マルイが日本IBMのAI需要予測を全店舗に導入、業務効率化と顧客サービス向上を実現

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

マルイがAI需要予測を全店舗に導入決定
客数予測精度90%超、発注時間50%削減を実現
日本IBMのDSPを活用し業務効率化を推進

マルイが日本IBMのAI需要予測を活用し業務効率化を実現

株式会社マルイは、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、略称 DSP）の「AI需要予測（IBM Advanced Demand Forecast）」を活用した実証実験を2023年11月から2024年2月まで実施した。その結果、客数予測精度が90％を超え、販売機会向上と廃棄ロス削減につながったことを受け、2024年9月から全店舗への正式導入を決定した。^[1]

マルイは小売業界の課題である人材不足やコスト削減圧力、競争激化に対応するため、「マルイ流DX」に取り組んでいる。AI需要予測の導入により、一部の賞味期限の長いカテゴリーでの自動発注に加え、気象条件や販売促進の影響を受ける商品、賞味期限が短い商品の需要予測も可能となった。

実証実験の結果、和日配カテゴリーでは販売数予測精度96.3%、売上前年比102%、月額ロス率前年比97.5%を達成した。さらに各カテゴリーの発注時間を50%削減し、創出された時間を売場のメンテナンスや接客、販売促進など付加価値の高いサービス提供に充てることで、店舗の活性化につながっている。

AI需要予測導入の効果まとめ

	和日配	発注時間
予測精度	96.3%	-
売上前年比	102%	-
月額ロス率前年比	97.5%	-
削減効果	-	50%削減

マルイの公式サイトはこちら

AI需要予測について

AI需要予測とは、人工知能技術を活用して将来の需要を予測するシステムのことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

過去のデータや外部要因を考慮した高精度な予測
リアルタイムデータの反映による予測の精緻化
大量のデータ処理と複雑なパターン認識が可能

マルイが導入した日本IBMの「AI需要予測（IBM Advanced Demand Forecast）」は、天候や催事などの店舗売上影響要因であるコーザルデータやお客様の販売データの傾向分析を行う。さらに、全ての商品を一律に運用するのではなく、最適な予測モデルを商品ごとに自動で適用する予測手法によって、細かな対応を可能にしている。

マルイのAI需要予測導入に関する考察

マルイによるAI需要予測の全店舗導入は、小売業界における業務効率化とサービス品質向上の両立を実現する取り組みとして評価できる。特に、客数予測精度の向上と発注時間の大幅削減は、人材不足や競争激化といった業界課題に対する有効な解決策となる可能性が高い。一方で、AIシステムへの過度な依存や従業員のスキル低下といったリスクにも留意する必要があるだろう。

今後の課題としては、AI予測の精度維持や予期せぬ事態への対応力の確保が挙げられる。これらの課題に対しては、人間の経験と判断力を活かしたAIとの協調体制の構築や、継続的なシステムの改善と従業員教育が重要になると考えられる。また、消費者の購買行動の変化や新たな外部要因への対応力を高めるため、AIモデルの定期的な更新や新たなデータソースの導入も検討すべきだろう。

今後、マルイには精肉や惣菜、インストアベーカリーへのAI需要予測の展開や、時間帯別の客数予測を活用した人員計画最適化など、さらなる活用範囲の拡大が期待される。これにより、スーパーマーケット業界全体のデジタル・トランスフォーメーションが加速し、顧客満足度の向上と経営効率化の両立が実現されることを期待したい。

参考サイト

^ PR TIMES. 「マルイ、日本IBMのAI需要予測を活用し、客数と販売予測精度の向上と発注時間の大幅な削減を実証 | 日本アイ・ビー・エム株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000538.000046783.html, (参照 24-09-19).
IBM. https://www.ibm.com/jp-ja

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。