スーパーのマルイがAI需要予測を全店導入、発注時間半分でロス2.5％減

マルイが全店舗でAI需要予測を導入したことで、発注時間が半減し、廃棄ロスが2.5％減少しました。
この取り組みは、食品ロス削減や業務効率化を実現し、労働人口減少の問題にも対応する重要な一歩です。
地域経済への影響も期待されます。

記事の概要

食品スーパーのマルイは、2024年9月に全24店舗で日本IBMのAI需要予測システムを導入しました。
実証実験では予測精度が96％を超え、月間ロス率は前年同期比で2.5％減少しました。
また、発注にかかる時間も半減し、効率化が図られました。
この取り組みは、労働人口減少や廃棄ロスといった課題の解決を目指しており、効率化によって得られた時間を他の業務に活用することで、働き方の充実も期待されています。
マルイは、既存の自動発注システムと連携しやすい点や予測精度の高さを評価し、IBMのシステムを採用しました。
AIが店舗の販売データや気象情報などを元に需要を予測し、自動発注を実現する仕組みです。

記事のポイント

1. AI導入による効率化： マルイがAI需要予測を全店導入することで、発注にかかる時間が半分に短縮されました。
2. 廃棄ロスの削減： 導入によって、賞味期限が短い商品の廃棄ロスが前年同期比で2.5％減少し、経済的な効果が期待されます。
3. 労働環境の改善： AIによる業務効率化により、労働人口減少の影響を受ける中で、社員のモチベーション向上が図れる見込みです。

詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

日経クロステック（xTECH）

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