小売店舗の売り上げを大きく左右する発注業務は、経験値と時間、手間を要する。一部のスーパーマーケットでは人工知能（ＡＩ）を使った発注システムの運用が進む。毎週新商品が発売され、入れ替えも多いコンビニエンスストアでは、特におにぎりや総菜などのＡＩ発注は難しいとされてきた。現状ではＡＩを使ったセミオート（半自動）発注を運用するローソンが先行する。今後、業界全体でＡＩ発注が進めば、人手不足の解消や廃棄削減などに大きく貢献する。（編集委員・丸山美和）

ＡＩ利用

ローソンの発注の仕組みは二つある。カップ麺や日用品など腐らず日持ちする商品が対象の「計画発注」と、２０１５年から導入した「セミオート発注」だ。約１万４０００店に導入されており、発注にかかる時間を従来比で４４分短縮した。このセミオート発注にＡＩに相当する機械学習が使われている。

セミオート発注は１店舗にある約３５００品目のうち、おにぎりやサラダ、デザートなど消費期限の短い１２００品目に適用。多く発注して売れ残れば廃棄となり、発注量が少なければ販売機会ロスになりかねずバランスが難しい。このため「機械学習の精度を上げようとしている」（秦野芳宏理事執行役員）。

セミオート発注では天候や気温、昨年の販売状況のほかに、共通ポイントカード「ポンタカード」の会員データによる同立地の他店舗販売状況、本部の販売施策など約１００の因子を分析して発注推奨数を出す。

発注推奨数は「販売予測数」から「在庫予測数」を引いて、店に置いておきたい数の「安全在庫数」を足した合計数となっている。

販売予測数の算出でＡＩが活躍する。直近３日間の平均販売数に、曜日、天候、自社ＰＯＳ（販売時点情報管理）、自店ポンタ、本部施策を解析して、１日４回算出する。１回ごとに約３万５０００回ほど計算する。

最後は人が介在

出てきた発注推奨数で注文してしまえば完全自動となるが、店舗近隣の状態などは考慮されていない。このため、各店舗の発注担当が、イベントや学校の休日、競合店の出店や閉店などの商圏内で起こる変化を加味して、最終発注数を決める。最後に人が介在するため半自動発注なのだ。

さらに店にどんな商品を用意するのかは、個店ごとに異なるため、品ぞろえ数であるＳＫＵ数（商品の最小管理単位）も必要になる。ＳＫＵ数は各店の蓄積データから算出されるが、まだＡＩには組み込まれていない。ＳＫＵの要素は、各店ごとの約１週間の販売実績と機会ロスから算出した「上位商品」、ポンタデータを基に来店頻度が高い人がよく買っている「ヘビー商品」、自店の客層と相性の良い「相性商品」の三つで構成されている。現在、セミオートの発注締め時間は、１０時、１４時、２２時の３回で、各時間で発注可能な商品は異なる。

一方、日持ちする商品に適用する計画発注は、個店ごとの「平均販売数」と、店が置いておくべき「基準在庫数」を足したものから「発注時点の在庫数」を引いて発注推奨数を出す。発注締め時間は１２時のみで、水曜と土曜以外に行う。

セミオート発注と計画発注を合わせて、１日１人当たり２時間の作業時間削減となった。

１１００店で実験

ローソンの計画発注と似ているのがセブン―イレブン・ジャパンのＡＩ発注だ。同社は１月末から菓子やカップ麺、日用品など約２５００品目を対象にしたＡＩ発注の実験を約１１００店で始めた。商品の販売実績を基に、天気予報や実際の天候などから発注数を提案する。稼働中の不足分が自動計算されて発注数が出てくる「設定発注」システムを使ってきた発注担当者であれば、ＡＩ発注に移行しやすいという。

ＡＩ発注を入れた店舗では、発注時間が３５分短い４５分に短縮された。空いた時間は接客や売り場作りに充てている。２１年２月末までには、全国の店舗に導入する計画だ。

発注時間の短縮に加えて、ローソンではセミオート発注と値引き販売などで、１店当たりの廃棄高を前年比で１割削減した。

ローソンのセミオート発注やセブンのＡＩ発注は、業務負担軽減による人手不足の解消、廃棄量削減、販売機会損失減少に伴う売り上げ増と導入効果は大きい。精度向上でさらに効果も上がることから、コンビニ加盟店からも多くの期待が寄せられている。