AIによる実践的な在庫最適化事例：小売現場のデータ活用と課題克服
背景・課題
小売業では、在庫切れと過剰在庫のバランス調整が恒常的な課題。従来は販売担当者の経験や勘に頼ることが多く、販促時期や突発的な需要変動への迅速な対応が難しかった。そのため、人的ミスによる発注ミスや廃棄リスク、品切れによる販売機会損失が発生していた。
AI活用ソリューション
過去数年分の販売データ・天候情報・販促企画カレンダー・店舗個別イベントなど、複数の実データを統合した需要予測AIの導入を進めた。初年度は1店舗限定でパイロット運用を実施。現場スタッフがAIによる予測結果を必ずレビューし、現場感とのズレや突発イベントなどは人手で微調整。これを半年繰り返して現場要望をAIモデルにフィードバックし、予測改善と現場活用の運用ルールを共に構築した。昨年度より複数店舗へ段階展開。導入により、週次発注精度と在庫管理工数の安定的な改善を確認。
AI導入前後の変化
導入前 (Before)
- 勘と経験主体の発注で、週ごとの廃棄率は全体平均6.8%。欠品率（販売機会損失に直結）は2.1%。在庫棚卸しは1店舗あたり毎月24時間以上かかっていた。
- 在庫棚卸しの工数は1店舗あたり月24時間→16時間に削減（33%減）。発注見直し作業のリードタイムも平均20分→12分に。
導入後 (After)
- AI需要予測活用から1年経過し、廃棄率は5.2%へ15%減、欠品率は1.6%へ23%減少。在庫棚卸し業務も見直しを行い、棚卸し工数は1店舗あたり月16時間まで削減した。単独店舗の実績を踏まえ、3店舗で同時に運用試験中。
イメージ図
成果・効果・ROI
在庫効率化による直接的なコスト削減は単年で導入費用をカバーできるレベル。現場スタッフの負担も軽減し、販促機会損失や過剰発注による廃棄も抑制できた。現場×本部一体型の運用体制が鍵となり、同グループ内で他業態・店舗への横展開が進行中。
実事例
ある食品スーパーでは、AIと現場目線を融合した在庫予測の仕組みを開発。最初は現場からの抵抗もあったが、AI予測値の解説を毎日実施し続けることで現場理解を促進。一年で欠品と廃棄を着実に減らし、段階的に新店舗へも展開を拡大した。
さらなる展開
現場起点のPDCA運用を基軸にモデル改善を続けており、派生して仕入部門の発注ロジック高度化や、本部自動発注システム連携も検討中。AI予測値の説明性強化や、より細かいSKU単位など商品の多様化にも順次対応予定。
導入ロードマップ
- 現状分析と関係部門連携 - 販売実績・棚卸しデータ、関係部門ヒアリング、現場課題整理、費用便益分析
- パイロットAI開発・運用検証 - 実データでAIモデル検証。現場スタッフが週次レビューし、フィードバックから運用ルールを確立
- 段階拡大・マニュアル改訂 - 運用店舗を増やし、現場マニュアルや教育も見直し
- 本格導入・全体最適化 - AI発注システムの標準化と更なる運用改善（廃棄・品切れ・人時改善）
- 横展開・新規サービス連携 - 仕入・販促など他部門や全店舗展開、新システム連携・サービス追加を推進
ご相談・お問い合わせ
まずは無料相談から承りますので、AI活用のことならお気軽にお問い合わせください。