実施時期: 2022年09月|2026.05.19 最終更新
来店客予測をAIで自動化し、精度95%以上と年間1100時間の工数削減を実現
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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
- 店長の経験や勘に頼った属人的な需要予測から脱却したい
- 天候による客数変動を正確に予測し、食品ロスや機会ロスを減らしたい
- 来店客予測やシフト作成にかかる管理職の業務負担を軽減したい
プロジェクト概要
背景・目的
首都圏で305店舗を展開する食品スーパーマーケットチェーンの株式会社マルエツでは、店舗の管理職が前年の実績や経験に基づいて2週間から2か月先の来店客数を予測し、発注システムやレジのシフト管理システムに手入力していました。しかし、属人的な予測は担当者によって精度にバラツキが生じやすく、入力作業にも多大な時間を要していました。さらに、スーパーマーケットの客数は天候の影響を大きく受けるため、予測が外れると売れ残りによる食品ロスや品切れによる機会ロスが発生するほか、人員配置の過不足が生じることも大きな課題となっていました。
こうした現場の課題を解決し、店舗業務の効率化を図るため、高精度な気象データを活用したAIによる来店客予測の導入を決定しました。
アプローチと成果
アプローチ
株式会社ウェザーニューズが提供する気象データ提供・分析サービス「WxTech」の「来店客予測データ」を導入しました。このシステムは、1kmメッシュの過去天気予報データ、店舗ごとの過去の来店客数やセールなどのビジネスデータ、曜日やイベントなどのカレンダー情報の3つを機械学習させた独自の「AI来店客予測モデル」を活用しています。最新の1kmメッシュ天気予報を取り込むことで、日々の天候変動だけでなく、台風や大雪といった荒天時の買い控え傾向も考慮した高精度な予測を実現しています。
マルエツでは、この予測データを全店舗に先行導入し、段階的に発注システムやレジのシフト管理システムと連携させました。現在は、全店舗に自動配信・入力される予測客数を管理職が確認し、地域催事など特別な事情がある場合のみ修正を行う運用体制を構築しています。
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
属人化解消
エラー・ミスの削減
推進したこと
既存システムとのAI連携
AIによる予測モデルの導入により、月間の客数予測精度は95%以上という高水準を維持しています。全305店舗における客数修正率はわずか0.5%にとどまり、店舗での客数予測や入力作業が大幅に効率化されました。
これにより、自動発注の精度向上やレジシフトの最適化が実現し、客数予測および入力作業にかかる工数を年間で約1,100時間削減する効果を生み出しています。現場の管理職の負担が軽減されたことで、今後は他のシステムとの連携をさらに深め、店舗オペレーションの効率化や販促施策への活用など、さらなるデジタル変革を推進していく展望です。
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
バックオフィス・管理部門（人事・経理・法務）
勤怠管理・シフト作成AI
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
外部・Web・SNSデータ
外部API・リアルタイムデータ
外部データベース・統計情報
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
連携ツール
連携したシステム・SaaS
基幹システム・SQL DB
WarpBiz編集部の事例考察
成功の最大の要因は、自社の過去データだけでなく、高精度な1kmメッシュの気象データをAIに学習させ、天候という外部要因を精緻に予測モデルへ組み込んだ点です。このアプローチは、小売業だけでなく、飲食業やテーマパーク、交通機関など、天候に左右されやすいあらゆる業種の需要予測や人員配置に応用可能です。導入にあたっては、現場の管理職が予測結果を信頼して運用できるよう、段階的なシステム連携と確認プロセスを設けることが重要になります。同様のAI活用を検討される方は、ぜひ他の需要予測の事例記事もご覧ください。
プロジェクト実施・導入企業
株式会社ウェザーニューズ
気象データ提供・分析サービスなどを展開する企業。
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株式会社マルエツ
小売・飲食事業者向けに「来店客予測データ」を提供開始 、食品スーパー「マルエツ」が先行導入 | Weathernews Inc.
発行元：Weathernews Inc.
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