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AI需要予測で商品発注業務時間を35%短縮、欠品率27%削減

AIが最適な販売予測数を提案。
発注業務の効率化と顧客満足度向上を両立

背景

イトーヨーカ堂では、商品発注業務の正確性向上が課題でした。発注量の不足は顧客離れの要因となり、過剰な発注は在庫増加を招きます。天候やイベントなど外的要因が複雑に絡み合うため、ベテラン担当者の知識と経験に頼る部分が多く、慢性的な人材不足により若手への知見継承が困難な状況でした。

活用内容

イトーヨーカ堂は、2020年9月から全国132店舗でAI需要予測システムを本格導入しました。カップ麺、菓子、冷凍食品、牛乳など約8,000品目を対象に、価格、商品陳列情報、天候データ、曜日特性、客数などをAIが分析し、最適な販売予測数を発注担当者に提案するシステムです。

2018年春からテスト店舗で検証を開始し、特にイトーヨーカドー大森店での実証では、NECのAI技術を活用して定量的な効果測定を実施しました。

実績・効果

AI需要システムで発注作業時間短縮と商品欠品の減少に成功

テスト店舗(大森店)での検証により、発注作業にかかる時間が平均35%(*1)短縮され、冷凍食品では42%(*1)もの大幅な短縮を実現しました。また、営業時間中の商品欠品が27%(*1)減少し、適正な在庫数量の確保にも成功しています。

短縮できた時間は、接客や売り場づくりなど顧客体験（CX）向上につながる業務に再配分され、店舗の業績向上と従業員のモチベーション向上にも寄与しました。

*1)本ケースの具体的な数値（35%、27%、42%）は、大森店での実証実験結果に基づいています。

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