ローソン、AIで仕入れ誤差を3割改善 食品ロス削減へ
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需要予測ＡＩのプロジェクトに関わっているのですが、以下で指摘されているポイントが1番の課題です。
食品１つを取っても、どの販売チャネルのどこに陳列されるかを変えるだけで、予測値と実績値がかなり変わってきます。AIが一々取り込めない要素が多いので、中々完全な実現には遠いのが実情。
食品ロスは大きな環境課題なので取り組み甲斐がありますが、需要予測での解決を図る場合、メーカー側ではなく消費者に提供する窓口として見せ方をコントロールできる販売チャネル側でやるのが正攻法と考えていたので、ローソンさんの取り組みはとても有意義に思います。
「課題はある。実験段階では定番のおにぎりの仕入れ予測は店舗による実際の仕入れ量とほぼ合致したが、スイーツ類は一部がテレビ番組に取り上げられたことで予測から大きくずれた。AIが取り込めない情報は担当者が適宜補正していくという。」統計上の予測はAI活用が効率的だろう。そこにマーケティング戦略や気候、イベント、仕掛けた口コミバズりなどの変動要素をどう取り込んでいくか。そこが各社割と「担当の勘所」のような感じで進めていたのだと。AIをツールとして活用しつつマイナス部分を埋め、マーケティングでプラスを生み出すことにその勘所の活かし方もあるのではないだろうか。従来商品はAI活用での発注で精度を高めつつ、新製品、戦略商品にマーケティングに注力しAIの予測を越える変動部分を作り出す。そんな感じか。 AIの予測値が低くなってしまった時の戦略判断が本当にロスを無くす肝だと思う。
これまで機会喪失を非常に恐れていたコンビニが、食品ロス削減を目指して最適な供給調整に向けて本腰を入れはじめたことを評価したいですね。仕入れの改善に向けたAIの活用はすでに多くの事業者で取り組まれているところでもありますので、可能な範囲で既存のノウハウも活かせるとよいと思います。
また、食品ロスを防ぐには、生産、仕入、卸売、小売、利用、それぞれの段階でいかに食品を無駄にせずに救っていくかを考える必要があります。
海外では、すでに仕入れた商品に対し、小売におけるロスに対応するため、賞味期限、気候、立地、在庫、過去の販売履歴等のあらゆる情報を考慮して価格を決めて自動で電子値札に表示させる、ダイナミックプライシングの取り組みを実施しているスーパーもあります。
仕入の改善が見込めたら、次の段階でのテクノロジーの活用も、検討事項となりそうです。
