経験と勘からデータサイエンスへの転換
リテール業界において、食品ロス削減の取り組みが新たな段階に入っている。従来の「経験と勘」に基づく見切り判断から、データとAIを駆使した科学的アプローチへの移行が加速し、もはや業界標準となりつつある。
流通経済研究所の最新レポートによると、「見切り最適化は販売速度×在庫量×期限×需要予測の組み合わせで決まる」という結論が示されており、今年のスーパーマーケットは「安くする技術」ではなく「適切な価格とタイミングで売り切る技術」が競争力の源泉となっている。
見切りDXの標準化により、感覚的な価格設定から「データ×AI×現場SOP」の三位一体による設計手法への転換が完了した企業では、顕著な成果が報告されている。
コンビニ・スーパー大手の成功事例
**ローソンの次世代発注システム「AI.CO」**は、全店展開により大きな成果を上げている。このシステムは発注推奨に加えて値引き推奨まで含めた適正化を実現し、同社の売上・利益拡大に大きく寄与。今年2月の決算では営業収益1兆1707億円、純利益599億円という過去最高を記録した。
販売実績データに基づく需要予測により、ムダな廃棄を生み出さない発注体制を構築している点が特徴的だ。
**イオンの「AIカカク」**では、店内調理の惣菜や加工食品、生鮮部門において、販売実績や天候データをAIが学習し、適切な値引きタイミングと価格設定を提案する仕組みを運用中。システム導入前と比較してロス率が1割以上低減という具体的な成果を達成している。
ライフコーポレーションでは、惣菜部門で製造計画と値引きタイミングの最適化により廃棄削減効果を実現。AIによる日配品や生鮮食品の発注数予測システムでは、従来の手作業と比べて所要時間を5割以上削減している。
3段階値引き戦略の標準化
国内外の小売チェーンの事例分析により、見切り率を「3段階」に分ける手法が最も再現性の高い方式として確立された。軽値引き（10〜20％）、中値引き（30％前後）、最終値引き（40〜50％）という段階的値下げにより、粗利を守りながら廃棄を抑制する手法が業界全体で定着している。
このような取り組みの背景には、食料品リスト生成AI市場の急成長がある。市場規模は2030年には46億8000万米ドルに達し、年平均成長率28.2％という予測が示されており、機械学習アルゴリズムの進歩と食品廃棄物削減への関心の高まりが成長要因となっている。
技術革新がもたらす業界変革
OMO（Online Merges with Offline）時代において、実店舗とECの境界が消失する中、膨大な商品データを扱う小売業では、AIによる自動カテゴリ分類やタグ付けシステムの導入も進んでいる。
こうした動きは、ID-POSデータを活用した需要予測AIソリューションの重要性をさらに高めており、販売実績データと外部要因を組み合わせた高精度な予測モデルが、食品ロス削減の鍵を握っている。
今年は「生成AIショッピング」も注目トピックとなっており、AIとの会話による商品検索・購入が広がる中、リテールマーケティングにおけるデータ活用の重要性はますます高まっている。