サミット、全店舗に「AI需要予測型自動発注システム」を導入　サプライチェーンの最適化を推進

2025年3月3日、サミット株式会社と日立製作所は、関東地方に展開するスーパーマーケット「サミットストア」全123店舗において、サプライチェーン全体の最適化に向けた協業を本格化すると発表した。

この取り組みにより、在庫管理の効率化や食品ロスの削減が期待されている。

さらに、サプライチェーン全体の最適化に向けた協業も進行中である。今後、データ分析を活用したさらなる業務改善が検討されている。

AI需要予測型自動発注システムの導入背景と効果

日本の小売業界は、少子高齢化や労働力不足、そしてトラックドライバーの労働時間規制強化など、物流における課題が山積みだ。

これらの問題に対応するため、サミットは日立製作所と協力し、全店舗で2024年10月からAIを活用した需要予測型自動発注システムを導入した。このシステムは、過去の販売データや季節変動、特売情報など多様な要素を考慮し、高精度な需要予測を行う。

その結果、発注業務の自動化が進み、従来の属人的な発注作業からの脱却が可能となった。導入後、全店舗での自動発注提案の採用率は95％に達し、業務の省人化、欠品の改善、在庫の適正化といった効果が確認されている。

また、発注精度の向上により、店舗スタッフの負担が軽減され、接客業務や店内レイアウトの改善に注力できるようになった。

さらに、2025年9月からは生鮮食品への適用も予定されており、より広範な商品カテゴリーにおける精度向上が期待される。
今後、AIによるリアルタイム分析機能の追加など、更なる発展が検討されている。

サプライチェーン全体の最適化と今後の展望

サミットと日立製作所は、需要予測型自動発注システムを基盤とし、サプライチェーン全体の最適化を目指す協業を進めている。

具体的には、同システムを倉庫在庫や店舗への商品配送管理システムと連携させ、メーカーや倉庫から店舗への商品供給を需要予測に基づき最適化する取り組みを検討中である。

これにより、店舗の在庫過不足の低減、食品ロスの削減、納品遅延や緊急配送の削減が期待される。

また、物流業界が直面する労働力不足の課題解決にも寄与すると考えられる。サミットは、AIによる配送効率の向上を目的としたトラックの最適ルート計算機能の導入も検討しており、物流のさらなる効率化が見込まれる。

今後両社は、サプライチェーン上の各段階で「見える化」「最適化」「自動化」を推進し、全体の効率化と持続可能な物流体制の構築を目指す。
同業他社との情報共有や、業界全体での標準化されたデータ基盤の確立も視野に入れているため、より幅広い市場の課題解決に貢献できる可能性もあるだろう。