実施時期: 2024年02月|2026.06.02 最終更新
生鮮品の発注業務の属人化をAI需要予測で解決し、作業時間と廃棄ロスを削減
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プロジェクト概要
アプローチと成果
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
- 発注業務が属人化しており、担当者の経験や勘に依存している
- 欠品による販売機会の損失や、過剰発注による廃棄ロスを減らしたい
- 難易度の高い業務を標準化し、新人スタッフを早期に戦力化したい
プロジェクト概要
背景・目的
小売業界全体で労働力不足が深刻化する中、ライフコーポレーションにおいても店舗の省人化や労働生産性の向上が急務となっていました。特に多品目を取り扱うスーパーマーケットにおいて、商品の発注業務は適切な数量を見極める難易度が高く、欠品による販売機会の損失や過剰発注による廃棄ロスに直結する重要な業務です。
中でも生鮮部門は、店舗や納品先の要望に応じて流通加工を行うプロセスセンターやメーカーに対し、計画数量を事前に発注する必要があります。 そのため、数日先の予測で済む日配品とは異なり、より長期間にわたる精度の高い需要予測が求められており、従業員の経験や勘に依存しない仕組みづくりが課題となっていました。
アプローチと成果
アプローチ
この課題を解決するため、BIPROGY株式会社が提供するAI需要予測による発注自動化サービス「AI-Order Foresight」を生鮮部門に導入しました。 同社ではすでに2021年2月から日配品に対して同サービスを活用していましたが、今回新たに生鮮部門特有の要件に対応させるための拡張を行っています。
具体的には、販売実績や気象情報、特売企画情報といった多角的なデータをもとに、AIが日々の商品発注数を自動算出する仕組みを構築しました。さらに、プロセスセンターやメーカーへの事前発注および発注確定時の数量調整機能を追加し、AIによる需要予測の自動算出期間を従来の5日間から3週間先へと大幅に拡大しています。これにより、統計解析とAI技術を組み合わせた高精度な分析を短時間で実施できる環境を整えました。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
業務の自動化
人手不足の解消
属人化解消
コスト削減
売上・収益の向上
実験店舗での事前検証において、当初計画していた発注作業時間の削減目標を達成し、精度の高い発注業務が実証されました。この結果を受け、全304店舗の生鮮部門への本格導入が決定しています。
AIが3週間先までの発注数量を算出し、担当者は画面上の異常値を確認するだけで済むようになったため、大幅な作業効率化と発注精度の向上が見込まれています。また、欠品や過剰在庫が減少することで、販売機会の損失や廃棄ロスの削減にもつながっています。さらに、難易度の高い発注業務が自動化されたことで、経験の浅い従業員でも適切な発注が可能となり、新しく採用されたスタッフの早期戦力化という定性的な成果も生み出しています。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
全社共通・汎用業務
AIによる定型業務の自動化
小売・流通・EC
需要予測
自動発注・在庫補充最適化
活用したデータ
数値・Excel・ログ
売上・受注・販売実績
特売企画情報
外部・Web・SNSデータ
外部API・リアルタイムデータ
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
機械学習（数値データからの予測・推論）
統計モデル（数値データに基づく傾向分析）
活用・導入したAIモデル・ツール
その他のツール
WarpBiz編集部の事例考察
本事例の成功の最大の要因は、生鮮品特有の「長期間の事前発注」という要件に対し、AIの予測期間を3週間に拡張して柔軟に対応した点にあります。このアプローチは、飲食業の食材発注や製造業における部品手配など、リードタイムが長く廃棄リスクを伴う業務にも広く応用可能です。導入にあたっては、気象情報や特売情報など、外部要因データの継続的な入力と精度維持が予測モデルの鍵となる点に注意が必要です。同様のAI活用を検討される方は、ぜひ他の需要予測事例もご覧いただき、自社に合ったツール探しにご活用ください。
プロジェクト実施・導入企業
BIPROGY株式会社
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ライフコーポレーション
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