予測/レコメンド

スーパーマーケット惣菜売り場の製造数最適化を実現

スーパーマーケット惣菜売り場の製造数最適化を実現 | イメージ画像

スーパーでの惣菜は賞味期限の問題もあり、なかなか大量に作ろうとは思えません。最適な製造数などを計算した事例を紹介します。

お客様の課題

スーパーマーケットE社では、自社スーパーの惣菜売り場において、売上の機会損失や廃棄、夕方の過剰な割引による利益低下が課題となっていました。最も利益率の高いと言われる惣菜売り場の利益低下は店舗全体の利益の低下にも繋がり、対策をしたいと考えていました。

KICONIA WORKSと取り組むことになった理由

KICONIA WORKSでは今回のプロジェクトテーマである需要予測と小売業界に関する知見を多く持っていたため、ご相談をいただいた段階で、課題や背景をすぐに理解し、適切な提案をする事ができました。過去の知見や技術力を評価し、KICONIA WORKSを選んでいただきました。

プロジェクト成功の要因

プロジェクトスタート当初は惣菜売り場に売られているおにぎりやお弁当の需要予測の開発をメインに考えられていましたが、現場のヒアリングなどを通じて、本当に必要なのは店舗のオペレーションに合わせて、惣菜の最適な製造時間と製造数を算出することが重要であり、昼過ぎや夕方の値引きに関しても、値引きするべき惣菜だけをピックアップすることが需要であることが分かりました。
この軌道修正と店舗のオペレーションに合わせた結果の出力が良いプロジェクトになった要因と言えます。
小売業界での需要予測のプロジェクトは知見が多くあり得意としているため、2ヶ月間という非常に短期間でこれらを実施することができました。

スーパーマーケット惣菜売り場の製造数最適化を実現 | イメージ画像

お客様からの評価

実際に店舗のオペレーションで使用いただき、良さを実感いただきました。
また、この取り組みは小売業界の勉強会でも講演させていただき、業界にとっても非常に良い取り組みであったと評価されています。

プロジェクトチームからのメッセージ

  • 千葉(エンジニア)
    お客様がやりたいことを実現していく形で分析のアイディアを出していきました。短期間であったため、分析結果などは素早く出していく事を心掛けていました。
    慣れ親しんだ領域でありながらも、知見をたくさんもらい、新しい気づきがたくさんあるプロジェクトでした。
  • 書上(プロジェクトマネージャー)
    現場スタッフの声や業界の知見がある方々からナレッジをいただいて、さらに業界のことを知ることができたプロジェクトでした。普段身近なスーパーのお惣菜コーナーに自分達が良い価値を創出できたことも嬉しいです。

PROJECT TEAM

下地

機械学習エンジニア

千葉 優輝

北海道大学大学院に就学後、AI開発スタートアップを経て、現在は製造業や食品業等の幅広い業界の課題をデ解決している。大規模データの分析や需要予測、自然言語処理の案件を得意とする。

下地

コンサルタント/プロジェクトマネージャー

書上 拓郎

慶應義塾大学商学部卒業後、大手企業・コンサルなどを経て、AI開発ベンチャーに参画。様々な業界で開発経験を経て、当社を会社設立。年間30以上のAIやシステム開発案件に携わっている。