リテール業界における食品ロス削減が新たな段階に入っている。従来の「勘と経験」に依存した発注業務から、AI需要予測システムを活用した科学的アプローチへの転換が、目に見える成果を生み出している。
コンビニチェーンが牽引するAI発注システム普及
コンビニエンスストア各社では、AI需要予測システムの全国展開が本格化している。セブン‐イレブンでは、13種類のLLMを使い分ける生成AI基盤を約8,000人の全社員に展開し、AI発注システムによって発注業務時間を約40%削減することに成功した。これにより、従業員はより付加価値の高い業務に集中できるようになり、同時に食品ロスの削減も実現している。
ファミリーマートも今年、AI発注システムの全国導入を完了した。同社のシステムは、従来の経験と勘に依存していた発注業務をAIにより標準化することで、新人スタッフでも精度の高い発注を可能にしている。これは人手不足が深刻化する小売業界において、業務効率化と品質維持を両立する重要なソリューションとなっている。
ローソンも、販売実績データをもとにした商品需要予測システムを全国で運用しており、無駄な廃棄を生み出さない発注体制を構築している。
スーパーマーケットでも進む「見切りDX」
スーパーマーケット業界では、「見切りDX」と呼ばれる科学的な値引きシステムが標準となりつつある。これは「データ×AI×現場SOP」の三位一体による最適化アプローチで、AI需要予測と値引き最適化により惣菜・日配品の廃棄削減を実現している。
イオンが導入した「AIカカク」システムでは、店内調理惣菜・生鮮部門においてAIによる値引きタイミングと価格設定の自動化を実現。システム導入前と比較してロス率を1割以上低減するという具体的な成果を上げている。
ライフコーポレーションでは、日本ユニシスと共同開発したAI需要予測自動発注システム「AI-Order Foresight」により、年間40万時間の発注作業を半減させている。このシステムは継続運用により、さらなる精度向上と効率化を達成している。
生鮮食品特化AIが実現する高精度予測
現在のAI需要予測システムの特徴は、複数の要素を組み合わせたリアルタイム分析にある。過去の販売データに加え、気温・天候・曜日・時間帯・地域特性などの情報を統合することで、必要な量を必要なタイミングで供給する仕組みが確立されている。
特に注目されるのが、賞味期限の短い青果・精肉・鮮魚・日配品に特化したAIシステムの進化だ。POSデータ・カレンダー情報・気象データを細かく学習し、「雨が降ると客足は減るが、雨上がりの夕方は来店が増える」といった微妙な傾向まで捉える高精度システムが普及している。
データコム株式会社が3月に発表した惣菜部門向け「データ＆AI総合最適化戦略」では、AIパートナー「Tiramisu」による需要予測で、「商品Aはリピート率が低く夕方の廃棄が多いため、製造数を20%削減すべき」といった具体的なアクションを提案している。このように、単なる需要予測を超えて、具体的な改善施策まで提示するAIシステムが登場している。
業界全体への波及効果と今後の展望
これらの取り組みは、食品ロス削減という社会課題の解決に直結している。また、人手不足が深刻化する小売業界において、限られた人的リソースを有効活用するためのインフラとしても機能している。
ID-POSデータを活用した需要予測技術は、個々の店舗の特性や顧客行動をより深く理解することを可能にし、従来のマス的なアプローチでは実現できなかった精密な在庫管理を実現している。
小売業界全体での取り組みが加速する中、AI需要予測システムは単なる効率化ツールから、持続可能な事業運営を支える基盤技術へと進化を続けている。