FamilyMart, reducción de 6 horas semanales de trabajo mediante pedidos con IA: optimización de inventarios también reduce el desperdicio de alimentos

Índice

1. Introducción: DX en las tiendas de conveniencia y "Pedidos con IA"

2. Contexto de la implementación: Entre la escasez de mano de obra y el desperdicio de alimentos

3. ¿Qué es el pedido recomendado por IA?

4. Elementos técnicos del sistema

5. Resultados del piloto en 500 tiendas

6. Percepción del personal de ventas y objetivos de la sede

7. Optimización del surtido gracias a la recomendación de tiendas similares

8. Reducción real del desperdicio de alimentos

9. Impacto en los costos de mano de obra y capacitación

10. Comparación con otras cadenas y casos en el extranjero

11. Manejo de situaciones irregulares y "ojo humano"

12. Hoja de ruta a medio y largo plazo y desafíos

13. Evaluación desde la perspectiva de ESG y SDGs

14. Conclusión y perspectivas

1. Introducción: DX en las tiendas de conveniencia y "Pedidos con IA"

Las tiendas de conveniencia en Japón, que operan con una densidad sin precedentes en el mundo, enfrentan el doble desafío de la escasez crónica de mano de obra y el mantenimiento del servicio 24 horas. El siguiente paso en la DX (transformación digital), después de las cajas de autoservicio y los pedidos móviles, es el "pedido con IA". FamilyMart, tras aproximadamente un año de PoC (prueba de concepto), comenzó a implementarlo en 500 tiendas a nivel nacional en julio de 2025.ITmedia

Cambio hacia una gestión impulsada por datos

Los pedidos tradicionales dependían en gran medida de la "experiencia e intuición del personal veterano", lo que generaba disparidades entre tiendas. La introducción de la IA es el primer paso para cuantificar las tareas dependientes de las personas y lograr una operación altamente replicable.

2. Contexto de la implementación: Entre la escasez de mano de obra y el desperdicio de alimentos

Aceleración de la escasez de mano de obra

La disminución de la población laboral en el país ha llevado a las cadenas de tiendas de conveniencia a considerar el cierre nocturno o la reducción de horas de operación. Las tareas de pedido requieren hasta 4 veces al día, tomando de 15 a 30 minutos cada vez, lo cual no es una carga menor.雑記ブログ、ときどきAmazon

Desperdicio de alimentos y presión ESG

El desperdicio de alimentos en Japón es de 5.22 millones de toneladas anuales (Ministerio de Agricultura, 2024). El desperdicio en las tiendas de conveniencia es objeto de críticas sociales y afecta el valor empresarial. El pedido con IA se evalúa por su capacidad para "reducir el excedente" y "evitar la pérdida de oportunidades".AMP[アンプ] - Medios de inspiración empresarial

3. ¿Qué es el pedido recomendado por IA?

Aprendizaje de datos multidimensionales

El sistema incorpora más de 30 características, como el historial de ventas, el clima, los días festivos, los eventos cercanos y el tráfico peatonal, y reentrena cada 15 minutos. Traza curvas de demanda por día, por envío y por artículo, y devuelve cantidades recomendadas considerando el inventario y el momento de la próxima entrega.FamilyMart

Benchmark de tiendas similares

La IA extrae automáticamente "tiendas modelo" con condiciones de ubicación, perfil de clientes y composición de ventas similares. Al expandir los productos más vendidos, se llenan las diferencias de preferencias regionales y se descubren nuevas demandas.AMP[アンプ] - Medios de inspiración empresarial

4. Elementos técnicos del sistema

• Modelo de predicción de demanda temporal: Combinación de XGBoost y LSTM para capturar simultáneamente tendencias a corto plazo y factores estacionales.

• Optimización multiagente: Maximización de beneficios considerando espacio de exhibición, fecha de caducidad y margen bruto.

• Retroalimentación recurrente: Los valores manuales sobrescritos por el personal se devuelven a los datos de aprendizaje para actualizar el modelo automáticamente.

5. Resultados del piloto en 500 tiendas

La tabla anterior muestra valores promedio (n=500 tiendas). La reducción de tareas permitió al personal redistribuir el tiempo hacia la atención al cliente y la exhibición de productos, contribuyendo a un aumento del 4% en las ventas.ITmediaAMP[アンプ] - Medios de inspiración empresarial

6. Percepción del personal de ventas y objetivos de la sede

"Los números de la IA tienen fundamento, por lo que hay un alto grado de aceptación. Se puede pedir con confianza"(Gerente de tienda FC en Tokio)
"Una vez acostumbrado, el trabajo se completa en 3 minutos. Las horas extras después del cierre se redujeron drásticamente"(Gerente sustituto en Osaka)

La sede busca estandarizar la calidad y mejorar la eficiencia de las tareas de los supervisores (SV). Un SV comentó que "el tiempo dedicado a 'asesoría de pedidos' durante las visitas a las tiendas ahora se puede usar para propuestas de promoción".雑記ブログ、ときどきAmazon

7. Optimización del surtido gracias a la recomendación de tiendas similares

La IA aprende de tiendas con perfiles de clientes similares y sugiere productos exitosos que aún no se manejan. En lugar de eliminar forzosamente los "productos de baja rotación", se optimizan tanto la tasa de rotación como el margen bruto, manteniendo la individualidad de cada tienda.AMP[アンプ] - Medios de inspiración empresarial

8. Reducción real del desperdicio de alimentos

La IA calcula el "número de mantenimiento de volumen de exhibición" para minimizar el inventario mientras se mantiene la visibilidad. Esto ha reducido a la mitad el desperdicio promedio. Junto con medidas secundarias como congelación y donación de excedentes, contribuye al objetivo 12.3 de los SDGs.FamilyMart

9. Impacto en los costos de mano de obra y capacitación

La parte más prolongada de la capacitación de nuevos empleados era aprender la lógica de los pedidos. Después de la implementación de la IA, el flujo se ha reducido a "lectura del manual→verificación del valor recomendado por la IA→ajuste fino", reduciendo el costo de capacitación en un 30%. También está vinculado al e-learning de la sede, permitiendo evaluar cuantitativamente el nivel de competencia.

10. Comparación con otras cadenas y casos en el extranjero

• 7-Eleven Japón: En evaluación desde 2022 con pedidos automáticos basados en aprendizaje profundo.

• Lawson: En colaboración con una startup de IA para el comercio minorista, se está probando en 200 tiendas en Kansai.

• Walmart EE.UU.: Reducción del 40% en faltantes con optimización de inventario por IA (resultado de 2024).
  Las tiendas de conveniencia en Japón tienen un alto número de SKU y fechas de caducidad cortas, lo que hace que los modelos de IA sean más complejos.

11. Manejo de situaciones irregulares y "ojo humano"

En eventos difíciles de predecir, como festivales de fuegos artificiales o grandes tifones, el juicio humano es indispensable. La IA emite una "bandera de advertencia", dejando la decisión final a las tiendas, asegurando así la seguridad psicológica en el lugar de trabajo.

12. Hoja de ruta a medio y largo plazo y desafíos

1. Año fiscal 2026: Despliegue gradual en aproximadamente 16,000 tiendas a nivel nacional##HTML_TAG_