庫最適化と廃棄ロス削減 (Ｅ社)

導入企業情報

	企業名：Ｅ社 業界：卸売小売業 (スーパーマーケット) 従業員規模：80名 (店舗あたり) 事業概要: 生鮮食品、加工食品、日用品などを扱う地域密着型スーパーマーケット

導入前の課題（ビフォー）

• • 天気や地域のイベントなどで売上が変動しやすく、予測が難しいため、品切れや売れ残りが起きていた。
  • 商品の発注作業に時間がかかり、担当者の経験に頼る部分が大きかった。
  • 食品の廃棄ロスを減らすことが、経営上の大きな課題だった。

取り組み内容・導入したDX施策 (アクション)

• • 過去の販売データや天気、曜日、イベント情報などをAIに学習させ、商品の需要を予測するシステムを導入。
  • AIの予測結果をもとに、推奨される発注量を計算し、自動で発注するシステムを導入。
  • 店舗スタッフがハンディ端末で在庫状況を簡単に入力・確認できるシステムも活用。
  • POSレジのデータと連携し、リアルタイムで売上を分析できるツールを導入。
    
    

    ソリューション概要図: [導入システムの概要図]

導入後の成果・効果 (アフター)

• • AIによる精度の高い需要予測のおかげで、欠品率が50%削減され、売上の機会損失が減った。
  • 適切な在庫量を保てるようになり、売れ残りによる食品廃棄ロスが30%削減された。
  • 発注作業が自動化され、担当者は売り場作りや接客など、他の重要な業務により時間をかけられるようになった。
  • データに基づいて客観的に発注量を決められるようになった。
    

成功のポイント・工夫した点

• • AIの予測精度を定期的にチェックし、学習データを更新して精度を維持・向上させた。
  • 特売やイベントなど、通常とは異なる要因もシステムに反映できるような仕組みを作った。
  • 現場のスタッフがシステムをスムーズに使えるように、分かりやすいマニュアル作成や研修を行った。

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