2026年8月19日、一般財団法人日本気象協会とソフトバンクは、国内のスーパーマーケットバローにて気象データ・人流データ・AIを活用した実証実験の成果を発表した。惣菜部門の食品廃棄量を約13％削減し、作業時間を約37％短縮した。
需要予測AIと適正値引きでロス13%削減と作業37%短縮を実現
本実証は2026年1月23日から3月12日まで、東海地方を中心に展開する「スーパーマーケットバロー」20店舗の惣菜部門で共同実施された。労働集約的で人手不足が常態化する小売流通現場では、天候や人流で需要が大きく変わる惣菜などの発注が店舗担当者の「経験や勘」に依存しており、食品ロスや業務負担の発生が課題となっていた。
この課題に対し、降雨などの気象情報や人流統計、販売実績を統合したAI予測モデルによる自動発注システムを構築。さらに当日の販売進捗や在庫状況に応じてAIが最適な値引き価格やタイミングを提示するダイナミックプライシング（※）や、生成AIを活用して予測理由を説明する「店舗運営AIエージェント」を導入した。
同規模の比較店舗との対照分析を行った結果、食品廃棄量は12.6％削減され、発注・計画作業時間も週約127分から約81分へと36.5％短縮された。加えて欠品回数は3.2％減少、売上高は2.9％増、売上総利益は4.1％増を記録し、過度な値引きの抑制と欠品防ぎの両立による収益向上効果が立証された。実証終了後もこれらの定量的効果は継続して維持されている。
※ダイナミックプライシング：商品の需要状況や在庫・来店客数の予測データに応じて価格を動的に変動させ、売り切りと利益率の適正化を同時に図る手法。
店舗改革がもたらす利益と波及効果 残課題の克服が普及のカギ
年間約461万トン生じる国内食品ロスのうち、食品製造・小売業は約3割を占める。特に賞味期限の短さと需要変動の激しさを併せ持つ日配品において、現場の意思決定をデータ主導へと高度化できた意義は極めて大きい。データに基づいた適切な価格設定は売れ残りを最小化し、温室効果ガス削減といった環境対応面でも明確なメリットを生むと言える。
さらに本モデルは特定企業に限定されず、食品流通業界全体に応用できる汎用性を備えている。中部フーズは惣菜部門の全店展開を目指しており、技術面を支えるソフトバンクと日本気象協会のもとで横展開が進む見込みだ。店舗担当者の負担軽減や組織全体の底上げといった波及効果をもたらす可能性がある。
一方で、導入にあたっては組織運営上の残課題の解決や、AIシステムと人間との役割分担の明確化が必要不可欠とされる。自動発注への過度な依存や現場での運用の落とし込み不足が起きれば、運用効率が低下する懸念も潜在する。
データ駆動型の店舗運用が流通現場の構造改革を推し進め、慢性的な人手不足に直面する業界全体の標準スペックへ昇華できるか、今後の動向が注目される。
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