小売テック編集部
2026年7月2日 10:05
課題・背景
スーパーマーケット業界では、生鮮食品の鮮度管理と複雑な発注業務が長年の課題です。経験と勘に頼る発注は、食品ロスや過剰在庫、品切れを引き起こし、収益を圧迫しています。人手不足が深刻化する中、効率的な店舗運営とコスト削減が喫緊の課題となっています。
導入内容・技術
平和堂が導入したのは、富士通のAI需要予測発注システムです。このシステムは、過去の販売データに加え、気象情報やイベント情報などの外部データ、さらにはPOSデータやCRMデータといった社内データを統合的に分析し、高精度な需要予測を実現します。これにより、商品の最適な発注量を算出し、過剰発注や品切れを防ぎます。
効果・成果
本システム導入により、平和堂では食品ロス数億円規模の削減ポテンシャルが確認されています。AIによる高精度な需要予測が、発注量の最適化に直結した結果です。また、発注業務の自動化・効率化により店舗スタッフの作業時間が削減され、人件費の最適化に貢献。在庫維持コストも削減され、倉庫保管料や陳腐化損失を低減しました。さらに、物流コスト削減やマーケティング費用対効果向上など、多角的な財務効果が期待されます。
考察・今後の展望
このAI需要予測システムは、小売業全体のDX推進の核となる可能性を秘めています。今後、POSやCRM、外部データとの連携を深めることで、予測精度はさらに向上し、パーソナライズされた顧客体験の提供、サプライチェーン全体の最適化、店舗オペレーションの高度化、ダイナミックプライシングの実現といったビジネス変革を加速させます。クラウドネイティブな共通基盤構築が、データドリブン経営への移行を強力に推進するでしょう。
現場への示唆
中小規模のスーパーや小売店においても、AIによる需要予測は大きな価値をもたらします。大規模なシステム導入が難しい場合でも、SaaS型の簡易AI需要予測ツールや、POSレジのデータ分析機能を活用することで、手軽に導入を始められます。現場スタッフは発注業務から解放され、顧客対応や魅力的な売場づくりに集中できるようになり、食品ロス削減や機会損失防止、人件費最適化を通じて経営改善に繋がるでしょう。
スーパーのAI需要予測発注 廃棄ロス削減・在庫最適化
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