寺岡精工、POSと連携した「AI需要予測型自動発注システム」、小売店の発注作業を省力化

寺岡精工は2022年1月12日、「AI需要予測型自動発注システム」を販売開始した。スーパーマーケットなど小売店の発注作業をAIを用いた需要予測により自動化する。同社のPOSや店舗基幹システムと連携し、店舗を取り巻く環境要因からAIが需要予測を行い、適正な発注数を算出する。人による発注作業の軽減と発注ミスによる欠品・在庫過多を防止する。

 寺岡精工の「AI需要予測型自動発注システム」は、スーパーマーケットなど小売店の発注作業をAIを用いた需要予測により自動化するシステムである。天候、自店舗/近隣他店舗の販促イベント、過去の客数実績など店舗を取り巻くさまざまな環境要因から、独自開発のAIが予想来店客数を計算する(図1)。

図1:AIを活用した客数予測のイメージ(出典:寺岡精工)
図1:AIを活用した客数予測のイメージ(出典:寺岡精工)
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POSから基幹システムまでを統合した同社の店舗システム「[email protected]」のアプリケーションとして動作する。店舗POSの売上状況・在庫状況を用いて予測する。運用を重ねるほどAIが運用結果を学習する。特に、曜日や天候、イベントなどで販売数が変わりやすい商品群や、賞味期限が短く在庫リスクが高い日配品(牛乳・豆腐など)に適する。

「従来は、商品担当者が経験や勘を基に必要な発注数を考えていた。人手不足や高齢化によってノウハウを持つ従業員が少なくなると、変動する販売実績に合わない画一的な発注をせざるを得なくなる。また、人手による作業は、誤発注や発注忘れによる欠品、2重発注による在庫過多など、ヒューマンエラーのリスクが高い。欠品によるチャンスロスや過多となった在庫の値引き販売が起こりやすい」(寺岡精工)。

小売業において同システムで店内商品の半数以上を自動発注することで、発注の適正化に加え、作業時間削減・人件費抑制を図る。同社による導入シミュレーションでは、毎日650件の発注作業を商品部門別に6人で行うケースで70%を自動発注とした場合、1日あたり5.25時間の作業時間を削減可能という。

「国連環境計画(UNEP)の報告によると、2019年の世界全体の食料廃棄量は約9億3000万トン。このうち13%は小売業が排出しているとの推計がある(「Food Waste Index Report 2021」) 。消費者のエコ意識が高まる中、AI需要予測型自動発注システムは、小売店の食品ロス削減を支援する」(同社)。

https://it.impress.co.jp/articles/-/22564

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