AI需要予測を活用することで、以下のようなメリットがあります。
需要に応じた発注や仕込みを行うことで、在庫の過剰や不足を防ぎ、食品ロスを削減することができます。食品ロスの削減は、環境保護やSDGsの達成にも貢献します。
食品ロスを削減することで、余分なコストや廃棄処理費用を節約することができます。また、需要に合わせた商品の提供や価格設定を行うことで、売上や利益を向上させることができます。
需要に合わせた商品の提供や価格設定を行うことで、顧客のニーズに応えることができます。また、鮮度の高い商品や期限切れのない商品を提供することで、顧客の信頼や満足度を高めることができます。
AI需要予測を導入するには、以下のようなデータが必要です。
過去の販売データからは、商品の売れ筋や需要の傾向が分かります。曜日や季節、行事やイベントなどの要因も考慮することで、より正確な需要予測ができます。過去の販売データは、POSシステムやECサイトのアクセスログなどから収集できます。
気象データからは、天候による需要の変化が分かります。例えば、暑い日は冷たい商品が、寒い日は温かい商品が売れる傾向があります。気象データは、気象庁や各地域の気象センターから取得できます。
その他にも、店舗の特徴や周辺の情報、人口動態や顧客の嗜好性などのデータが需要予測に役立ちます。これらのデータは、国勢調査や自治体の統計データ、SNSやレビューサイトなどから収集できます。
全国展開を行っている、某うどんチェーン店では次の2点を最適化することで食品ロスの削減を実現しています。
食品ロスの大きな原因となるのは、過剰在庫です。将来の需要を予測して、発注を行い在庫の確保を行います。このとき、需要予測が実数値よりも多かった場合、過剰な在庫を抱え込み、結果廃棄になってしまう場合があります。
AI需要予測を活用することで予測が正確となり、過剰発注を抑制し食品ロスを減らすことを実現しました。さらに、人気商品の予測を行うことで、在庫の最適化を測り人気商品の欠品を減らすこともできるようになりました。
飲食店は事前の仕込みが重要になります。人の感覚で仕込み量を調整すると、仕込みが余ってしまい、廃棄に至ることがあります。逆に、予測よりも多い客数になると、商品の提供が遅れたり、売り切れになったりします。
その日の需要予測をAIが行うことで、適正な仕込み量を準備することが実現できました。
その他、シフト調整での活用や、空調設備や水道・電気量などの使用料抑制としても活用し、全体的な無駄を削減するためにも活用されています。
飲食店でも、食品販売店でも共通して利用しているデータがあります。
スーパーなどの食品販売店では、AI需要予測と発注システムを連携し、自動で発注量を算出しました。販売データをAIに学習させることで、各商品の需要を予測し、発注精度を40％改善し、食品ロスを削減しました。また、発注業務の時間を5割削減することもできました。
コンビニエンスストアでは、賞味期限間近の商品を特定し、電子タグを用いて価格を変動させるダイナミックプライシングを試験的に導入しました。AIが商品情報や在庫数などを分析し、適切な値引き額を推奨しました。この方法で、食品ロスを削減するとともに、顧客の購買意欲を高めることができました。
AI需要予測は、食品ロスを削減する有効な方法です。過去の販売データや気象データなどをAIが分析し、将来の需要を予測することで、発注や仕込みを最適化し、食品ロスを削減することができます。食品ロスの削減は、経済的な効果や社会的な効果ももたらします。AI需要予測を導入するには、適切なデータの収集と分析が必要です。
さまざまな業種業態にあったAIが存在しますので、自社の目標や課題に合わせて、AIを導入することをオススメします。
AIさくらさん（澁谷さくら）
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