熊本ロッキーがAI活用の需要予測で食品ロス削減に挑む

九州熊本に店舗を持つスーパーマーケット「ロッキー」が、AIを駆使した食品ロス削減のための実証実験を行います。このプロジェクトでは、シノプスが提供する需要予測自動発注サービス「sinops-R」を活用し、精肉の原材料発注や製造計画の効率化を図ります。また、消費期限によるダイナミックプライシングを導入し、食品ロスを減少させることを目指しています。

実験の結果、製造段階においては食品ロスを3.0％削減し、店舗でのロス率も1.56ポイント改善する見込みです。これにより、約4,400万円の経済効果が期待されています。また、ダイナミックプライシングを席巻することで、店舗販売段階では1.3ポイントのロス率削減、値引き工数も83.3％削減可能になるとされています。これにより、販売段階でも約9,900万円の削減効果が見込まれています。

背景と現在の食品ロス状況

日本では、年間約464万トンの食品ロスが発生しており、そのうち約231万トンが事業者から排出されています。この問題を解決するためには、店舗での対策だけでなく、製造プロセス全般にわたる革新が必要です。特に、需要予測技術が重要な役割を果たします。

最近では、食品小売業においてPC（プロセスセンター）での一括管理が進む一方、過剰な仕入れや生産が原因となり、食品ロスが発生しています。また、商品の値引き判断が担当者の経験に依存するため、遅延や漏れが生じ、廃棄につながることがあります。これらの課題を解決するため、ロッキーは、需要予測型自動発注サービス「sinops-R」を導入し、新しい試みに挑戦しています。

実証実験の内容

ロッキーでは、2021年からシノプスの「sinops」シリーズを28店舗に導入し、日配食品や惣菜など多岐にわたるカテゴリを運営しています。今回の実証実験は、未導入だった精肉部門を対象に2つのアプローチで行われます。

1. 製造段階の効率化:
- 需要予測情報をPCに共有し、原材料の仕入れ・製造計画を調整。
- 今日の廃棄金額を3.0％減少させ、店舗のロス率を1.56ポイント減少させる目標。

2. 販売段階の価格設定:
- 消費期限目安のダイナミックプライシングにより、自動的に値引きを実施。
- 店舗での値引き工数を83.3％削減することで、9,900万円相当の経済効果を見込んでいます。