マルイ（AI需要予測全店導入）のAI活用事例（小売・流通／2024年）

企業規模中堅企業（100〜999名）

地域日本

導入段階全社展開

使用ツールIBM Digital Services Platform / AI需要予測（IBM Advanced Demand Forecast）

背景・課題

季節性の高い商品の需要予測精度が低く、廃棄ロスと機会ロスが課題だった。

2023年11月〜2024年2月に5店舗で実証実験を実施。和日配・洋日配カテゴリーを対象にAI需要予測を検証。2024年3月〜7月に一部店舗で実運用を経て、9月から全店導入を決定。

客数予測精度90%超、発注時間50%削減、廃棄ロス2.5%削減

客数予測精度（店舗平均）が90%超を達成。1店舗あたりの発注時間を50%削減し、廃棄ロスも2.5%削減。今後は精肉・惣菜・インストアベーカリーへの拡大を検討。

段階的な実証（5店舗→一部店舗→全店舗）を経ることで、AI精度と運用フローの両方を検証でき、スムーズな全店展開が実現。