FamilyMart、AI発注で週6時間の業務削減──在庫最適化でフードロスも抑制

目次

1. はじめに：コンビニDXと「AI発注」

2. 導入の背景──人手不足とフードロスの板挟み

3. AIレコメンド発注とは

4. システムの技術要素

5. 500店舗パイロットの成果

6. 売り場スタッフの体感と本部の狙い

7. 類似店レコメンドがもたらす品ぞろえ最適化

8. フードロス削減の実際

9. 人件費・教育コストへのインパクト

10. 他チェーン／海外事例との比較

11. イレギュラー対応と“人の目”

12. 中長期ロードマップと課題

13. ESG・SDGs視点での評価

14. まとめと展望

1. はじめに：コンビニDXと「AI発注」

世界でも類を見ない高密度で展開される日本のコンビニは、慢性的な人手不足と24時間営業の維持という二重苦に直面している。セルフレジやモバイルオーダーに続く次のDX（デジタルトランスフォーメーション）として注目されるのが「AI発注」だ。ファミリーマートは約1年のPoC（概念実証）を経て、2025年7月に全国500店舗へ導入を開始した。ITmedia

データドリブン経営へのシフト

従来の発注は「ベテランスタッフの経験と勘」に大きく依存し、店舗間格差が課題だった。AI導入は属人的業務を定量化し、再現性の高いオペレーションを実現する第一歩である。

2. 導入の背景──人手不足とフードロスの板挟み

人手不足の加速

国内労働人口の減少により、コンビニ各社は深夜帯の閉店や営業時間短縮を検討せざるを得ない状況にある。発注業務は1日最大4回、1回あたり15〜30分を要し、負担は小さくない。雑記ブログ、ときどきAmazon

フードロスとESG圧力

日本の食品ロスは年間522万トン（農水省2024年）。コンビニの廃棄ロスは社会的批判を浴びやすく、企業価値にも影響する。AI発注は「売れ残り削減」と「機会損失の回避」の両立が評価ポイントとなる。AMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア

3. AIレコメンド発注とは

多次元データ学習

システムは販売実績・天気・祝祭日・周辺イベント・通行量など30種類超の特徴量を取り込み、最短15分周期で再学習する。日別・便別・単品別に需要曲線を描き、在庫・次回納品タイミングを考慮して推奨数を返す。ファミリーマート

類似店ベンチマーク

AIは立地条件・客層・売上構成が似通う「お手本店」を自動抽出。売れ筋を横展開することで、地域ごとの嗜好差を埋めつつ新規需要を掘り起こす。AMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア

4. システムの技術要素

• 時系列需要予測モデル：XGBoostとLSTMを組み合わせ、短期トレンドと季節要因を同時に捉える。

• マルチエージェント最適化：陳列スペース・消費期限・粗利率を考慮し総合利益を最大化。

• リカレント・フィードバック：スタッフが上書きした手動数値を学習データに戻し、モデルを自己更新。

5. 500店舗パイロットの成果

上表は平均値（n=500店舗）。作業削減によりスタッフは接客や商品陳列へ時間を再配分でき、売上4%増にも寄与した。ITmediaAMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア

6. 売り場スタッフの体感と本部の狙い

「AIの数字には根拠があるので納得感が高い。自信を持って発注できる」（東京都・FC店長）
「慣れれば3分で終わる作業。閉店後の残業が激減した」（大阪府・店長代行）

本部は標準化による品質平準化と、SV（スーパーバイザー）業務の効率化を狙う。担当SVは「店舗巡回で“発注指導”に割いていた時間を販促提案に充てられる」と語る。雑記ブログ、ときどきAmazon

7. 類似店レコメンドがもたらす品ぞろえ最適化

AIは客層の似た店舗を学習し、まだ扱っていないヒット商品を提案する。「ローグッズ（低回転商品）」の強制排除ではなく、回転率と粗利率の両面を最適化するため、店舗ごとの個性も維持される。AMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア

8. フードロス削減の実際

AIは「売場ボリューム維持数」を計算し、視認性を保ったまま在庫を最小化。これにより廃棄ロスは平均半減した。売れ残りの冷凍・寄贈など二次対策と合わせてSDGs目標12.3に貢献する。ファミリーマート

9. 人件費・教育コストへのインパクト

新人教育で最も時間がかかるのが発注ロジックの習得だった。AI導入後は「マニュアル通読→AI推奨値確認→微調整」のフローに短縮され、研修コストが3割削減。本部のe-learningとも連動し、習熟度を定量評価できる。

10. 他チェーン／海外事例との比較

• セブン‐イレブン・ジャパン：深層学習ベースの自動発注を22年から検証中。

• ローソン：小売AIスタートアップと組み、関西200店でテスト。

• Walmart US：AI在庫最適化で欠品4割削減（2024年実績）。
  日本のコンビニはSKU数が多く消費期限も短いため、AIモデルの難易度が高い点が特徴だ。

11. イレギュラー対応と“人の目”

花火大会や大型台風など、予測困難なイベント時には人間の判断が不可欠。AIは「警戒フラグ」を出し、最終判断を店舗に委ねる設計としたことで、現場の心理的安全性を確保している。

12. 中長期ロードマップと課題

1. 2026年度：全国約1万6000店へ順次展開

2. 2027年度：非食品（日用品・雑誌）カテゴリーへ拡張

3. 2028年度：サプライチェーン全体最適化（センター在庫AI）
   課題は“店舗多様性”と“モデル偏差”の吸収、ならびにサイバーセキュリティ強化である。

13. ESG・SDGs視点での評価

AI発注はE（環境）とS（社会）の両側面を直接改善する稀有なDX施策であり、ESG投資家の評価指標となり得る。プラスチック削減、再エネ比率向上と並ぶ「カーボン減」策として注視される。

14. まとめと展望

ファミリーマートのAI発注は、“人手不足・売上機会損失・フードロス”という三重苦を同時に解決するポテンシャルを示した。近い将来、レジ・棚割・価格最適化を含む「完全AIストア」への道筋になる可能性が高い。

参考記事一覧

• ファミマ、AI発注で業務を「週6時間」削減（ITmedia ビジネスオンライン）ITmedia

• AIを活用した新たな発注システムを導入～店舗の業務効率化と販売機会の最大化を実現～（ファミリーマート公式リリース）ファミリーマート

• ファミマ「AI発注」導入 週6時間の業務削減（ITmedia AI＋）ITmedia

• ファミマ、AI発注でフードロス削減へ（Kicks-Blog）雑記ブログ、ときどきAmazon

• ファミマがAI発注システムを500店舗に導入（AMP［アンプ］）AMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア