FamilyMart reduziert den Arbeitsaufwand um 6 Stunden pro Woche durch KI-gestützte Bestellungen – Optimierung der Lagerbestände zur Eindämmung von Lebensmittelverschwendung.

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung: Convenience Store DX und "AI-Bestellung"

2. Hintergrund der Einführung – Personalmangel und das Dilemma der Lebensmittelverschwendung

3. Was ist AI-Empfehlungsbestellung?

4. Technische Elemente des Systems

5. Ergebnisse des 500-Filialen-Pilotprojekts

6. Erfahrungen des Verkaufspersonals und Ziele der Zentrale

7. Optimierung des Sortiments durch ähnliche Filialempfehlungen

8. Tatsächliche Reduzierung von Lebensmittelverschwendung

9. Auswirkungen auf Personalkosten und Ausbildungskosten

10. Vergleich mit anderen Ketten und internationalen Beispielen

11. Umgang mit Unregelmäßigkeiten und "menschliches Auge"

12. Mittel- und langfristige Roadmap und Herausforderungen

13. Bewertung aus der Perspektive von ESG und SDGs

14. Zusammenfassung und Ausblick

1. Einleitung: Convenience Store DX und "AI-Bestellung"

Die in einer weltweit einzigartigen Dichte verbreiteten japanischen Convenience Stores stehen vor der doppelten Herausforderung eines chronischen Personalmangels und der Aufrechterhaltung eines 24-Stunden-Betriebs. Nach Selbstbedienungskassen und mobilen Bestellungen wird die "AI-Bestellung" als nächster Schritt der digitalen Transformation (DX) angesehen. FamilyMart hat nach etwa einem Jahr Proof of Concept (PoC) im Juli 2025 mit der Einführung in 500 Filialen landesweit begonnen.ITmedia

Verlagerung zu datengetriebenem Management

Traditionelle Bestellungen stützten sich stark auf die "Erfahrung und Intuition erfahrener Mitarbeiter", was zu Unterschieden zwischen den Filialen führte. Die Einführung von KI ist der erste Schritt zur Quantifizierung personalisierter Aufgaben und zur Schaffung eines reproduzierbaren Betriebs.

2. Hintergrund der Einführung – Personalmangel und das Dilemma der Lebensmittelverschwendung

Beschleunigter Personalmangel

Aufgrund des Rückgangs der inländischen Erwerbsbevölkerung sind die Convenience-Store-Ketten gezwungen, Schließungen in der Nacht oder verkürzte Öffnungszeiten in Betracht zu ziehen. Bestellvorgänge erfordern bis zu viermal täglich 15 bis 30 Minuten pro Vorgang, was eine erhebliche Belastung darstellt.雑記ブログ、ときどきAmazon

Lebensmittelverschwendung und ESG-Druck

Japans Lebensmittelverschwendung beträgt jährlich 5,22 Millionen Tonnen (Ministerium für Landwirtschaft, Forsten und Fischerei 2024). Die Abfallverluste von Convenience Stores sind leicht Ziel gesellschaftlicher Kritik und beeinflussen den Unternehmenswert. AI-Bestellungen werden für die gleichzeitige Reduzierung von Überbeständen und Vermeidung von Umsatzverlusten bewertet.AMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア

3. Was ist AI-Empfehlungsbestellung?

Mehrdimensionale Datenanalyse

Das System integriert über 30 Merkmale wie Verkaufsergebnisse, Wetter, Feiertage, umliegende Veranstaltungen und Verkehrsaufkommen und lernt alle 15 Minuten neu. Es erstellt Nachfragekurven nach Tag, Lieferung und Einzelartikel und gibt empfohlene Mengen unter Berücksichtigung von Lagerbestand und Lieferzeitpunkt zurück.FamilyMart

Benchmarking ähnlicher Filialen

Die KI extrahiert automatisch "Vorbildfilialen" mit ähnlichen Standortbedingungen, Kundenstrukturen und Umsatzstrukturen. Durch die horizontale Erweiterung von Verkaufsschlagern werden regionale Geschmacksunterschiede ausgeglichen und neue Nachfragen erschlossen.AMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア

4. Technische Elemente des Systems

• Zeitreihen-Nachfrageprognosemodell: Kombination von XGBoost und LSTM zur gleichzeitigen Erfassung kurzfristiger Trends und saisonaler Faktoren.

• Multi-Agenten-Optimierung: Maximierung des Gesamtgewinns unter Berücksichtigung von Regalfläche, Haltbarkeitsdatum und Bruttomarge.

• Rekurrentes Feedback: Manuell überschriebenen Zahlen werden als Lerndaten zurückgeführt, um das Modell selbstständig zu aktualisieren.

5. Ergebnisse des 500-Filialen-Pilotprojekts

Die obige Tabelle zeigt Durchschnittswerte (n=500 Filialen). Durch die Reduzierung der Arbeitszeit konnten die Mitarbeiter ihre Zeit auf Kundenservice und Produktpräsentation umverteilen, was zu einem Umsatzanstieg von 4% beitrug.ITmediaAMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア

6. Erfahrungen des Verkaufspersonals und Ziele der Zentrale

„Die Zahlen der KI haben eine Grundlage, daher ist die Akzeptanz hoch. Ich kann mit Zuversicht bestellen.“ (Filialleiter eines Franchise in Tokio)
„Wenn man sich daran gewöhnt, dauert die Arbeit nur 3 Minuten. Überstunden nach Ladenschluss haben stark abgenommen.“ (Stellvertretender Filialleiter in Osaka)

Die Zentrale zielt auf eine Qualitätsstandardisierung und Effizienzsteigerung der SV (Supervisor)-Aufgaben ab. Ein zuständiger SV erklärt, dass „die Zeit, die bei Filialbesuchen für ‚Bestellberatung‘ aufgewendet wurde, nun für Verkaufsförderungsvorschläge genutzt werden kann.“雑記ブログ、ときどきAmazon

7. Optimierung des Sortiments durch ähnliche Filialempfehlungen

Die KI lernt von Filialen mit ähnlicher Kundschaft und schlägt noch nicht geführte Bestseller vor. Anstatt „Low-Goods“ (niedrig drehende Artikel) zwangsweise zu entfernen, wird sowohl die Umschlagshäufigkeit als auch die Bruttomarge optimiert, sodass die Individualität jeder Filiale erhalten bleibt.AMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア

8. Tatsächliche Reduzierung von Lebensmittelverschwendung

Die KI berechnet die „Verkaufsflächen-Volumen-Erhaltungszahl“, um den Bestand zu minimieren und gleichzeitig die Sichtbarkeit zu erhalten. Dadurch wurde der Abfallverlust im Durchschnitt halbiert. In Kombination mit sekundären Maßnahmen wie dem Einfrieren oder Spenden von Restbeständen trägt dies zu SDG-Ziel 12.3 bei.FamilyMart

9. Auswirkungen auf Personalkosten und Ausbildungskosten

Die Erlernung der Bestelllogik war der zeitaufwändigste Teil der Ausbildung neuer Mitarbeiter. Nach der Einführung der KI wurde der Prozess auf „Handbuch lesen→KI-Empfehlungswert überprüfen→Feinabstimmung“ verkürzt, wodurch die Schulungskosten um 30% gesenkt wurden. Dies ist auch mit dem e-Learning der Zentrale verknüpft, sodass der Lernfortschritt quantitativ bewertet werden kann.

10. Vergleich mit anderen Ketten und internationalen Beispielen

• 7-Eleven Japan: Testet seit 2022 automatisierte Bestellungen auf Basis von Deep Learning.

• Lawson: Arbeitet mit einem Retail-AI-Startup zusammen und testet in 200 Filialen in Kansai.

• Walmart US: Reduzierte Fehlbestände um 40% durch AI-gestützte Bestandsoptimierung (Ergebnisse 2024).
  Japanische Convenience Stores zeichnen sich durch eine hohe Anzahl von SKUs und kurze Haltbarkeitsdaten aus, was die Komplexität der AI-Modelle erhöht.

11. Umgang mit Unregelmäßigkeiten und "menschliches Auge"

Bei schwer vorhersehbaren Ereignissen wie Feuerwerken oder großen Taifunen ist menschliches Urteilsvermögen unerlässlich. Die KI gibt eine „Warnflagge“ aus und überlässt die endgültige Entscheidung der Filiale, um die psychologische Sicherheit vor Ort zu gewährleisten.

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