類似事例
AI経営事例集
← 事例
韓国小売・EC2019 – 継続中

イーマート

AI需要予測と自動発注システムSAIcast

イーマートのAI予測は試験導入で98商品群のうち92で手作業の発注を上回り、2店舗が完全自動発注に切り替えた

成果確認企業自身の発表

課題

イーマートは約140のハイパーマーケットを運営し、各店舗が7万点超を年間340日超にわたって販売している。担当者は1週間先の売り上げを手作業で予測しており、廃棄、欠品による販売機会の損失、過剰在庫が生じていた。期間限定の値引きで需要が変動する販促商品では、特にそれが顕著だった。

取り組み

グループのIT子会社である新世界I&Cは、AWS上のクラウド予測エンジンSAIcastを構築した。2年分の販売データと約40の変数で学習させている。2019年10月に2店舗、10,000点を対象に実施した試験導入では、98商品群のうち92で手作業の予測を上回った。1か月の検証を経て、この2店舗は人の手を介さない自動発注に移った。販促商品向けの第2版は、2020年4月に約140店舗、約50,000点で検証された。予測は発注システムに送られ、店舗と倉庫ごとに発注が行われる。

主な数値

92/982019年の2店舗での試験導入で、AIが手作業の予測を上回った商品群の数企業自身の発表[1]
-18%2019年の試験導入における、手作業の予測と比べた予測誤差企業自身の発表[1]
82:182020年4月の検証で、販促商品の予測がより正確だったのはAIと手作業のどちらか企業自身の発表[1]

示唆

イーマートは発注を自動化する前に、カテゴリーごとにAIと手作業の予測を比較し、販促商品には別のモデルを使った。廃棄や在庫の削減額は公表していない。

分類

規模
大企業
イノベーションの類型
プロセス・イノベーション
根拠
企業自身の発表

出典

  1. 이마트의 인공지능 수요예측, 먹혔나?
    Byline Network2020年11月15日報道記事

出典の要約

[1]Byline Network2020年11月15日

Byline Networkは、新世界I&CとAWSの発表をもとに、新世界I&CがSAIcastを構築し検証した経緯を説明している。2019年10月の2店舗での試験導入（10,000点、98商品群のうち92でAIが優位、誤差は18%減）、その2店舗の自動発注への切り替え、2020年4月に約140店舗・50,000点で行った販促商品モデルの検証（AIの精度が優位だった割合は82対18）を報じている。実現可能性と費用対効果をめぐる現場の疑問にも触れている。

[2]Money Today2021年9月19日

Money Todayは、SAIcastを、天気、価格、販促、季節など数百の変数から商品別の日次売上を予測するクラウド基盤と説明している。予測は発注システムに渡され、店舗と倉庫ごとに必要な数量が発注される。廃棄、欠品による販売機会の損失、過剰在庫が減ったとしているが、数値は示していない。

詳細は原典でご確認いただけます。

掲載日 2026年10月25日 · 更新日 2026年10月25日
事例ページを開く ↗