類似事例
AI経営事例集
← 事例
韓国小売・EC2015 – 継続中

Kurly

生鮮食品の需要予測に機械学習を活用

Kurlyは自社開発の注文予測で、2023年の生鮮食品の廃棄率が0.4%になったと発表した

成果確認企業自身の発表

課題

Kurlyは翌朝配送で生鮮食品を販売しており、在庫の多くは数日しか持たなかった。過剰に発注すると食品ロスが生じ、発注が少なすぎると欠品や顧客離れを招いた。

取り組み

Kurlyは2015年に購買データの収集と分析を始め、数日先の地域別注文量を予測する機械学習システムを構築した。バイヤーと物流部門は予測を仕入れ、倉庫の処理能力、人員の計画に用いた。2026年には、自社の予測・パーソナライズ技術を強化するため、AI新興企業のWonji Labsを買収した。

主な数値

0.4%2023年の生鮮食品の廃棄率。それ以前は1%台企業自身の発表[1]
<1%同社が2021年に公表した廃棄率。当時の処理件数は1日約12万件企業自身の発表[2]
34.3x2023年の連結ベースの在庫回転率。2021年の32.7から上昇企業自身の発表[1]

示唆

Kurlyは注文予測を仕入れと物流の計画に用い、公表した廃棄率は2021年の約1%から2023年には0.4%に下がり、在庫回転率も改善した。廃棄率の数値は同社の発表によるもので第三者による検証はなく、予測精度も明らかにされていない。

分類

イノベーションの類型
プロセス・イノベーション
導入形態
自社開発
根拠
企業自身の発表

出典

  2. [르포]빅데이터로 예측…마켓컬리 '폐기율 0.1%' 도전
    Electronic Times (etnews)2021年8月18日報道記事
  3. 신선식품 넘어 AI로…컬리·오아시스, 몸값 재평가 승부수
    Newsway (via Daum News)2026年6月3日報道記事

出典の要約

[1]Dealsite2024年4月16日

Dealsiteは、Kurlyの2023年の営業赤字縮小を在庫回転率の改善と結び付けた。連結ベースの回転率は2021年の32.7回から34.3回に上昇した。Kurlyはアルゴリズムと機械学習で日々の注文量を予測し、倉庫運営と人員配置を計画していた。Dealsiteは、2023年の生鮮食品の廃棄率が1%台から0.4%になったと報じた。

[2]Electronic Times (etnews)2021年8月18日

Electronic Timesは、Kurlyが2015年から購買データを活用し、データサイエンスチームが機械学習で地域別の週間注文量を予測していたと報じた。Kurlyは1日約12万件を処理しながら廃棄率を1%以内に抑えていたと発表した。Kim Seul-ah最高経営責任者（CEO）は廃棄率0.1%を目標に掲げた。

[3]Newsway (via Daum News)2026年6月3日

Newswayは、Kurlyが予測とパーソナライズの技術を内製化し、購買パターン、季節性、地域別の需要を在庫管理に生かすためにWonji Labsを買収したと報じた。Kurlyは2025年に初の通期営業黒字となる131億ウォンを計上した。業界関係者は、AIの投資対効果は物流と在庫管理でデータをどう使うかで決まると指摘した。

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 ↗