大手スーパーが名大発ベンチャーへの出資を通じてAI技術による業務効率化を推進した。ベンチャーはノーコード対応の需要予測ツールと、多様な条件を反映するシフト自動化ツールを提供し、深刻化する労働力不足への対応や、地元企業間のサプライチェーン連携強化を図る。拡張知能を活用し、現場の負担軽減と成長基盤の構築を目指す。
AIアオキスーパー、需要予測・シフト自動化AIに出資 日本
- この記事を参考にした事業アイデア
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小野寺梨園
このニュースからのヒント
- ノーコード需要予測で欠品リスクを即解消
- 手作業による売上予測で在庫欠品や過剰在庫が頻発する現状を、ノーコード型AI需要予測ツールでリアルタイム分析し、発注精度を向上させてコスト削減と機会損失防止を実現する。
- 【課題】
手作業売上予測 → 在庫欠品・過剰発生
【解決】
ノーコード需要予測AI導入 → 高精度予測
【結果】
発注精度向上でコスト削減＆機会損失回避 - AIシフト自動化で人員配置を即効改善
- シフト作成に膨大な工数を割かれ、希望や制約調整で遅延が生じる問題を、AI自動生成シフトで即時反映し、公平かつ最適な配置を実現。管理負荷を大幅に軽減し現場満足度を高める。
- 【課題】
手動調整 → シフト作成遅延
【解決】
AI自動生成シフト導入 → 即時最適化
【結果】
管理負荷削減＆現場満足度向上 - AI連携でSCMを柔軟化し需要変動に即応
- 部門間で分断されたデータ管理により需要変動対応が後手に回る課題を、AI基盤でサプライチェーンデータを統合し、予測モデルと連動させることで変動に迅速対応しコスト最適化を実現する。
- 【課題】
分断SCMデータ → 変動対応遅延
【解決】
AI連携基盤構築 → データ統合＆予測
【結果】
迅速対応でコスト最適化＆安定供給
スマホではじめるスモール物販｜まずは利益5万円から学ぶ販売のリアル｜新規事業通信
仕入れて売る、という販売モデルをもっとも小さく、もっとも手軽に体験できるのが「スモール物販」です。 本記事では、スマホ1...
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考えられる事業アイデア
- 近隣需要をAIで先読み、小型マートビジネス
- 住宅街に特化した小規模食品店を展開し、来店履歴や地域特性データをノーコードAIで解析。每日の発注を自動予測して廃棄ロスを大幅に削減し、利益率向上を図る店舗型ビジネス。
- なぜ？コンビニやスーパーでは地域ごとの細かな需要調整が難しく、廃棄や欠品が常態化。近隣の500戸程度の住宅街なら小型店舗で十分対応可能で、AIによる需要先読みで高頻度発注と鮮度管理が同時に実現できる。
- どうする？まずレンタルスペースや空き物件を活用して月額数万円から試験出店。クラウド型POSと連携したノーコードAIツールで売上データを収集し、週次で予測モデルを改善。商品仕入れは地元卸と小ロット契約し、検証を繰り返しながら品揃えを最適化する。オペレーションはパートスタッフ2～3名で回し、人手は最低限に抑える。
- ネーミングフレッシュセンスマート - 鮮度管理と需要予測をリアルに感じるマートを表現。
きまるマート - 発注量が自動で「決まる」安心感を示唆。
地の食マート - 地域（地）の食材（食）に特化した店舗であることを強調。 - シナリオ① 市場調査
└ 住宅街周辺の人口構成、買い物頻度、競合店舗の品揃えをヒアリング
② POSデータ連携設定
└ クラウドPOSとノーコードAIツールを連携し、売上・時間帯データを自動収集
③ 試験運営
└ 初期100品目を選定し、2週間サイクルで需要予測と実販売を比較検証
④ オペレーション改善
└ AI予測結果をもとに発注頻度・品揃えを見直し、人員配置を最適化
⑤ 本格展開
└ 売上モデルを確立後、半径2km圏内に2号店を出店して収益を拡大 - 未利用食材をAIで最適化、週替わり献立配信プラン
- 家庭の冷蔵庫に眠る余り食材を有効活用するため、ノーコードAIを使って週3回のオリジナル献立をメールで配信。買い物リスト付きで家事負担を減らし、食材ロス削減にも貢献するオンライン型サブスクリプション。
- なぜ？共働き世帯や子育て世帯は料理に割く時間が不足し、結果的に食材をムダにしがち。月額3,000円程度なら利用心理ハードルも低く、1,000世帯を獲得できれば年間3,600万円に届く市場性がある。
- どうする？入会後にGoogleフォームで冷蔵庫の在庫と家族構成、アレルギー情報を入力。ChatGPT APIをMake.comで自動連携し、1週間分の献立と買い物リストをPDFでメール配信。初回はモニター5世帯で検証し、レシピの実用性と好評度を高めて本格開始。
- ネーミングまいごはんプラン - 毎日のごはんを迷わずに届けるイメージ。
ぴったり献立便 - 家庭にぴったり合う献立を定期便で提供することを表現。
食材マッチお届け - 冷蔵庫食材とレシピをマッチングして届ける仕組みを示す。 - シナリオ① 顧客ニーズヒアリング
└ 共働き・子育て世帯の料理負担、食材ロス実態をアンケート調査
② AI献立生成フロー構築
└ ChatGPT APIとMake.comで在庫データ→献立PDF生成ワークフローを設計
③ モニター配信
└ 5世帯に週替わり献立を2週間配信し、満足度と改善要望を収集
④ メニュー改善
└ フィードバックを反映し、レシピのバリエーションと分かりやすさを強化
⑤ 本格展開・集客
└ SNS広告と地域情報誌で認知拡大し、初月100契約を目指す - 地域コミュニティのリソースを活かす、余剰品循環支援ビジネス
- 地域の中小企業や個人事業主、さらには家庭で発生する食品の余剰品、製造工程で出る端材、使われなくなった資材などは、多くの場合そのまま廃棄され、コストと環境負荷を生んでいます。一方で、それを必要とするNPO団体、福祉施設、クラフト作家、地域住民などが存在し、適切な情報と流通の仕組みがあれば有効活用できます。この事業は、地域内に埋もれるこれらの余剰資源を「発掘」し、必要とする「場所」へと循環させるマッチングを支援することで、地域全体の持続可能性と新たな経済的価値の創出に貢献します。
- なぜ？大手企業は自社のサプライチェーン内で余剰品対策を行うことが多いですが、地域に点在する小規模な排出元からの余剰品は、個々の量が少なく、回収・流通コストが高いため、見過ごされがちです。しかし、これらをまとめて地域内で循環させる仕組みは、廃棄コストの削減、新たな材料費の節約、地域貢献という明確なメリットを双方にもたらします。ヒントにある「AI連携でSCMを柔軟化」の概念を、地域内の「資源」の需給マッチングに応用し、手作業やアナログな情報共有では難しいニッチな資源循環を、簡易なテクノロジーと人の介在で実現します。
- どうする？まずは特定の地域に特化し、余剰食品（賞味期限間近品、規格外野菜など）や余剰資材（製造端材、梱包材など）の排出元（小規模食品加工業、農家、小売店、工務店など）と、その受け入れ先（地域NPO、福祉施設、個人クリエイター、地域の飲食店など）をリストアップします。簡単なウェブサイトをノーコードツールで構築し、排出元が提供可能な余剰品の情報（品目、量、引取条件、状態など）を登録できる掲示板機能を設けます。受け入れ側はその情報を閲覧し、直接排出元と連絡を取り、取引を成立させる仕組みを基本とします。初期段階では、情報のハブに徹し、取引や物流は当事者間で調整してもらいます。収益は、排出元からの登録料や成約時の手数料として徴収します。地域の中心部に小規模な「地域リソース循環ステーション」を設け、情報提供や、場合によっては余剰品の短期的な集荷・配布の拠点とし、地域住民との接点を増やし信頼性を高めます。
- ネーミング地域めぐり - 地域内の資源が巡り、有効活用される様子を表現。
もったいないバトン - 余剰品が次の誰かに渡る「もったいない」の精神と循環を表現。
資源おすそ分け便 - 地域の資源を分け合い、助け合う優しい響きと、その利便性を示す。 - シナリオ① 地域内余剰品排出元・ニーズ先の開拓
└ 小規模事業者や団体を訪問し、余剰品の発生状況とニーズを調査し、潜在的な参加者を募る
② 簡易マッチングウェブサイトの構築
└ ノーコードWebサイトビルダーを用いて、余剰品情報の登録・閲覧・連絡機能を持つ試作サイトを開発
③ 地域リソース循環ステーションの設置
└ 地域内の空きスペースやレンタルオフィスを活用し、情報交流や限定的な余剰品受け渡し拠点を開設
④ パイロット運用とフィードバック収集
└ 選定された少数の参加者でマッチングサービスを試験運用し、利用者の声と課題を収集
⑤ サービス拡大と機能改善
└ 運用実績に基づき参加者数を増やし、ウェブサイト機能の拡充や提携物流サービスとの連携を検討
【充実の研修制度・未経験◎】いびき専門カウンセラー(医療事務/受付)
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スリープメディカルクリニック名古屋栄院
