AI需要予測で発注を自動化、食品スーパー49店舗の残業を7.9%削減

店舗ごとに発注ロジックを個別調整できる柔軟性を土台に据えた設計が、この取り組みの起点になっています。売場が均一であることを前提にした一般的な発注システムでは、顧客の個別状況に合わせてロジックを修正・構築することが難しく、店舗ごとに陳列も配置も異なるハローデイの売場には対応が困難でした。売場スペースや商品配置の違いに加え、取引先ごとに異なる注文ロットや納品条件まで条件として取り込み、ロジックを自動調整する方針は、店舗の個性を標準化して消す対象ではなく、計算の前提として受け入れた判断だと考えられます。

予測の精度を運用の中で育て続ける仕組みも、効き方としては大きいのではないでしょうか。AIは過去の販売実績だけでなく、天候・曜日・イベントという売れ行きを左右する外部要因を学習して店舗ごとの需要を予測します。そのうえで実際の販売データを全店舗のデータベースへ蓄積し、次回の需要予測に戻す。毎日更新されるデータで予測と提案を繰り返す循環があるため、稼働開始時点の精度が到達点として固定されずに済んでいます。

慎重に段階を踏んだ進め方も見逃せません。2023年の検討開始から、2024年1月の5店舗でのパイロット導入、実店舗での検証とアジャイル開発を経て、全店稼働は2025年6月でした。売場が店舗ごとに違う以上、机上の要件定義だけでロジックを固めるのは難しく、実店舗で動かしながら直す以外に確かめようがなかったと見るのが自然です。加えて、日立が導入設計・運用検証・全体マネジメントを引き受け、日立ソリューションズ西日本が現地での導入サポートとインターフェイス構築を担うという役割の分け方は、全社共通の設計と各店舗の事情への対応という性質の違う仕事を、それぞれの近さに応じて配置したものと読み取れます。