過去の販売実績、天候予測、カレンダー情報(特売・行事)、近隣競合店の動向をAIが分析し、日々の発注量を自動算出するシステムです。スーパーでは生鮮食品の廃棄ロス削減、ホームセンターでは数万SKUに及ぶ在庫の適正化が喫緊の課題です。本施策により、担当者の経験に頼っていた発注業務を標準化し、欠品による機会損失と過剰在庫によるコストを同時に抑制します。店舗スタッフは品出しや接客などの付加価値業務に専念できるようになり、生産性が劇的に向上します。また、本部一括での在庫管理精度が高まることで、物流センターの配送効率最適化にも大きく寄与する小売DXの基幹施策です。
職種 |
情報システム | 施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
業界① |
小売・サービス | 目的 |
コスト削減 効率化 |
業界② |
スーパー・HC | 対象 |
SCM 店長・店舗運営 購買・仕入れ部門 |
費用 |
500〜5000万円 | 180 |
主なToDo
- 過去3年分の販売データとマスタのクレンジング・統合
- AI予測モデルの構築と特定カテゴリでの実証実験(PoC)
- 基幹発注システムへのAPI連携開発と現場オペレーション移行
期待できる効果
廃棄損を10-20%削減。発注時間を1店舗あたり1日2時間削減。属人化の解消。
躓くところ
突発的なトレンド(SNS等)への対応。AIの提案に対する現場の不信感。

AI需要予測・自動発注システム【スーパー・HC】






