패밀리마트, AI 발주로 주 6시간의 업무 절감──재고 최적화로 식품 낭비도 억제

목차

1. 서론: 편의점 DX와 "AI 발주"

2. 도입 배경──인력 부족과 식품 낭비의 딜레마

3. AI 추천 발주란

4. 시스템의 기술 요소

5. 500개 점포 파일럿의 성과

6. 매장 직원의 체감과 본사의 목표

7. 유사 점포 추천이 가져오는 상품 구성 최적화

8. 식품 낭비 감소의 실제

9. 인건비·교육 비용에 대한 영향

10. 다른 체인/해외 사례와의 비교

11. 비정상 대응과 "사람의 눈"

12. 중장기 로드맵과 과제

13. ESG·SDGs 관점에서의 평가

14. 요약과 전망

1. 서론: 편의점 DX와 "AI 발주"

세계에서도 유례를 찾기 힘든 고밀도로 전개되는 일본의 편의점은 만성적인 인력 부족과 24시간 영업 유지라는 이중고에 직면해 있다. 셀프 계산대나 모바일 주문에 이어 주목받는 다음 DX(디지털 트랜스포메이션)로 "AI 발주"가 있다. 패밀리마트는 약 1년의 PoC(개념 증명)를 거쳐, 2025년 7월에 전국 500개 점포에 도입을 시작했다.ITmedia

데이터 드리븐 경영으로의 전환

기존의 발주는 "베테랑 직원의 경험과 직감"에 크게 의존하여, 점포 간 격차가 과제였다. AI 도입은 주관적인 업무를 정량화하고, 재현성이 높은 운영을 실현하는 첫걸음이다.

2. 도입 배경──인력 부족과 식품 낭비의 딜레마

인력 부족의 가속

국내 노동 인구의 감소로 인해, 편의점 각사는 심야 시간대의 폐점이나 영업시간 단축을 검토할 수밖에 없는 상황에 있다. 발주 업무는 하루 최대 4회, 1회당 15~30분이 소요되며, 부담은 작지 않다.잡기 블로그, 가끔 Amazon

식품 낭비와 ESG 압력

일본의 식품 낭비는 연간 522만 톤(농림수산성 2024년). 편의점의 폐기 낭비는 사회적 비판을 받기 쉬우며, 기업 가치에도 영향을 미친다. AI 발주는 "재고 감소"와 "기회 손실 회피"의 양립이 평가 포인트가 된다.AMP[앰프] - 비즈니스 인스피레이션 미디어

3. AI 추천 발주란

다차원 데이터 학습

시스템은 판매 실적·날씨·공휴일·주변 이벤트·통행량 등 30종이 넘는 특징량을 수용하여, 최단 15분 주기로 재학습한다. 일별·편별·단품별로 수요 곡선을 그려, 재고·다음 납품 타이밍을 고려하여 추천 수를 반환한다.패밀리마트

유사 점포 벤치마크

AI는 입지 조건·고객층·매출 구성 등이 유사한 "모범 점포"를 자동 추출. 인기 상품을 수평 전개하여, 지역별 기호 차이를 메우면서 신규 수요를 발굴한다.AMP[앰프] - 비즈니스 인스피레이션 미디어

4. 시스템의 기술 요소

• 시계열 수요 예측 모델: XGBoost와 LSTM을 결합하여, 단기 트렌드와 계절 요인을 동시에 포착한다.

• 멀티 에이전트 최적화: 진열 공간·소비 기한·이익률을 고려하여 종합 이익을 최대화.

• 리커런트 피드백: 직원이 덮어쓴 수동 수치를 학습 데이터로 되돌려, 모델을 자기 갱신.

5. 500개 점포 파일럿의 성과

상기 표는 평균치(n=500개 점포). 작업 감소로 인해 직원은 고객 응대나 상품 진열에 시간을 재배분할 수 있었고, 매출 4% 증가에도 기여했다.ITmediaAMP[앰프] - 비즈니스 인스피레이션 미디어

6. 매장 직원의 체감과 본사의 목표

"AI의 수치에는 근거가 있어 납득감이 높다. 자신 있게 발주할 수 있다"(도쿄도·FC점장)
"익숙해지면 3분 만에 끝나는 작업. 폐점 후의 잔업이 크게 줄었다"(오사카부·점장 대행)

본사는 표준화에 의한 품질 평준화와, SV(슈퍼바이저) 업무의 효율화를 목표로 한다. 담당 SV는 "점포 순회에서 '발주 지도'에 할애했던 시간을 판촉 제안에 사용할 수 있다"고 말한다.잡기 블로그, 가끔 Amazon

7. 유사 점포 추천이 가져오는 상품 구성 최적화

AI는 고객층이 비슷한 점포를 학습하여, 아직 취급하지 않은 히트 상품을 제안한다. "로우 굿즈(저회전 상품)"의 강제 배제가 아니라, 회전율과 이익률의 양면을 최적화하여, 점포별 개성도 유지된다.AMP[앰프] - 비즈니스 인스피레이션 미디어

8. 식품 낭비 감소의 실제

AI는 "매장 볼륨 유지 수"를 계산하여, 시인성을 유지하면서 재고를 최소화. 이로 인해 폐기 손실은 평균 절반으로 줄었다. 남은 상품의 냉동·기증 등 2차 대책과 함께 SDGs 목표 12.3에 기여한다.패밀리마트

9. 인건비·교육 비용에 대한 영향

신입 교육에서 가장 시간이 많이 드는 것이 발주 로직의 습득이었다. AI 도입 후에는 "매뉴얼 통독→AI 추천값 확인→미세 조정"의 흐름으로 단축되어, 교육 비용이 3할 절감. 본사의 e-learning과도 연동하여, 숙련도를 정량 평가할 수 있다.

10. 다른 체인/해외 사례와의 비교

• 세븐일레븐 재팬: 심층 학습 기반의 자동 발주를 22년부터 검증 중.

• 로손: 소매 AI 스타트업과 협력하여, 간사이 200점포에서 테스트.

• Walmart US: AI 재고 최적화로 결품 4할 감소(2024년 실적).
  일본의 편의점은 SKU 수가 많고 소비 기한도 짧아, AI 모델의 난이도가 높은 점이 특징이다.

11. 비정상 대응과 "사람의 눈"

불꽃놀이 대회나 대형 태풍 등, 예측이 어려운 이벤트 시에는 인간의 판단이 필수적이다. AI는 "경계 플래그"를 내고, 최종 판단을 점포에 맡기는 설계로 하여, 현장의 심리적 안전성을 확보하고 있다.