実施時期: 2023年03月|2026.05.19 最終更新
POSデータの分析で売れ筋を特定し、売店の在庫不足と廃棄を解消
※イメージ画像です
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
- 働き方の変化に伴う顧客ニーズの多様化に対応したい
- 現場主導でデータ活用ができる人材を育成したい
- データに基づいた発注で在庫最適化やフードロス削減を実現したい
プロジェクト概要
背景・目的
NECライベックスは、顧客企業のオフィス内にある社員食堂や売店の運営を受託しています。しかし、近年の働き方の変化によりオフィスへの出社人数が大幅に減少し、従来の「大混雑・売り切れ」を前提とした店舗運営からの転換を迫られていました。
これからの価値として、個人のニーズに合わせた「欲しい時に欲しい商品が買える」店舗運営を目指すことになりました。また、売れない商品を仕入れて余らせることはビジネス上の痛手であると同時に、フードロスという社会課題にも直結しています。そこで、POSデータを活用して顧客と商品のマッチングを最大化し、品揃えを最適化するプロジェクトを開始しました。
アプローチと成果
アプローチ
データサイエンティストなどの専門人材を新たに配置するのではなく、現場主導でのデータ活用を目指し、NECの支援のもとで伴走型のデータ分析人材育成に取り組みました。
現場の担当者がデータ分析の基礎知識や課題整理の手法を学習した上で、Microsoft Power BIを用いた実践的なワークショップを実施。ワークショップでは、自社のPOSデータを用いて「商品中心の分析」と「人を中心にした分析」の2つのテーマを設定しました。
商品分析では売れ筋と死筋を明確にし、顧客分析では利用頻度に応じたグループ分けを行い、それぞれの購買傾向を深掘りするプロセスを踏むことで、現場の感覚をデータで裏付ける取り組みを進めました。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
データ分析・意思決定支援
データドリブン文化の定着
推進したこと
データ戦略・活用策定
AIリテラシー向上
AI人材の育成
内製化・自走体制の構築
AI活用の社内展開・定着
分析の結果、一般的なコンビニとは異なり「デスクで食べても散らからない直まきおにぎりが人気」といった独自の傾向や、時間帯・顧客グループごとの細かなニーズを発見することができました。
これらの分析結果は、実際の店舗での発注業務に反映されています。現場の担当者が自らデータを見て、考えて、実践するサイクルを回せるようになり、中堅・中小企業における限られた人員でも効率的かつ精度の高いサービス向上が可能となりました。
今後は、商品の組み合わせ傾向を把握するバスケット分析など、さらに高度なデータ活用やマーケティング施策への展開を計画しています。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
AI人材育成・研修
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
マーケティング
顧客行動分析
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経営データ分析・意思決定支援
小売・流通・EC
需要予測
自動発注・在庫補充最適化
飲食サービス
フードロス削減
活用したデータ
数値・Excel・ログ
売上・受注・販売実績
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）
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
成功の最大の要因は、高度なAIシステムをいきなり導入するのではなく、現場の担当者が身近なBIツールを用いて自社のPOSデータを分析し、実務に直結するインサイトを得る「伴走型の人材育成」を選択した点にあります。このアプローチは、小売業だけでなく、飲食業やサービス業など、顧客の購買行動データを保有するあらゆる業種での需要予測や在庫最適化に応用可能です。導入にあたっては、目的を明確にせずにツールだけを導入すると現場に定着しないリスクがあるため、本事例のように「売れ筋の定義」などを具体化し、小さな成功体験を積むことが重要です。現場主導のデータ活用やAI人材育成に関心がある方は、ぜひ他の伴走支援事例も参考に、自社に最適なアプローチを検討してみてください。
プロジェクト実施・導入企業
NEC
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株式会社NECライベックス
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