AI需要予測が食品ロス削減の切り札に
小売業界において食品ロス削減は重要な経営課題となっています。今年、国内リテール各社でAI需要予測システムの導入が加速し、大幅な食品ロス削減を実現する事例が相次いで報告されています。
データコム株式会社が発表した「惣菜部門データ&AI総合最適化戦略」では、POS/ID-POSデータをAIが分析し、「誰に・いつ・何を売るべきか」を具体的に導き出します。リピート率や廃棄時刻の分析により、「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示し、経験差に左右されない意思決定を可能にしています。
熊本のスーパーマーケット「ロッキー」では、精肉部門を対象とした需要予測AIの実証実験で注目すべき成果を上げました。原材料の発注量や加工計画を製造段階から最適化することで、プロセシングセンターの廃棄金額を3%削減、店舗のロス率は1.56ポイント改善し、年間約4400万円の削減効果を実現しています。
全国規模チェーンでの本格運用が拡大
大手小売チェーンでは、より高度なAIシステムの導入が進んでいます。全国約3,500店舗を展開するある小売チェーンでは、年間約200億円規模の食品ロスに対し、天候、曜日、近隣イベント、過去の販売データ、SNSトレンドなど50以上の変数を活用した需要予測AIを全店導入。特に廃棄率が15%を超えていた惣菜・弁当カテゴリで大幅な改善を実現しています。
ライフコーポレーションでは、全店舗にAI自動発注システムを展開し、販売実績データに気象情報や販促計画などの外部要因も組み込んだ高精度な需要予測を実現。従来の店舗ごとの発注精度のバラつきを解消し、欠品による機会損失防止と食品廃棄削減の両立を達成しています。
地域スーパーのマルイでは、季節性の高い鍋食材の発注にAI需要予測を導入し、年間で粗利益90万円の増加と216時間の作業時間削減を実現。小規模チェーンでも導入効果が明確に現れています。
リアルタイム値引き最適化で売り切り精度を向上
コンビニエンスストア業界では、ローソンが値引き推奨AI機能を全国展開し、消費期限の迫る商品に対する最適な値引きタイミングと金額をAIが推奨するシステムを運用中です。これにより店舗の在庫管理負担を軽減しながら食品ロスを削減しています。
今年のトレンドとして注目されているのが「見切りDX」による科学的値引き体系の構築です。従来の「安くする技術」から「適切な価格とタイミングで売り切る技術」へとパラダイムシフトが起きており、粗利改善、ロス削減、在庫最適化、人時効率の改善を同時に実現する事例が増加しています。
これらのAI需要予測システムは、従来のPOSデータ分析をベースとしながらも、ID-POSデータの活用により顧客行動の詳細な分析を可能にしています。マギーが提供するPowerIDのような高度なID-POSデータ解析技術と組み合わせることで、より精緻な需要予測と効果的な食品ロス削減が期待されます。
今年2月に開催されたリテールテックJAPANや流通経済研究所主催の食品ロス削減セミナーでも、これらの先進事例が多数紹介され、業界全体での関心の高さが示されています。AI技術の進化と実用化の加速により、食品ロス問題の解決に向けた取り組みは新たなステージに入ったと言えるでしょう。