小売業は、人手不足・需要変動・食品ロスといった課題に対し、AIの活用が広く進んでいる業界です。ここでは小売のAI活用を実例とともに整理し、複数用途を統合する osFoundry の使い方を、dgmの視点で解説します。

dgmはosFoundryの提供元とは独立した導入支援会社です。

小売で進むAI活用

  • 需要予測・AI発注 — 発注業務の効率化と欠品削減
  • 食品ロス削減 — AIによる値引き推奨
  • 在庫最適化 — 自動発注・適正在庫
  • 接客・従業員支援 — 生成AIのマニュアル・多言語チャット
  • レコメンド — 購買データに基づく提案

公開事例として、セブン-イレブン・ジャパンのAI発注（発注時間の短縮を公表）、ローソンのAI値引き推奨、イオンリテールが2025年6月から約390店規模で生成AIアシスタントを展開した例などがあります。

注意点：個人情報と価格表示

顔認識や購買履歴・パーソナライズを扱う場合は、個人情報保護法（生体情報を含む）への配慮が必要です。AIによる動的な値引き・価格表示では、景品表示法や価格表示のルールにも注意します。

複数用途を一つに：osFoundryの適性

需要予測・発注・接客支援・社内問い合わせを別々のツールで導入すると、データもコストも分断します。osFoundry はモデル非依存の基盤で、自社データの上で複数用途のエージェントや自動化をまとめられ、席数課金がない分、店舗・従業員数が多いほど費用を抑えやすくなります。SaaSの整理は SaaS乱立をやめる も参考になります。

dgmの役割

dgmはosFoundryの導入を専門とする独立した支援会社として、小売のどの業務にAIを適用するかの整理から実装・定着までを支援します。