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DATAFLUCT、コープデリグループ全143店舗の「発注AI化」に向けた実証実験を開始

株式会社DATAFLUCT

DATAFLUCT、コープデリグループ全143店舗の「発注AI化

3段階の縦割り発注プロセスをAIで統合し、熟練者のノウハウを組織の資産へ


[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/46062/335/46062-335-f857775217032350d390cc0ad12cbb0e-2048x1152.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


株式会社DATAFLUCT(本社所在地:東京都渋谷区、代表取締役CEO:久米村 隼人、以下DATAFLUCT)は、コープデリ生活協同組合連合会(本部:埼玉県さいたま市、代表理事理事長:熊崎 伸)の会員5生協(コープみらい・いばらきコープ・とちぎコープ・コープぐんま・コープながの、以下「コープデリグループ」と記載)全143店舗における、自律型店舗運営AIソリューション「Airlake Retail Agent」を活用した発注業務の自動化・標準化に向けた実証実験を開始しました。
背景:発注体制の構造上の問題と人手不足のリスクからの脱却
同会のこれまでの発注作業には、2つの構造上の問題が発生していました。1つ目は本部(来客数予測)→ 店長(需要予測)→ 売場担当者(最終予測)という「階層」による3段階のプロセスが発生すること、2つ目は発注が商品カテゴリー別の担当者によって行われているという「カテゴリー」による分断がありました。多くの人員が発注作業に関与するこの構造は、担当者間での意思統一や情報の共有を困難にするだけでなく、将来的な現場の人手不足により作業体制の継続ができなくなるリスクを抱えています。
コープデリグループは、AIによってこれら一連の業務プロセスを統合・自動化することで効率的で持続可能な経営を目指します。
実証実験の概要:AIエージェントが最適な発注を実現
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/46062/335/46062-335-6a346c60d947ddff8b25084c8bac8c15-1920x1080.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
実証実験の全体像

本実証実験では、DATAFLUCTが開発した「Airlake Retail Agent」を用い、以下のプロセスで発注を自動化します。
- 2段階での需要予測: AIで日別・店舗別の来店客数を予測し、その結果をもとに各商品の販売数を予測。 - 実効性の高い発注数算出: 予測販売数に加え、在庫数、納品リードタイム、発注カレンダー、最低ロットなどの各種制約条件をAIが加味して必要発注数を自動算出。コープデリグループの発注システムに連携し、自動発注を実現します。
2026年1月より、まずはより高い導入効果が見込まれる「日配・グロサリー・惣菜」に対象を限定して需要予測の精度検証を開始しました。2026年10月から一部エリアの店舗で自動発注AIテスト導入を開始、2027年3月から全店舗での運用開始を予定し、将来的には全商品への適用を目指します。
コープデリ生活協同組合連合会 常務執行役員(店舗事業本部長) 本間 伸裕様のコメント
本プロジェクトは、コープデリグループの店舗における『攻め』のDX推進を担う重要な取り組みです。あえてスクラッチ開発を選択し、商品MDに完全に即した需要予測システムを構築することで、AI活用の第一歩となる『完全自動発注』に挑戦します。
これは単なる現場の作業削減に留まりません。
魅力的な売り場づくりへと繋げて、組合員の皆様のくらしに貢献する基盤として構築していきます。
本プロジェクトは構想から3年、満を持しての始動となります。あえてスクラッチ開発を選択したのは、単なる業務効率化に留まらず、現場実態に即した『完全自動発注』の実現と、その先のデータ活用基盤への発展を見据えているからです。
作業負荷の軽減はもちろん、より良い売場の実現により組合員様のくらしに貢献する『攻め』のDXとして、強い意志を持って推進してまいります。

【参考情報】「Airlake Retail Agent」について
DATAFLUCTの「Airlake Retail Agent」は、店舗運営に関わる様々な業務をAIが自律的に実行・最適化する総合AIソリューションです。
- AI専門チームによる全体最適: 複数のAIが連携し、優秀な店長や店舗スタッフ、店舗開発担当者が一体となったチームのように機能します。- シームレスな業務連携: 什器やカテゴリーレイアウトから棚割の作成、日々の売上予測、発注自動化、本部での高度なデータ分析までを一気通貫で実行し、組織全体の「真の全体最適」を実現します。- 自然言語による高度分析: 本部スタッフは「粗利益改善の対策を提案して」といった自然な日本語でのリクエストだけで、専門知識を必要とせず高度なデータ分析結果を得ることが可能です。
「Airlake Retail Agent」画面イメージ
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/46062/335/46062-335-45224a1cf9030bb0c2e851fe5e345470-2809x1769.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
店舗運営向け機能イメージ|自動化が困難だったカテゴリーレイアウト・棚割作成をAIで自動化

[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/46062/335/46062-335-dce6ee665bc351c05aab9f4c82ae660c-1230x774.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
店舗を支える本部業務をAIエージェントで大幅に省力化

[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/46062/335/46062-335-c33116a66f917731704ef6de1e4a9419-2809x1769.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
店舗開発向け機能では新店の売上予測機能などを提供

PoCパートナー企業の募集と、ご利用に関するお問い合わせ
「Airlake Retail Agent」の導入にご関心のある企業様を募集しております。以下のような経営課題をお持ちの経営者、DX推進責任者、店舗開発責任者、店舗運営責任者様は、ぜひお気軽にお問い合わせください。
- 「全社的にデータドリブンな店舗開発・店舗運営を実現したい」- 「店舗ごとの売上や利益のバラつきを解消し、全体の水準を上げたい」- 「ベテラン従業員の退職による、ノウハウの喪失に危機感がある」- 「人手不足に対応できる、効率的で収益性の高い店舗モデルを構築したい」
▼「Airlake Retail Agent」お問い合わせ先
https://datafluct.com/ai-service/ai-agents/retail-agent/
DATAFLUCTについて
株式会社DATAFLUCTは「データを商いに」をビジョンに掲げ、埋もれていたデータから新たな価値を生み出し、社会課題を解決するデータビジネスパートナーです。非構造化データをはじめ、データの形式にとらわれない「マルチモーダルデータ活用」に強みを持ち、データの収集・蓄積・加工・分析を一気通貫で実現します。
需要予測によるロスの削減、持続可能な都市計画、脱炭素に向けた行動変容など世界基準の課題に着目した自社サービスも展開し、誰もがデータを有効活用することで持続可能な意思決定をすることができる世界の実現を目指しています。2019年JAXAベンチャー※認定企業。
※宇宙航空研究開発機構(JAXA)の知的財産・業務での知見を利用して事業を行う、JAXA職員が出資・設立したベンチャー企業。

本社所在地:東京都渋谷区桜丘町1-4 渋谷サクラステージ SHIBUYA サイド SHIBUYA タワー7階
代表者:代表取締役CEO 久米村 隼人
設立:2019年1月29日
電話番号:03-6822-5590(代表)
資本金:14億9,712万円(資本準備金含む)
事業内容 :データプラットフォーム構築・運用支援事業、DX推進支援・運用支援事業、サステナブルデータビジネス事業
Webサイト https://datafluct.com/
公式X  https://twitter.com/datafluct
Facebook https://www.facebook.com/datafluct/

本件に関するお問い合わせ
サービスの詳細・導入についてのご相談:https://datafluct.com/
報道関係者からのお問い合わせ:pr@datafluct.com

プレスリリース提供:PR TIMES

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記事提供:PRTimes

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