Who（誰が）
店舗数10〜200店規模の中小〜中堅食品スーパーの発注担当者・店長、および値引き作業を行う店頭スタッフが主な利用者となる
対象とする社会課題：食品スーパーの発注・値引き判断の属人化による食品ロスの多発
社会の役に立ち、しっかり儲かる。その両立が、この計画には数字で示されています。
中小スーパーの発注は、店長やパート従業員の経験と勘に頼っている。天候や曜日、地域イベントの変化を反映できず、過剰発注が常態化する。値引きのタイミングも目視判断のため、遅れれば廃棄に、早すぎれば利益の損失になる。人手不足で発注担当は他業務と兼務し、精度の低い判断が固定化してしまう。大手チェーンはAI導入を進めるが、投資余力のない中小スーパーは取り残されたままだ。ロスカットAIは、この属人化した勘をデータで支え、廃棄を減らしながら店舗の利益も守る。
※ この4つの数字は、見せるために作った数字ではありません。「事業計画」タブの10年計画とまったく同じ計算から出しています。EXIT（売却）時の手取りだけは「もし売れたら」の試算で、約束できる金額ではありません。
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食品スーパーの発注担当者は、天候や曜日、地域イベントを考慮しきれないまま経験と勘で発注数を決め、見切り品の値引きタイミングも目視判断に頼っています。
「ロスカットAI」は、POSデータや気象データ、在庫情報をAIが毎晩解析し、翌日以降の商品別推奨発注数をタブレットに表示します。担当者はワンタップで承認するだけで発注が完了し、店頭では電子棚札やスマホアプリに最適な値引き率がリアルタイムで表示されるため、貼るだけで値引き運用が完結します。発注業務の属人化を解消し、廃棄コストと欠品損失を同時に減らすことを目指すサービスです。
日本の食品ロスは年間約570万トン、うち事業系が約半分を占め、その中でも小売業由来の廃棄・値引き損失は業界推定で年間約8000億円規模とされる。
中小〜中堅スーパー(店舗数10〜200店規模)では発注業務が店長やパート従業員の経験と直感に依存し、天候・曜日・地域イベントの変動を反映できず過剰発注が常態化している。見切り品の値引きタイミングも従業員の目視判断に依存し、判断が遅れれば廃棄、早すぎれば利益損失につながるジレンマがある。人手不足で発注担当が他業務と兼務化する店舗も増え、精度の低い発注・値引き運用が固定化している。大手チェーンはAI導入を進めているが、中小スーパーはシステム投資余力がなく取り残されている。
時系列予測モデル(LightGBM/Prophetベース)が売上履歴・気象・イベント・曜日データから商品別発注数を予測する。
強化学習による動的価格最適化AIが残数・賞味期限・時間帯・過去の値引き反応データから最適値引き率をリアルタイム算出する。店頭カメラの画像解析AIが陳列量を検知し在庫データのズレを自動補正する。自然言語対話AIが発注担当者からの問い合わせ(欠品理由・予測根拠の説明要求など)に応答し、日次レポートを自動生成する。
店舗のPOSデータ、気象データ、地域イベント情報、在庫・賞味期限データをAIが毎晩解析し、翌日〜1週間先の商品別需要を予測する。
発注担当者は専用タブレットで推奨発注数を確認し、ワンタップで承認または微修正するだけで発注業務が完了する。店頭では動的価格最適化AIが商品の残数・賞味期限・時間帯別売れ行きを解析し、電子棚札やスタッフ用スマホアプリに最適な値引き率をリアルタイム表示する。従業員は提示された値引きラベルを貼るだけで、消費者向けアプリには近隣店舗の値引き品情報がプッシュ通知され、購買行動を後押しする。
| 過剰発注による廃棄コスト(店舗平均) | 年間約75万円 |
| 値引き判断の遅れによる利益損失(見切り品の売れ残り) | 月間約5万円 |
| 発注業務兼務による残業・人件費負担 | 月間約3万円 |
| 見切り品の廃棄処分費用(廃棄業者への処理費含む) | 年間約20万円 |
| SaaS月額利用料(発注・値引き最適化機能) | 月額3万〜5万円 |
| 成果報酬型フィー(削減できた廃棄コストの15%) | 四半期ごとに実績連動、店舗平均で年間30万円前後の想定 |
| 電子棚札・IoT導入支援費(初期一括) | 1店舗あたり50万〜150万円 |
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中小〜中堅スーパーでは発注担当が店長やパート従業員の兼務となっているケースが多く、天候急変やイベント需要の変化を反映できず過剰発注が常態化しています。
見切り品の値引きも従業員の目視と経験に頼るため、判断が遅れれば廃棄、早すぎれば利益損失という板挟みが日常的に発生しています。大手チェーンはAI発注を導入済みですが、中小スーパーは投資余力がなく、同じ問題が放置されたままです。属人化した判断をデータドリブンに置き換える仕組みが現場から求められています。
PoC（0-6ヶ月）とパイロット導入（6-12ヶ月）の段階は要件・仕様が確定していないため準委任契約が適しており、精度検証や現場フィードバックを反映しながら柔軟に進める必要があります。
商用展開フェーズ以降で電子棚札連携や成果報酬計算など機能仕様が固まった部分は請負契約に切り替え、納期と品質を担保する方が発注側のコスト管理がしやすくなります。発注時は予測精度（MAPE等）の目標値を契約書に明記せず、あくまで努力目標として扱う注意が必要です。ベンダー選定時はPOSベンダー・電子棚札メーカーとの連携実績を確認し、外部API仕様変更リスクを契約条項に反映しておくことが望まれます。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 店舗の発注担当者（店長・パート従業員含む） |
| セカンダリ | 本部バイヤー・エリアマネージャー、店頭スタッフ（値引きラベル貼付担当） |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当・システム運用管理者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 需要予測エンジン | POS実績・気象・地域イベントデータから商品別需要を予測し、翌日〜7日先の推奨発注数を出力する |
| 発注承認UI | 推奨発注数を発注担当者のタブレットに表示し、承認またはワンタップ修正で発注を確定する |
| 動的値引き最適化AI | 商品残数・賞味期限・時間帯データを解析し、強化学習で最適値引き率をリアルタイム算出する |
| 電子棚札連携機能 | 算出された値引き率を電子棚札とスタッフ用アプリに即時反映し、店頭表示を自動更新する |
| 消費者向け値引き通知アプリ | 近隣店舗の値引き情報を取得し、登録ユーザーへプッシュ通知して来店・購買を促進する |
| 在庫ズレ自動補正(画像解析AI) | 店頭カメラ画像から陳列量を検知し、在庫データとの差分を自動補正して発注精度を高める |
| 発注根拠問い合わせ対話AI | 発注担当者からの欠品理由・予測根拠の質問を受け付け、自然言語で回答を生成する |
| 日次レポート自動生成 | 当日の発注・値引き・廃棄実績データを集計し、店舗別日次レポートをPDFで自動出力する |
| データクリーニングパイプライン | 各店舗のPOS・気象・在庫データを収集し、欠損・異常値を自動補正して予測モデルへ供給する |
| 利益率モニタリング・値引き下限制御 | 値引き実行データと利益率を監視し、下限ルールを超える値引きを自動的に制限する |
| 成果報酬・請求管理機能 | 削減された廃棄コストを算出し、四半期ごとの成果報酬額を自動計算して請求書を発行する |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
stores | store_id, store_name, address, chain_id, store_type, open_date |
products | product_id, jan_code, product_name, category, unit_cost, shelf_life_days |
pos_transactions | transaction_id, store_id, product_id, sold_qty, sold_price, sold_at |
inventory_stock | stock_id, store_id, product_id, current_qty, expiry_date, updated_at |
weather_data | weather_id, area_code, date, temp_max, temp_min, precipitation, weather_condition |
demand_forecast | forecast_id, store_id, product_id, forecast_date, predicted_qty, confidence_score |
discount_recommendations | recommendation_id, store_id, product_id, recommended_discount_rate, recommended_at, applied_flag |
order_records | order_id, store_id, product_id, recommended_qty, approved_qty, approved_by, order_date |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 発注承認画面 |
| 2 | 需要予測ダッシュボード |
| 3 | 値引き推奨表示画面 |
| 4 | 在庫・賞味期限一覧画面 |
| 5 | 店舗別ロス削減レポート |
| 6 | 予測根拠問い合わせチャット |
| 7 | 管理者設定画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | LightGBM - 高精度な時系列需要予測モデル構築のため |
| 2 | Prophet - 季節性・イベント変動を考慮した予測補完のため |
| 3 | AWS SageMaker - モデル学習・推論基盤の運用効率化のため |
| 4 | PostgreSQL - POS・在庫データの高信頼性管理のため |
| 5 | Kafka - リアルタイムPOS・在庫データ連携のため |
| 6 | React Native - 発注担当者向けタブレットアプリ開発のため |
| 7 | OpenAI API - 発注根拠説明の自然言語対話生成のため |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 発注締切前後(毎日20:00〜22:00)のシステム稼働率99.5%以上を維持する |
| 性能 | 性能: 需要予測バッチ処理を全店舗分(想定300店舗)で夜間3時間以内に完了させる |
| セキュリティ | セキュリティ: POS・購買データはTLS1.2以上で暗号化通信し、個人情報は匿名化して保存する |
| 運用 | 運用: 障害発生時は1時間以内に一次対応、4時間以内の復旧を目標とする体制を整備する |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 店舗数300店舗・商品点数10万SKUまで性能劣化なく拡張可能な構成とする |
| データ保持 | データ保持: POS・値引き履歴データを最低2年間保持し、監査・分析に利用可能とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力店舗のPOSデータと気象データをスプレッドシートに手作業で集約し、簡易な予測ロジックで発注推奨数を人力算出して店長に渡し、精度と反応を確認する | 分析ツールの利用料と店舗訪問の交通費だけの水準 |
| ②最小システム | LightGBM等を使った予測モデルとタブレット画面を最小構成で作り、数店舗で実際に承認・修正の操作をしてもらい、発注誤差の変化を測る | 外注開発で数か月分の費用と、クラウド利用料が中心の水準 |
| ③本開発 | 電子棚札連携・値引き最適化AI・自然言語対話AIを組み込んだ本番システムを構築し、複数店舗への商用展開に耐える運用体制を整える | エンジニア・データサイエンティスト採用を含む人件費が費用の中心になる水準 |
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市場の前提（ボトムアップ試算）とTAM/SAM/SOMの規模感……
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競合となるサービス・企業と、この事業ならではの差別化ポイント……
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対応が必要な許認可・法規制と、確認すべき相手先・想定調整期間……
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手を挙げたその日から動けるように、完了条件つきで並べています。
| 誰に会うか | なぜ会うか | 接触の仕方 |
|---|---|---|
| 中小スーパー(店舗数10〜50店規模)の経営企画部長または商品部バイヤー | 発注・値引き業務の実態とPOSデータ開放の意思決定権を持つため | 全国スーパーマーケット協会の会員企業リストから紹介依頼、または展示会で接触 |
| 電子棚札メーカー(SATO、ISHIDA等)の法人営業・事業開発担当者 | IoTハードウェア連携とチャネル提携の可能性を探るため | リテールテック展示会(リテールテックJAPAN等)のブースで名刺交換し商談設定 |
| POSシステムベンダー(東芝テック、NEC等)の提携・アライアンス担当 | 既存POSとのデータ連携仕様とAPI開放条件を確認するため | 各社の代理店・パートナー窓口に問い合わせフォームから接触 |
| 対象店舗の店長または発注担当パート従業員(現場責任者) | 実運用でのUI受容性・現場オペレーション課題を把握するため | PoC協力店舗の店長会議に同席、または既存取引先の紹介で店舗訪問 |
| 日本気象協会の法人向けデータ提供窓口担当者 | 気象データAPIの利用条件・料金・更新頻度を確認するため | 同協会の法人向け気象データサービス窓口に直接問い合わせ |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地域スーパーの店長・本部発注担当への直接訪問 | 『発注や見切り品判断で困っていることを聞かせてほしい、まだ売り込みではない』と伝え、PoC協力店舗として無償お試しを提案する |
| 電子棚札・POSベンダーの既存顧客リスト経由の紹介 | 提携候補のベンダー担当者に『御社の既存顧客の中で発注ロスに悩む店舗を紹介してほしい』と依頼し、同席商談を組んでもらう |
| スーパー業界団体・商工会の勉強会・展示会 | 食品ロス対策や生産性向上をテーマにした勉強会に出展・登壇し、『PoC参加店舗を数店舗募集している』と案内カードを配る |
| 地方銀行・信用金庫の取引先紹介 | 創業融資で担当する日本政策金融公庫や地銀の担当者に『発注ロスに課題を持つ食品スーパーの取引先を紹介してほしい』と依頼する |
対応が必要な許認可・法規制の詳細は「関連法令」タブでご確認いただけます。着手前に必ずご確認ください。
制度名・金額・要件は年度ごとに変わるため、ここでは種別と公式の探し先だけを示します。必ず一次情報で最新の要件を確認してください。
| 種別 | 特徴 |
|---|---|
| 自己資金・身内からの出資 | 最初の検証（ヒアリング・試作）はここで賄えることが多い。 |
| 日本政策金融公庫の創業融資 | 実績のない創業期でも相談できる公的融資。事業計画書の提出が要る。 |
| 自治体の創業支援制度 | 市区町村・都道府県ごとに補助・利子補給・家賃補助などがある。要件と募集時期は年度で変わる。 |
| 国の中小企業向け補助金 | 設備・販路開拓・IT導入などの類型がある。公募期間が短いので、常設の情報源で追う。 |
| エンジェル投資家・ベンチャーキャピタル | 急成長を前提にする資金。社会課題型では投資家の性格を選ぶ必要がある。 |
| 確認先 | 何がわかるか |
|---|---|
| ミラサポplus（中小企業庁） | 補助金・支援制度の横断検索 |
| J-Net21（中小機構） | 支援策・創業手引きのデータベース |
| 地域の商工会議所・よろず支援拠点 | 無料の対面相談。申請書の書き方まで見てもらえる |
| 日本政策金融公庫の各支店 | 創業計画書の事前相談 |
| 制度 | 誰が使えるか | この事業でどう効くか |
|---|---|---|
| 日本政策金融公庫 新規開業資金 | 新たに事業を始める個人・法人（創業後おおむね一定期間以内） | 代表1名・自己資金100万円での法人設立に対応した制度で、運転資金の融資は850万円を軸に、設備資金（電子棚札・IoTセンサー導入費）は別枠で相談できる |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者でITツールを導入する事業者、および導入を支援するIT導入支援事業者 | 自社のSaaS（発注最適化・値引き最適化）を導入する側のスーパーが対象になりうる制度で、IT導入支援事業者としての登録を行えば導入店舗の費用負担を下げる提案材料になる |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（ものづくり補助金） | 革新的な設備投資・システム構築を行う中小企業・小規模事業者 | 電子棚札・IoTセンサーと連携するAI発注・値引き最適化システムの開発・導入は、生産性向上を伴う設備投資として対象になりうる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（販路開拓・業務効率化に取り組む事業者） | PoC段階でのチラシ・展示会出展・代理店開拓など、最初の導入店舗を増やすための販路開拓費用に使える可能性がある |
| 東京都創業助成事業（東京都内で創業する場合） | 東京都内で創業予定または創業から一定期間内の個人・法人 | 創業初期の人件費・賃借料などの立ち上がり費用を補助対象とする制度で、代表1名体制からエンジニア・データサイエンティスト採用に進む時期の資金計画を補強できる |
会社設立の手続きや許認可の取得、契約書の整備など、弁護士・税理士・司法書士等の専門家への紹介をご希望の場合はこちらからエントリーできます。
専門家の紹介を希望する※ 紹介のお申し込み窓口はマイページの「業者・士業・投資家の紹介」に一本化しています。AIチャットが内容をヒアリングし、具体的な段階になったら運営が個別におつなぎします。
本文中の「※1」「※2」の番号は、ここに対応しています。番号を押すと、この欄に飛びます。
この事業が失敗するとしたら原因はどこから来るか、単価をその値段にした理由、最初の3か月で確かめること、必要な契約書と支払い条件、1人目の求人票、この事業の1週間……
実行の手引きの詳細は無料会員限定です。
この領域に取り組む仲間がコミュニティで情報交換しています。ひとりで抱え込まず、同じ課題を見ている人と話すところから始められます。
※ バッジは閲覧・登録データにもとづく自動集計の相対表示です。