中国地方でスーパーマーケットを運営するマルイは、日本アイ・ビー・エム（以下、日本IBM）が提供する流通業向けデジタルサービス・プラットフォーム「IBM Digital Services Platform（DSP）」の「AI需要予測（IBM Advanced Demand Forecast）」を活用した実証実験を実施した。
2023年11月から2024年2月までの4ヵ月間におよぶ実証実験の結果、1ヵ月の客数予測精度（店舗平均）が90％を超えた。また、販売機会向上と廃棄ロス削減などの成果が確認された。
これを受け、マルイは2024年3月から7月まで一部の店舗での実運用を行い、1店舗あたりの発注時間50％削減という効果が確認できたため、AI需要予測を全店舗へ正式に導入することを決定した。
導入サービスの詳細と効果
AI需要予測では、天候や催事などの要因をもとに販売データを分析し、商品ごとに最適な予測モデルを自動適用する。これにより、発注時間の短縮だけでなく、売り場メンテナンスや接客にかける時間の確保が可能になり、店舗の活性化にも貢献した。
実証実験の結果と効果
今回の実証実験において、日本IBMは流通業界の知見やAIとアナリティクスの専門知識に加え、流通業向けDSPを活用したIBM Cloud基盤上でのAI需要予測システム構築、AI予測結果を実運用で活用するための併走支援を実施した。
- 対象カテゴリー：和日配（豆腐、納豆など）、洋日配（牛乳、デザートなど）
- 実施店舗：5店舗（ノースランド店、総社店、湯郷店、両三柳店、安倍店）
- 使用データ：店舗情報、販売実績、商品情報、販促情報、コロナ情報、気象情報、カレンダー情報
定量効果
- 販売数予測精度：和日配96.3％
- 売上前年比：和日配102％
- 月額ロス率前年比：和日配97.5％、
- 発注時間：各カテゴリーそれぞれ50％削減
定性効果
- 担当者の公休前の発注忘れ防止や従業員の休暇中の心労削減
- 定型業務量削減による店舗スタッフのモチベーション向上
- 発注業務削減時間を高付加価値のサービス提供時間へ変換したことによる店舗活性化
- 欠品状況の可視化および定番商品の品揃えの改善
マルイと日本IBMはこれらの成果を踏まえ、今後は部位が多く予測の難しい精肉や惣菜、インストアベーカリーへのAI需要予測の展開と製造計画への利用を検討している。さらには時間帯別の客数予測を活用した人員計画最適化を図り、スーパーマーケットの店舗管理におけるデジタル化を推進していく考え。
