ヤオコー、AI需要予測の自動発注で発注時間を約85%短縮

食品スーパーのヤオコーが、AIによる需要予測にもとづく自動発注システムを全182店舗で稼働させた。日立製作所の需要予測型自動発注サービスを基盤に、オプティマムアーキテクトのカテゴリー収益管理技術を組み合わせている。天候や催事など30種類の変動要因データを読み込ませることで、これまで予測が難しかった消費期限の短い日配品まで需要と適正在庫を見積もれるようにした。店舗ごとの棚割計画とも連係させ、特売や商品入替を織り込んだ発注量を提示する。

• 同社の発表によると、発注業務に要していた時間は約3時間から約25分となり、約85%短縮したとされる
• 同社の発表によると、在庫は約15%削減したとされる
• 同社の発表によると、発注の自動化率は従来システムの約65%から約98%へ向上したとされる

予測が難しい日配品をあえて対象に含め、変動要因データを幅広く読み込ませた点が効果の大きさにつながったと考えられる。発注システムを単独で導入するのではなく、棚割計画という既存の業務データとつないだことも参考になる。自動化率という指標を置いている点も、導入後の運用状態を測る目安として使える。