西友、AIで弁当・惣菜の需要を予測、発注業務と廃棄ロスが軽減

コメント

注目のコメント

• 堀部 太一

  株式会社TPL 代表取締役

  ・2019年10月19日

  外食領域では同サービスの提案企業・導入企業共に増えてきましたが中食領域にも。廃棄ロス率で見ると外食よりも中食の方が高いケースが多いので、この手の取り組みが増えていくのは歓迎です。
• 林田 修一

  世界銀行グループ MIGA 西・中央アフリカ代表

  ・2019年10月20日

  AIで無駄を減らす動きがコンビニやスーパーありがとうございましたなど各分野で広がれば環境面でもいいですね。
  
  アパレルの世界でも需要を予想することにより在庫を圧縮する動きがあります。
  https://ai-products.net/7172/demand-forecasting-service-for-personal-ai-sensy-introduced-in-the-apparel-industry/
  
  食材などの廃棄を減らすことはもちろん大事ですが、その前段階の在庫自体も減らすことができれば在庫回転期間が短くなり運転資金の負担が減ることを通じて利益率の改善に直結します。
• 石原 由之

  アイメイド株式会社 取締役

  ・2019年10月20日

  AIの文字が目を引きますが、中身はどうなんでしょう？
  ベースはPOSデータですよね？
  そこに、カレンダー情報、天候や周囲のイベント情報などをマージさせて分析する。
  以前はバイヤーやベテラン担当者の経験と勘に頼っていたもの。
  その暗黙知を形式知化してなるべく自動化する。
  各店ごとに実際の売れ行きと連動して繰り返し機械学習させることで予測の精度を上げていく。
  仕入れの発注点、補充点を適切にコントロール。
  
  と考えると、特段に革新的なものではない気がする。
  結局はバイヤーの人件費と能力と、AIのコストと精度のどちらが優れているか？というところでしょうね。
  
  あとは、廃棄ロスは受発注だけでなく作業工程や経験、スキルも関係してくる。
  
  1年ぐらい経って結果がどうなるか気になる。
  バイヤー、ベテラン経験者要らないシステムになり得るかどうか？