ローソンが在庫状況に応じた値引き額をAIで推奨する実験

ローソンは、食品ロス削減を目的として、AIが店舗ごとに値引き推奨額を算出する仕組みの実証実験を開始すると発表した。店舗ごとの天候や販売データ、その日の在庫数といった状況をもとに、商品単位で値引き額を提示する。対象は消費期限が短い弁当、おにぎり、寿司、調理パンの4カテゴリーで、東北地区の一部店舗から順次広げる計画とされた。発表時点で全体の約8割の店舗が値引き販売を実施しており、その判断は経験に依存する部分が大きかったと説明されている。

• 同社の発表によると、発表時点で全体の約8割の店舗が値引き販売を実施していたとしている
• 同社の発表によると、2023年度中の全店導入を目指すとしていた

需要予測の出口は発注量だけではない。売り切るための値引き判断に予測を接続すると、抱えてしまった在庫の損失を抑える打ち手になる。経験則で回っている判断業務を洗い出し、そこにデータを流し込む発想は業種を問わず応用しやすい。