L1店舗小売規模非公表
食品スーパーA社（規模非公表）
需要予測・在庫最適化／シノプス（sinops-CLOUD）
発注にかかる作業時間を1店舗1か月あたり約65.8時間削減、全店では年間約8,680時間削減見込み分母: 1店舗1か月あたりの発注作業時間
L1 ベンダー公表数値は公開時点のもの
食品スーパーB社（規模非公表）
食品スーパーマーケット／需要予測・在庫最適化／導入ツール: シノプス（sinops-CLOUD）
- 業種
- 店舗小売
- 規模帯
- 規模非公表（原文: 食品スーパー136店舗）
- 業務領域
- 現場・店舗運営
- 公表時期
- 2025年06月
課題
導入前に抱えていた問題
既存の需要予測型自動発注システムでは、賞味期限の短い商品の発注精度が低く、発注が頻繁に行われることで品出し作業の非効率が生じていた。
- 作業時間・コスト削減
- 品質・正確性
導入
導入したツール・取り組み
シノプス（sinops-CLOUD） を導入。 用途は「需要予測型自動発注」（出典元の記載による）。
成果
公表されている成果
一部店舗での実証実験で日配品の食品ロスを0.6％削減、パンの開店時の欠品も削減
分母（母数規模）: 日配品の食品ロス（実証実験店舗）
測定期間: 2024年12月からの実証実験
定性的な変化（出典元の記載を要約）
実証実験の効果を受けて全136店舗への導入が決定し、全店での本格稼働を予定。
出典とエビデンスレベル
L1 ベンダー公表
ベンダー（提供企業）が公表した導入事例。当サイトでは企業名を匿名化し、出典リンクを明示して引用しています。
出典: https://www.sinops.jp/news/250625beisia/
最終確認日: 2026-07-14。掲載内容に誤りがある場合はお問い合わせからご指摘ください。
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