Lawson 便利商店運用 AI 技術削減門市人員作業量的策略
日本 Lawson 便利商店正積極導入 AI 技術，目標在 2030 財年削減 30% 的門市人員作業量。其核心策略圍繞以下幾個關鍵方向：
- 自動化與效率革命： Lawson 計劃在 2025 年推出「Real×Tech LAWSON 未來店型」，著重於店鋪內的全面自動化和提升顧客體驗。這包括導入 AI 影像辨識、服務型機器人、數位看板與電子標籤等技術，以減少人力需求，將店鋪轉型為以自動化和即時資料回饋為核心的營運節點。
- 數據分析與預測： Lawson 整合外部數據進行交叉分析，以預測人流、優化商品陳列和強化庫存管理。透過 AI 技術，Lawson 期望能更精準地掌握市場需求，減少報廢率，並提升整體營運效率。
- 智慧訂貨系統： 參考 FamilyMart 的做法，Lawson 可能導入 AI 預測訂貨系統，透過分析環境條件與銷售傾向，提供商品推薦和陳列優化方案，進一步節省員工的作業時間。
其他便利商店的 AI 應用案例
除了 Lawson，其他便利商店也在積極採用 AI 技術，以提升營運效率和顧客服務：
- GS25（南韓）： 導入「AI 超商夥伴輔助經營系統」，為加盟主提供決策支援和營運輔助，縮短員工經驗差距，提升門店營運績效和標準化管理。
- FamilyMart（日本）： 導入「AI 預測訂貨系統」，可識別並參考「典範店鋪」數據，提供商品推薦與陳列優化方案，節省作業時間。
- CU（南韓）： 啟動「智慧訂貨 2.0 系統」，利用 AI 深度學習技術，將歷史銷售實績、促銷活動與外部環境因素納入考量，自動生成個店化訂貨建議，降低缺貨率，並縮減訂貨時間。
- 7-ELEVEN（日本）： 推廣「AI Library」平台，串聯集團內部的營運、銷售、物流、人力、顧客行為資料，支援門市營運、商品企劃、顧客服務及內部管理等多元場景。
AI 在零售業的發展趨勢
整體而言，AI 在零售業的應用正快速發展，並朝向「適應式零售」的方向邁進。這種模式強調透過即時資料分析、生成式 AI、預測模型與自動化決策系統，建構出能夠即時感應、快速學習並自動調整的零售系統。隨著 AI 技術的不斷進步，零售業者將能更有效地應對市場變化，提升競爭力。