マルイと日本IBMのAI需要予測が店舗業務を大革新

マルイと日本IBMの新たな挑戦

株式会社マルイと日本アイ・ビー・エム株式会社（日本IBM）は、先進的なAI技術を利用した需要予測の実証実験を行いました。実験は2023年11月から2024年2月の4か月間実施され、発注業務の軽減と販売予測の精度向上を目指しました。運営するスーパーマーケットが直面している人材不足やコスト圧力への対策として、AIを駆使した効率化が期待されています。

実証実験の成果

実証実験の結果、店舗における客数の予測精度は驚異の90％を超える精度に達し、月次の販売機会の向上や廃棄ロスの削減にも寄与しました。これにより、マルイは令和6年3月から7月の期間に一部店舗での実運用をスタートさせ、発注時間が50％削減される成果が確認されました。これを受け、令和6年9月には全店舗への「AI需要予測」の導入が決定しました。

提供背景と導入の動機

マルイは現在、小売業が抱えるさまざまな課題に直面しています。特に、人材不足や競争の激化は厳しい現実です。そこで「マルイ流DX」として業務効率の向上と顧客サービスの充実を図るべく、AI技術の導入に踏み切りました。また、過去には一部の安定した商品群の在庫維持に向けた需要予測を行っていましたが、気象条件や販促効果によって需要が大きく変動する商品については対応が難しいという課題が存在していました。

新たな予測手法の導入

今回の実証実験では、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（DSP）の「AI需要予測」を使用しました。これにより、天候や販促イベントといった要因を考慮した分析が可能となり、商品ごとの適切な予測モデルを自動で適用する手法を採用しました。

この結果、客数と販売の予測精度が向上し、結果として店舗活性化やサービスの向上に繋がりました。日本IBMによる流通業界の専門知識と先進的なAI技術が、手厚いサポートの下で活かされています。

実証実験の効果

実証実験には5店舗が参加し、対象となる商品カテゴリは和日配や洋日配の食品でした。その結果、和日配の販売数予測精度は96.3％を記録し、前年対比で売上は102％増加、ロス率も97.5％に低下しました。さらに、発注業務の削減により従業員の勤労意欲が高まり、店舗環境の改善にもつながっています。

今後の展望

マルイと日本IBMは、今後、より予測が難しい商品群（精肉や惣菜、ベーカリーなど）へのAI需要予測の導入を検討しています。また、時間帯別の客数予測を活用した人員計画最適化も計画されており、スーパーマーケットの運営におけるデジタルトランスフォーメーションが急速に進展していくことでしょう。

まとめ

マルイと日本IBMの協業によるAI需要予測の実証実験は、店舗の発注業務を効率化し、高精度な販売予測を実現する重要な第一歩となりました。これは、競争が激化する小売業界において、企業が生き残るための新たな戦略であり、今後の動きにも注目です。

詳細情報については、マルイの公式サイトや日本IBMのウェブサイトをご参照ください。