将来的にテナント含む全フロアが対象

　昨年1月にスタートした実証実験を経て、まずは西武池袋本店の諸国銘菓と名産売場、そごう大宮店の諸国銘菓を対象とする。デジタル化した在庫情報を基に、AIを活用して需要を予測し、発注の自動化を目指す。今後は、ほかの自主運営売場から対象を拡大し、将来的にはテナントも含む全フロアを対象にOMO化を実現させる計画だ。

　これまで、諸国銘菓や名産売場では、取り扱い商品とメーカーが多岐にわたることから、完全な形でのJANコードによる管理が困難だった。その結果、発注業務や在庫管理のデジタル化が進まず、個人の経験に頼った発注となり、「発注に時間がかかる」「担当者によって発注精度のばらつきが出る」などの課題があった。

在庫管理業務アプリ画面(案)

画像認識AIを組み込んだアプリを活用

　こうした課題を解決するため、画像認識AIによる単品在庫管理に向けた取り組みを開始。画像認識AIを組み込んだ在庫管理業務アプリの活用により、バーコードなどの有無にかかわらず、在庫管理ができる仕組みを実現した。

　実証実検では対象商品の紙台帳の管理が不要となり、発注・検品・納品にかかる作業時間を33%削減。また、削減できた時間を接客などの顧客満足度向上につながる業務にあてることも可能になったという。

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