ENVIRONMENT

統計と計算で、食品ロスを減らす

食品ロスを減らすいちばんの近道は、売れる量を正しく見込んで、作りすぎないことです。パル・ヤマトでは、自社で開発した仕組み「Pal-DX」で、来店客数を統計で予測し、売れ行きを毎日計算して、「予測する・計画する・売り切る・記録する・確かめる」の流れを回しています。

1. 01

   予測する

   店ごとに、天気予報・曜日・祝日・地域の行事と、過去の来店の実績から、来店客数を統計で予測します。

2. 02

   計画する

   予測を毎朝の売上の報告で各店に届け、惣菜の製造や生鮮の発注の量を考える目安にしています。

3. 03

   売り切る

   夕方は売れ行きを見ながら値下げをし、その日のうちに売り切ります。

4. 04

   記録する

   日々の食品廃棄の量を記録し、取り組みの効果を数字で確かめます。

5. 05

   確かめる

   予測と実績のずれを毎日記録し、計算の方法の改良に生かします。前日の売れ行きも毎朝計算し、次の計画に生かします。

取り組みの中身

• 統計

  来店客数を、統計で予測する

  店ごとに過去の来店の実績を分析し、曜日、月、祝日とその前日、地域の行事やセール、雨の量や暑さ寒さが、それぞれ来店をどれだけ増やし、減らすかを数字で見積もっています。これらを組み合わせて、その日から1週間先までの来店客数を毎日計算し、毎朝の売上の報告で各店に届けています。

• 検証

  予測の精度を、毎日確かめる

  予測と実績のずれを毎日記録し、精度を確かめています。天気予報も、複数の予報を実績と照らし合わせて、この地域でいちばんよく当たる予報を選んで使っています。祝日やセールの扱いなどを見直しながら精度を高め、過去の実績で確かめたところ、予測と実績の差は平均でおよそ6%でした（2026年7月）。大きく外れた日は、AIも使って原因を探ります。

• 計算

  前日の売れ行きを、毎朝つかむ

  前日の売上を、店・部門・時間帯ごとに前の週と比べて計算し、いつもと違う動きを毎朝の報告にまとめます。ほかの店では伸びているのに伸びていない部門や商品も、計算で拾い出します。売れ行きの変化に早く気づくことで、その日の製造や発注の量を見直せます。報告の文章のまとめには、AIも使っています。

• AI

  販売計画を、日ごとに整理する

  週ごとの販売計画の資料をAIで読み込み、日ごとに「その日に見ること」へ整理しています。何を、どれだけ、いつ並べるかを売場が迷わず決められるようにし、必要な分だけをそろえる売場づくりを支えています。

• 記録

  食品廃棄の量を、毎日記録する

  生鮮の各部門では、日々の廃棄を管理表に記録しています。2027年に予定している基幹システムの切り替えに合わせて、品目ごとに記録し、予測や発注の見直しが廃棄を減らしたかを、数字で確かめられるようにします。

これらの仕組みは、自社で開発しています。集計や資料づくりを仕組みに任せ、人の時間を、売場とお客様のために使えるようにすることも、ねらいのひとつです。