実施時期: 2025年06月|2026.05.19 最終更新
属人的な発注業務をAIで最適化し、週約6時間の作業時間を削減
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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
- 担当者の経験や勘に頼った業務から脱却したい
- 欠品による機会損失や過剰在庫による廃棄を減らしたい
- 定型業務にかかる時間を削減し、スタッフの負担を軽減したい
プロジェクト概要
背景・目的
従来の発注業務は、各店舗の担当者が自店舗の過去の実績や個人の経験に頼って行われていました。そのため、発注精度のばらつきが生じやすく、商品の欠品による販売機会の損失や、過剰発注による廃棄ロスの発生が大きな課題となっていました。
これらの課題を解決し、店舗運営を最適化するために、AI技術を積極的に活用した精度の高い発注システムの導入を決定しました。
アプローチと成果
アプローチ
AIを活用した新たな発注システム「AIレコメンド発注」を導入しました。このシステムは、過去1年間の販売実績をはじめ、店舗周辺の通行量（時間帯別、性別、年代別）、気象データ、カレンダー情報など多岐にわたる膨大なデータをAIが分析・学習し、日別・便別・単品別に最適な販売予測数を算出します。
単なる予測にとどまらず、立地環境が似ており利益額が高い店舗を「お手本店」として設定し、その販売実績を参照することで、自店で扱っていなかった売れ筋商品を推奨する機能を実装しています。さらに、次の納品までの在庫繰り越し分を考慮し、適切な商品陳列量を維持するための「売場ボリュームを保つ数」を自動で算出・加算する仕組みも取り入れています。
AIが算出した推奨値は1日4回更新されますが、新商品やイレギュラーなイベントなどAIが考慮しきれない要素については、店舗スタッフが手動で柔軟に調整できる運用体制としています。
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
コスト削減
売上・収益の向上
従業員満足度・働き方改善
AIが発注推奨値を自動算出することで、発注業務にかかる時間を1店舗あたり1週間で約6時間削減することに成功しました。これにより、発注担当者の業務負担が大幅に軽減されています。
また、適切な商品陳列量の維持による販売機会の最大化や、過剰発注の抑制による廃棄ロスの適正化（フードロス対策）といった効果も期待されています。今後は導入店舗での売上や収益への効果を検証し、さらなる展開店舗の拡大を目指すとしています。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
自社活用（自社開発・活用推進）
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
棚割り最適化・欠品検知
活用したデータ
数値・Excel・ログ
売上・受注・販売実績
外部・Web・SNSデータ
外部データベース・統計情報
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・統計モデル（数値データからの予測・分析）
WarpBiz編集部の事例考察
成功の最大の要因は、AIによる高精度な予測だけでなく、利益率の高い「お手本店」のデータを参照して品揃えを提案する仕組みを取り入れた点にあります。このアプローチは、多店舗展開を行う飲食業やサービス業など、他業種における店舗ごとの売上底上げ施策としても応用可能です。導入にあたっては、AIが予測しきれない突発的なイベントや新商品への対応として、現場スタッフが手動で調整できる余白を残すことが重要です。同様の需要予測や発注自動化を検討される方は、ぜひ他の小売業の事例記事もご覧ください。
プロジェクト実施・導入企業
株式会社ファミリーマート
コンビニエンスストアチェーンの運営
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AIを活用した新たな発注システムを導入 ～店舗の業務効率化と販売機会の最大化を実現～｜ニュースリリース｜ファミリーマート
発行元：株式会社ファミリーマート
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