マルイ（スーパーマーケット）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 Advanced Demand Forecast（ADF）

背景・課題

季節性の高い食材（鍋食材等）の発注量調整に天候・気温の変動を考慮する必要があり、ベテラン従業員の経験に依存していた。

日本IBMのAI需要予測「ADF」を導入し、過去の販売データと気象情報を組み合わせた来客数・販売予測を実現。鍋食材特化の予測システムで実証後、2024年9月から全24店舗への本格導入を決定。

来客数予測精度90%超、発注時間50%削減、ロス2.5%削減、年間216時間の作業時間削減、粗利益90万円増加

1ヶ月の来客数予測精度が店舗平均90%超を達成。発注時間の50%削減とロス2.5%削減を実現し、販売機会の向上と廃棄ロスの削減を両立。

地方の中堅スーパーでも、AI需要予測は投資対効果が明確。まず特定カテゴリー（鍋食材）で効果を検証してから全店展開する段階的アプローチが有効。