FamilyMart ลดเวลาทำงานลง 6 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ด้วยการสั่งซื้อ AI ── ลดการสูญเสียอาหารด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพสต็อก

สารบัญ

1. บทนำ: การเปลี่ยนแปลงดิจิทัลของร้านสะดวกซื้อและ "การสั่งซื้อด้วย AI"

2. เบื้องหลังการนำเข้า - การขาดแคลนแรงงานและความสูญเสียด้านอาหาร

3. การสั่งซื้อแนะนำด้วย AI คืออะไร

4. องค์ประกอบทางเทคนิคของระบบ

5. ผลลัพธ์ของการทดลองใน 500 ร้าน

6. ความรู้สึกของพนักงานในร้านและเป้าหมายของสำนักงานใหญ่

7. การแนะนำร้านค้าที่คล้ายกันและการเพิ่มประสิทธิภาพของสินค้าคงคลัง

8. การลดความสูญเสียด้านอาหารในทางปฏิบัติ

9. ผลกระทบต่อค่าแรงและค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรม

10. การเปรียบเทียบกับตัวอย่างจากเครือข่ายอื่น/ต่างประเทศ

11. การตอบสนองต่อเหตุการณ์ไม่ปกติและ "การมองเห็นของมนุษย์"

12. แผนระยะกลางและระยะยาวและปัญหา

13. การประเมินจากมุมมอง ESG และ SDGs

14. สรุปและแนวโน้ม

1. บทนำ: การเปลี่ยนแปลงดิจิทัลของร้านสะดวกซื้อและ "การสั่งซื้อด้วย AI"

ร้านสะดวกซื้อในญี่ปุ่นที่มีความหนาแน่นสูงซึ่งไม่มีที่ใดในโลกเผชิญกับปัญหาการขาดแคลนแรงงานอย่างต่อเนื่องและการรักษาการเปิดบริการตลอด 24 ชั่วโมง การสั่งซื้อด้วย AI เป็นที่สนใจในฐานะการเปลี่ยนแปลงดิจิทัล (DX) ถัดไปหลังจากการชำระเงินด้วยตนเองและการสั่งซื้อผ่านมือถือ หลังจากการพิสูจน์แนวคิด (PoC) ประมาณหนึ่งปี FamilyMart ได้เริ่มต้นการนำไปใช้ใน 500 ร้านทั่วประเทศในเดือนกรกฎาคม 2025ITmedia

การเปลี่ยนไปสู่การบริหารที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

การสั่งซื้อแบบดั้งเดิมพึ่งพา "ประสบการณ์และสัญชาตญาณของพนักงานที่มีประสบการณ์" อย่างมาก ซึ่งเป็นปัญหาที่เกิดจากความแตกต่างระหว่างร้าน การนำ AI มาใช้เป็นก้าวแรกในการทำให้การทำงานที่พึ่งพาบุคคลเป็นการทำงานที่สามารถวัดได้และมีการดำเนินการที่สามารถทำซ้ำได้

2. เบื้องหลังการนำเข้า - การขาดแคลนแรงงานและความสูญเสียด้านอาหาร

การเร่งการขาดแคลนแรงงาน

เนื่องจากการลดลงของประชากรแรงงานในประเทศ ร้านสะดวกซื้อหลายแห่งต้องพิจารณาปิดในช่วงกลางคืนหรือย่อเวลาทำการ การสั่งซื้อใช้เวลาสูงสุด 4 ครั้งต่อวัน โดยแต่ละครั้งใช้เวลา 15-30 นาที ซึ่งเป็นภาระที่ไม่เล็กน้อย雑記ブログ、ときどきAmazon

ความสูญเสียด้านอาหารและแรงกดดัน ESG

การสูญเสียอาหารในญี่ปุ่นอยู่ที่ 5.22 ล้านตันต่อปี (กระทรวงเกษตร ป่าไม้ และประมง 2024) การสูญเสียจากการทิ้งของร้านสะดวกซื้อมักถูกวิจารณ์จากสังคมและมีผลต่อมูลค่าของบริษัท การสั่งซื้อด้วย AI เป็นจุดที่ได้รับการประเมินในเรื่องการลดการขายที่ไม่หมดและการหลีกเลี่ยงการสูญเสียโอกาสAMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア

3. การสั่งซื้อแนะนำด้วย AI คืออะไร

การเรียนรู้ข้อมูลหลายมิติ

ระบบจะรวบรวมลักษณะมากกว่า 30 ประเภท เช่น ผลการขาย สภาพอากาศ วันหยุดเทศกาล กิจกรรมรอบข้าง ปริมาณการเดินทาง และเรียนรู้ใหม่ทุก 15 นาที วาดเส้นโค้งความต้องการตามวัน เวลา และสินค้า และคืนจำนวนที่แนะนำโดยพิจารณาจากสต็อกและเวลาการส่งครั้งถัดไปファミリーマート

การเปรียบเทียบร้านที่คล้ายกัน

AI จะดึงร้าน "ต้นแบบ" ที่มีเงื่อนไขที่ตั้ง กลุ่มลูกค้า และโครงสร้างยอดขายที่คล้ายกันโดยอัตโนมัติ การขยายสินค้าขายดีในแนวนอนช่วยเติมเต็มความแตกต่างของความชอบในแต่ละพื้นที่และขุดค้นความต้องการใหม่AMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア

4. องค์ประกอบทางเทคนิคของระบบ

• แบบจำลองการพยากรณ์ความต้องการตามลำดับเวลา: ผสมผสาน XGBoost และ LSTM เพื่อจับแนวโน้มระยะสั้นและปัจจัยฤดูกาลพร้อมกัน

• การเพิ่มประสิทธิภาพหลายตัวแทน: พิจารณาพื้นที่จัดเรียง วันหมดอายุ และอัตรากำไรขั้นต้นเพื่อเพิ่มกำไรโดยรวม

• การป้อนกลับซ้ำ: นำค่าตัวเลขที่พนักงานแก้ไขกลับมาเป็นข้อมูลการเรียนรู้เพื่อปรับปรุงโมเดล

5. ผลลัพธ์ของการทดลองใน 500 ร้าน

ตารางด้านบนแสดงค่าเฉลี่ย (n=500 ร้าน) การลดเวลาการทำงานช่วยให้พนักงานสามารถจัดสรรเวลาใหม่ไปยังการบริการลูกค้าและการจัดเรียงสินค้า ซึ่งส่งผลให้ยอดขายเพิ่มขึ้น 4%ITmediaAMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア

6. ความรู้สึกของพนักงานในร้านและเป้าหมายของสำนักงานใหญ่

"ตัวเลขของ AI มีเหตุผลที่ทำให้รู้สึกมั่นใจ สามารถสั่งซื้อได้อย่างมั่นใจ"(ผู้จัดการร้าน FC ในโตเกียว)
"เมื่อคุ้นเคยแล้ว การทำงานจะเสร็จใน 3 นาที การทำงานล่วงเวลาหลังปิดร้านลดลงอย่างมาก"(ผู้จัดการร้านแทนในโอซาก้า)

สำนักงานใหญ่ตั้งเป้าหมายการปรับมาตรฐานเพื่อให้คุณภาพเท่าเทียมกันและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของ SV (ผู้ดูแล) ผู้ดูแลกล่าวว่า "เวลาที่ใช้ในการ 'แนะนำการสั่งซื้อ' ในการตรวจสอบร้านสามารถนำไปใช้ในการเสนอแผนส่งเสริมการขายได้"雑記ブログ、ときどきAmazon

7. การแนะนำร้านค้าที่คล้ายกันและการเพิ่มประสิทธิภาพของสินค้าคงคลัง

AI เรียนรู้จากร้านค้าที่มีลูกค้าคล้ายกันและแนะนำสินค้าที่ขายดีซึ่งยังไม่ได้จัดการ ไม่ได้บังคับให้กำจัด "สินค้าที่หมุนเวียนต่ำ" แต่เพิ่มประสิทธิภาพทั้งอัตราการหมุนเวียนและอัตรากำไรขั้นต้น ทำให้ยังคงรักษาลักษณะเฉพาะของแต่ละร้านAMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア

8. การลดความสูญเสียด้านอาหารในทางปฏิบัติ

AI คำนวณ "จำนวนการรักษาปริมาณพื้นที่ขาย" เพื่อลดสต็อกให้น้อยที่สุดโดยยังคงรักษาการมองเห็นไว้ ซึ่งทำให้การสูญเสียจากการทิ้งลดลงครึ่งหนึ่งโดยเฉลี่ย การจัดการที่สองเช่นการแช่แข็งหรือการบริจาคสินค้าที่ขายไม่หมดช่วยสนับสนุนเป้าหมาย SDGs 12.3ファミリーマート

9. ผลกระทบต่อค่าแรงและค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรม

การฝึกอบรมพนักงานใหม่ที่ใช้เวลามากที่สุดคือการเรียนรู้ตรรกะการสั่งซื้อ หลังจากการนำ AI มาใช้ กระบวนการถูกย่อให้สั้นลงเป็น "อ่านคู่มือ → ตรวจสอบค่าที่ AI แนะนำ → ปรับเล็กน้อย" ทำให้ค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมลดลง 30% และสามารถประเมินระดับความชำนาญได้อย่างเป็นรูปธรรมผ่าน e-learning ของสำนักงานใหญ่

##