マルイが日本IBMのAI需要予測を全店舗へ正式導入、客数・販売予測精度の向上と発注時間を削減

株式会社マルイでは、一部の賞味期限の長いカテゴリーにおいて、一定の在庫量を維持する在庫型・統計需要予測方式の自動発注を開始していたが、気象条件や販売促進の結果で大きく需要が変化することに加え、賞味期限が短い商品の需要予測はカテゴリー毎に単品の販売動向が異なるため実施できておらず、大きな改善項目として挙げられていた。

こうした中、マルイと日本アイ・ビー・エム株式会社（以下、日本IBM）は、店舗での発注業務軽減や利益率向上、店舗運営業務支援を目的として、日本IBMが提供する流通業向けデジタルサービス・プラットフォーム（以下、DSP）の「AI需要予測（IBM Advanced Demand Forecast）」を活用した実証実験を、2023年11月から2024年2月までの4ヶ月間実施した。

「AI需要予測」は、アナリティクス技術により、天候や催事など店舗売上影響要因であるコーザルデータや顧客の販売データの傾向分析を導入し、全ての商品を一律に運用するのではなく、最適な予測モデルを商品ごとに自動で適用する予測手法によって細かな対応を可能にするものだ。

今回の実証実験の結果、1ヶ月の客数予測精度（店舗平均）が90％を超え精度を達成。また、販売機会向上と廃棄ロス削減につながったのだという。

この結果を受けマルイは、2024年3月から7月まで、一部の店舗での実運用を行い、1店舗あたりの発注時間の50%削減の効果を確認しため、2024年9月から「AI需要予測」を全店舗へ正式に導入することを決定した。

マルイと日本IBMはこれらの成果をふまえ、今後、部位が多く予測の難しい精肉や惣菜、インストアベーカリーへの「AI需要予測」の展開と、製造計画への利用を検討するとしている。

さらに、時間帯別の客数予測を活用した人員計画最適化を図り、スーパーマーケットの店舗管理におけるDXを推進していく計画だ。

IoTNEWS編集部

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