ファミリーマートがAIで発注を支援。店舗ごとの“売れ筋”を予測して欠品とロスを減らす

ファミリーマートは、店舗の発注業務をAIで支援する仕組みを進めています。過去の販売データや天候などから売れ筋を予測し、発注を最適化。欠品による機会損失と、作りすぎによる食品ロスの両方を減らします。小売の永遠の課題に、データとAIで挑んだ事例です。

この事例のポイント

CASE“発注”という永遠の悩みに、AIで挑む

小売店にとって発注は、永遠の悩みです。多すぎれば廃棄ロス、少なすぎれば品切れで機会損失。この絶妙なさじ加減を、ファミリーマートはAIによる発注支援で解こうとしています。

過去の販売データや天候などをもとにAIが売れ筋を予測し、発注を最適化することで、欠品と食品ロスの両方を減らす取り組みが進んでいる。

出典: Asana（中小企業のためのAI活用例）
asana.com/ja/resources/smes-ai-applications

過去の販売実績や天候を踏まえ、AIが売れ行きを予測。勘に頼っていた発注を、データで支えることで、ロスと欠品の両方を減らせます。

発注の最適化は、まさにAI向きの仕事です。AIは予測を得意とするからです。

ロスと欠品は、利益に直結する

発注や在庫の最適化は、中小の小売・飲食店ほど改善余地が大きいテーマです。廃棄ロスを減らし、品切れを防ぐことは、そのまま利益につながります。大規模なシステムでなくても、過去の販売データを活かせば予測の精度は上げられます。

私たちエムズは、御社の販売データを活かした需要予測・発注支援の仕組みづくりをご提案します。たまっているPOSデータや売上記録を分析し、売れ筋を見える化する。勘と経験に、データの裏付けを加える——それだけで、ロスと欠品は確実に減らせます。

発注や在庫の最適化は中小でも効果がありますか？

むしろ中小の小売・飲食店ほど改善余地が大きいテーマです。廃棄ロスを減らし品切れを防ぐことは、そのまま利益につながります。大規模システムでなくても、過去の販売データを活かせば予測精度は上げられます。

予測にはどんなデータが必要ですか？

過去の販売実績（POSデータや売上記録）が基本です。これに天候や曜日、イベント情報などを加えると精度が上がります。まずは手元にある売上データを整理するところから始められます。

※本記事は上記の公開情報をもとに、株式会社エムズ編集部が独自に整理・考察したものです。事例の内容は各企業の公表・報道に基づくもので、執筆時点（2026-06-22）の情報です。最新の状況とは異なる場合があります。考察部分は当社の見解であり、特定の企業・製品・導入を推奨するものではありません。

エムズは、Web制作・システム構築・AI活用を通じて、御社だけのAI活用を企画から二人三脚でご支援します。ご相談・お見積りは無料です。まずはお気軽にお問い合わせください。