ライフの生鮮発注をAI需要予測で3週間先まで自動算出、全304店舗へ

予測の対象期間を5日先から3週間先へ広げた設計が、この取り組みの中心にあります。ここで効いているのは、期間を長くしたこと自体よりも、予測の時間軸を業務の締切のほうに合わせたことだと考えられます。生鮮部門はプロセスセンターやメーカーへ計画数量を事前に出す必要があるため、AIが5日先までしか答えを返せなければ、肝心の意思決定の瞬間には間に合いません。事前発注と発注確定時の数量調整という二つの機能が併せて用意されたのも、予測をこの時間軸の実務に乗せるための手当てと読めます。

人が担う仕事を、画面上の異常値の確認に絞った運用設計も要点です。全品目の数量を一つずつ検算する形にしてしまうと、自動算出で浮いた時間が確認作業に食われてしまいます。判断の初期値をAIが置き、人は外れて見えるものだけを見る。この分担にしたことで、経験の浅い担当者でも同じ手順で発注に関われる余地が生まれました。

すでに日配品で動いていた仕組みを土台に、生鮮の要件へ拡張していく進め方も見逃せません。2021年から稼働している基盤があれば、データの入り口や現場の操作は据え置いたまま、生鮮特有の差分だけに開発と検証を集中できます。サービスを提供するBIPROGYが予測と発注の仕組みを担い、小売側が現場要件と検証の場を差し出すという役割分担のもと、まず実験店舗で確かめてから全店の判断へ進む段取りが取られました。