L1店舗小売規模非公表
食品スーパーB社（規模非公表）
需要予測・在庫最適化／シノプス（sinops-CLOUD）
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: 日配品の食品ロス（実証実験店舗）
INDUSTRY HUB
店舗小売の生成AI導入事例
店舗小売（スーパー・アパレル・雑貨）における生成AI・AI導入事例を5件収録。需要予測型自動発注・食品ロス削減・AI在庫分析を中心に、導入前の課題・ベンダー・定量効果を出典つきで確認できます。すべてベンダー公表の一次情報を匿名化して整理しています。
用途分布（収録5件の実数）
- その他・複合3件
- 需要予測・在庫最適化2件
用途別・削減率の中央値
分母（母数規模）つきで削減率が公表されている事例のみを母集団とし、n≥3の用途だけ表示します。 n<3 の用途は統計として不十分なため表示しません。
| 用途 | 中央値 | n |
|---|---|---|
| その他・複合 | 約41%削減 | 3件 |
※中央値は各事例の公表値（レンジは中点）から当サイトが算出した参考値です。効果を保証するものではありません。
CASES
店舗小売の事例一覧（5件）
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店舗小売規模非公表
レディースアパレル小売C社（規模非公表）
その他・複合／フルカイテン（FULL KAITEN）
打ち出し対象商品の売上金額前週比が141.4%に分母: 打ち出し対象商品の売上金額（前週比）
L1店舗小売規模非公表
生活雑貨小売D社（規模非公表）
その他・複合／フルカイテン（FULL KAITEN）
対象商品の売上・粗利金額前週比130％以上を達成分母: 対象商品の売上・粗利金額（前週比）
L1店舗小売規模非公表
総合アパレル小売E社（規模非公表）
その他・複合／フルカイテン（FULL KAITEN）
打ち出し対象商品の売上・粗利金額3倍（全社平均を上回る伸び、在庫週数も減少）分母: 打ち出し対象商品の売上・粗利金額