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NEC/発見したルールを説明できるAIで「発注支援」セブンに提案

NECは12月17日、東京・三田のオフィスビル「三田国際ビル」にオープンしたセブン-イレブン初の省人型店舗「セブン-イレブン三田国際ビル店20F店」に、AIを活用した発注支援システムを導入した。

<AIを活用した発注システム>
AIを活用した発注システム

省人型店舗では、店舗業務の削減もひとつのテーマとしており、AIを活用した発注支援システムで、発注時間の大幅な削減を目指す。

<発注業務の課題>
発注業務の課題

発注業務では、イベント、気温、天気、過去の販売実績、競合商品、キャンペーン、顧客情報、曜日回りなどさまざまな要素が必要で、担当者の経験に頼る部分が大きな業務となっている。

<AIが推奨発注数を提示>
AIが推奨発注数を提示

NECが提案するAIを活用した発注支援システムは、AIが発見したルールを人間が理解できる形で説明できることが特徴で、単品ごとの具体的な発注数量をAIが提案する。

<AIが隠れた規則性を発見し需要を予測>
AIが隠れた規則性を発見し需要を予測

単品ごとの販売実績、カレンダー、天候、近隣イベント、キャンペーン、TVCMなど、さまざまな要素がどう販売に影響するのかをAIが判断する。

<商品の納品時間やリードタイムも考慮>
商品の納品時間やリードタイムも考慮

例えば、おにぎりであれば、納品時間のリードタイムや納品ロット、時間帯別の販売数量なども加味した上で、必要な発注数量を予測する。

<発注画面のイメージ>
発注画面のイメージ

従業員が使用する発注端末では、販売に影響する要素をチャート化した図と、販売に影響する項目を具体的に提示する。

販売影響チャートは、キャンペーン、気温、天気、曜日、平日/休日、CM/メディア、催事、近隣イベントなどの項目を表示。

影響項目では、1位から3位まで、どの項目が発注数量にどの程度の影響を及ぼし、いくつ商品が必要なのか具体的な数量を提示する。

<予測のぶれを低減>
予測のぶれを低減

例えば、おにぎりであれば、キャンペーンで6個、CM/メディアで5個、気温で3個、発注数量が増えるといった具体的な数量をAIが提案する。

発注の予測値が高すぎた場合は廃棄ロスが発生し、予測値が低すぎた場合は機会ロスが発生する。

<理由が分かるため予測精度が向上しやすい>
理由が分かるため予測精度が向上しやすい

具体的な発注数量の根拠をAIが提示するため、予測精度の向上やメンテナンスがしやすいメリットがあるという。

<機会ロスと廃棄ロスを削減>
機会ロスと廃棄ロスを削減

テスト導入したイトーヨーカ堂の食品売場では、発注時間が35%削減できたほか、欠品率が27%改善したという。

機会ロスと廃棄ロスを削減することで、売上が拡大し、コスト削減にもつながるため、企業の持続的な成長に寄与するという。

セブン-イレブンでは、発注は小売業の意志であるという考え方があり、現時点ではAIによる自動発注は検討していない。

あくまで、発注数量は人間が決定するもので、AIは発注を支援するシステムとして利用したいという。

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