BGF Retail (CU)

課題

コンビニエンスストアは、フライドチキンを店内で調理する。サッカーの試合などのイベント日には需要が急増し、店主が量を勘で決めると、売り切れと廃棄の両方のリスクがある。

取り組み

CUの機械学習による予測システムは、約7,000店舗の適切な調理量を算出する。各店舗の過去1年の販売実績から学習し、直近4週間の平均に、季節指数、地域の商圏と客層の変化を組み合わせて、時間帯と商品ごとの推奨量を示すレポートを各店舗に提供する。

主な数値

示唆

公表された成果は、1店舗の1日に関するものである。チェーン全体の廃棄や売り上げの数値は公表されていない。このシステムは、店主がこれまで感覚で判断していたイベント日の需要を予測した。

分類

規模

大企業

業種

小売・EC

業務機能

物流・サプライチェーン生産・品質

イノベーションの類型

プロセス・イノベーション

AI技術

予測分析・機械学習

導入形態

自社開発

目的

コスト削減売上・顧客体験

根拠

企業自身の発表

出典

1. "치킨 4배 준비하세요"…AI로 월드컵 특수 누린 CU

   한국경제·2026年6月18日報道記事

出典の要約

詳細は原典でご確認いただけます。