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Nikkei Computer_260305호 (p19-21)

점포 업무 30% 감축
AI가 할인 금액 제시

점포 오퍼레이션의 30% 감축을 목표로 기술을 활용한다. 업무 부담이 큰 ‘발주’, ‘상품 진열’, ‘고객 대응’의 3대 핵심 업무에서 적용을 확대한다. 특히 AI를 활용한 신규 발주 시스템은 하루 매출 증가에 기여했다.

로손은 2031년 2월기까지의 중기 경영계획에서 점포 오퍼레이션 시간의 30% 삭감을 목표로 내걸고 있다. 이미 오랜 기간 효율화해 온 점포 오퍼레이션을 추가로 개선하는 일은 쉽지 않다. 그래서 기술을 효과적으로 활용함으로써 점포 오퍼레이션의 효율화를 도모하고 있다.

편의점 직원은 수많은 업무를 처리해야 한다. 로손은 각 업무에서 기술을 활용한 개혁을 추진하고 있다. 편의점 직원의 업무 중 특히 중요한 ‘매장 발주’, ‘상품 진열’, ‘계산대에서의 고객 응대’의 3대 업무에서 로손이 어떻게 ‘리얼×테크’를 구현하고 있는지 설명한다.

발주 업무를 효율화하기 위해 로손은 새로운 발주 시스템 ‘AI.CO(아이코)’를 개발하여, 2024년 7월에 전국 점포에 도입을 완료했다. AI를 활용해 발주 시 품목 구성과 발주 수량을 제안한다. 이에 더해 해당 상품이 재고로 남아 있을 때 적절한 할인 시점과 최적 할인액을 직원에게 제시한다. 이를 통해 발주 업무의 수고를 줄이는 동시에 기회손실을 최소화하고 식품 폐기량 감소를 목표로 한다.

2026년 1월 16일에 발표한 2025년 3~11월기 연결결산(국제회계 기준)에 따르면, 일본 국내 편의점 사업에서 모든 점포의 평균 일평균 매출은 60만 1천 엔으로 전년 동기 대비 2만 8천 엔 증가하며, 같은 기간 사상 최고치를 기록했다. 기존 점포 매출은 4.8% 증가했으며, 고객 수는 0.9% 증가했다.

로손 IT솔루션본부의 사토(佐藤) 본부장은 “평균 일평균 매출을 끌어올릴 수 있었던 요인 중 하나로 AI·CO 활용에 따른 효과도 포함돼 있다”라고 설명했다.

AI.CO를 활용해 발주하는 것은 도시락이나 디저트처럼 유통기한이 짧은 상품이다. 과거 판매 실적 데이터와 매장 면적 등의 정보를 바탕으로, 상품 구색과 발주 수량을 제안한다. AI.CO를 도입하기 전에는 2015년에 가동된 ‘세미 오토 발주’라는 시스템을 사용하고 있었다. AI.CO는 AI 학습 데이터를 튜닝함으로써 발주 정확도를 높였다.

세미 오토 주문에 없던 기능이 바로 할인액과 할인 시점을 제안하는 기능이다. 그동안 할인은 각 점포의 자체 판단에 따라 이루어졌다. 할인액, 할인 시점, 대상 상품 등은 점포마다 판단해 결정하고 있어 담당자의 경험에 크게 의존하고 있었다고 한다. 폐기로 인한 손실과 이익의 균형을 정확히 판단해야 했는데, 그 판단이 어려웠다.

반면 AI.CO는 상품별로 설정된 판매 허용 시한을 기준으로, 그 기한 안에서 이익을 내면서 상품을 전량 판매하기에 가장 적절한 금액과 시점을 제안한다. 직원은 시스템이 제안한 정보를 바탕으로 실제 할인액과 시점을 정하고, 상품에 할인 스티커를 붙인다. 사토 본부장은 “그동안 모두 사람이 하던 발주와 할인 판단을 AI와 사람이 함께 할 수 있게 만들었다. 수치로 표현하기는 어렵지만, 업무 생산성이 확실히 향상되고 있다”라고 말했다.

-- 상품 진열에 ‘피지컬 AI’ 활용 --
상품 진열에 관해서는 KDDI와 공동으로 로봇 활용을 추진하고 있다. Part 2에서 소개한 KDDI 본사에 위치한 매장 ‘로손 S KDDI 다카나와 본사점’에서 2025년 11월부터 실증을 시작했다. 작동하는 것은 매장에서 상품을 진열하는 로봇과, 매장 내부를 돌며 실시간 결품을 감지하는 로봇이다. 로봇과 AI를 결합한 ‘피지컬 AI’가 편의점 업무에서의 실용성을 검증하고 있다.

그동안에도 로봇을 활용한 상품 진열 효율화에 힘써 왔지만, 실증된 사례는 매장 백룸에서 음료 보충 업무를 담당하는 로봇이었다. 로손 인큐베이션컴퍼니 오픈·이노베이션센터의 사쿠마(佐久間) 센터장은 “매장에 로봇을 도입하면 고객과 동선이 겹치거나, 새로운 상품을 진열대 깊숙이 밀어 넣는 동작이 필요하기 때문에 제어 난이도가 높다”라고 말했다.

이번 실증에서는 자율주행 로봇에 2종류의 팔을 탑재하여 선반 안쪽으로 상품을 보충할 수 있는지를 검증한다.

상품을 파지하여 정렬하는 기본 동작을 할 수 있는 2지 그리퍼 모델과, 사람 손의 움직임을 재현하는 5지 핸드 모델이다. 상품 진열 시 꺼낸 상품의 종류와 개수를 세어 기록함으로써 백룸 내 상품 재고 수를 파악할 수 있게 한다.

팔이 달린 자율주행 로봇과 결합하는 것이 멀티모달 AI 중 하나인 ‘VLA(Vision-Language-Action) 모델’이다. VLA 모델을 활용해 카메라 이미지와 자연어 지시를 바탕으로 로봇 행동을 생성하고, 점포 업무를 사전에 학습시킨다. 이를 통해 로봇이 매장 내 환경에 맞춰 진열 업무를 수행할 수 있는지를 검증하고 있다.

다른 한쪽은 매장을 돌며 매장의 결품을 감지하는 로봇으로, 탑재된 4K 카메라로 선반 상황을 촬영한다. 촬영한 이미지를 AI로 분석해 품절된 상품을 파악한다. 사쿠마 센터장은 “피지컬 AI 분야의 기술 진보가 눈에 띄게 빠르며, 실용화를 위해 도전하고 싶다”라고 말했다.

-- 아바타로 셀프 계산대 이용률 증가 --
마지막으로, 계산대에서 고객 대응을 혁신하기 위해 ‘아바타 크루’를 활용한다. 이는 셀프 계산대 옆에 설치된 모니터에 비치는 CG(컴퓨터그래픽) 아바타 직원이 응대하는 형태이다. 아바타는 원격지에서 사람이 조작한다. 현장에 직원은 없지만, 아바타를 조작하는 오퍼레이터가 상품에 관한 질문이나 셀프 계산대 사용법 등 고객의 문의에 답변한다.

계산대 대응은 편의점 직원이 특히 많은 시간을 할애하는 업무이다. 고객이 직접 결제를 완료할 수 있는 셀프 계산대를 도입했지만, 사쿠마 센터장은 “고객이 셀프 계산대를 이용하는 비율을 높이기 위해서는 시스템 자체의 사용 편의성뿐 아니라 (이용을 유도하기 위한) 주변 환경에 대한 아이디어가 필요하다”라고 말했다. 아바타를 활용한 접객이 바로 그 아이디어에 해당한다.

과거의 실증 결과에 따르면, 아바타 도입으로 셀프 계산대 이용률이 15% 이상 상승했으며, 직원이 계산대 업무에 관여하는 시간을 점포당 평균 약 1.5시간 이상 줄였다고 한다.

아바타를 활용한 접객은 2025년 12월 말 기준으로 8개 광역지자체(아오모리현, 사이타마현, 지바현, 도쿄도, 가나가와현, 오사카부, 오카야마현, 가가와현), 약 40개 점포에 도입하고 있다. 아바타의 오퍼레이터는 약 80명이다. 21개 현에 거주하고 있으며, 그 중에는 스웨덴에서 근무하는 오퍼레이터도 있다. 장소와 시간 등의 제약에 얽매이지 않고 일할 수 있기 때문에 직원 부족 해소에도 도움이 될 것으로 보고 있다.

 -- 끝 --
 

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Nikkei Computer_260305호 목차

이노베이션 워치
・AI는 젊은 층의 스킬 습득을 저해하는가

IT가 위험하다
・OSS에 상용 수준을 요구하는 일본, '무임승차'식 이용으로 글로벌 격차 심화

특집
・로손 '리얼×테크'의 야망 -- KDDI와 함께 만드는 신시대 편의점
・[Part 1] 지역 과제 해결을 목표로 -- 신형 점포 100개소 구축
・[Part 2] KDDI 사내 실험 점포 운영 -- 스마트폰과 로보틱스 구사
・[Part 3] 점포 업무 30% 감축 -- AI가 최적 할인액 제시
・[Part 4] 1,300명의 시티즌 디벨로퍼 -- 부서 간 횡단 팀 체제로 추진
・[인터뷰] 다케마스 사다노부(竹増 貞信) 씨, 로손 사장
기술의 힘으로 소매업을 다음 단계로 -- '지역사회에 필수불가결한' 기업 지향

특집
・벤더의 'AI 푸시'에 대한 불만과 당혹감 -- 파트너 만족도 조사 2026

포커스
・이상적인 모델은 패스키 도입 -- 기업 인증 강화의 요점

뉴스 & 리포트
・미국 대형 SaaS 주가, 'SaaS의 종말' 우려로 급락 -- 발단은 앤트로픽의 신기능

・"생존하는 SaaS는 있다" -- 개발 벤더가 말하는 3가지 이유

・후지쓰가 AI 구동 기반 개발 공정 자동화, "맨먼스형 비즈니스는 언젠가 사라진다"

・JCIC, 시큐리티 투자액 가이드라인 제시 -- 제조업은 매출액의 0.2% 수준

・젊은 층과 중견, 생성형 AI '전혀 사용 안 해' 70% -- 업무에 대한 영향도 낮게 평가

・일본 국내 주요 IT 기업 4개사의 4~12월기 결산 – 모두 호조였지만 연간 전망치 수정에서 명암

・난반사
하드웨어 성장률 최고치 달성, AI용 수요 폭증 -- 주요 19개사의 2025년 10~12월기 결산

데이터는 말한다
기업의 애플리케이션 개발 -- 63%가 내제화, 38%가 시티즌 디벨롭먼트

케이스 스터디
[모넥스 증권]
Oracle DB를 클라우드로 이행 -- 온프레미스와의 병용으로 비용 40% 절감

CIO가 도전하다
구와하라 히로시(桑原 裕史) 씨, 가오 집행임원 디지털전략부문 총괄
"DX라는 단어 자체를 없애겠다", IT 조직 체계와 시티즌 디벨롭먼트 강화

움직이지 않는 컴퓨터
[테크노 호라이즌]
사업 양도된 시스템 개발 프로젝트 좌초, V-cube에 6억 엔 규모의 손해배상 청구

연재
・현장에서 시작하는 데이터 활용, 당사자 의식의 구축과 고취 방안
데이터 드리븐 경영 실현을 위한 이정표 -- '메커니즘 설계'가 핵심

・AI 에이전트 연동 대비, 새로운 공통 프로토콜 'MCP'
글로벌 선도 기업의 MCP 활용 -- 도입 패턴과 성공 요인을 분석

・사장의 의문에 답하는 IT 전문가의 대화술
Excel 레거시 대응 전략 재고 – 데이터와 업무 구조를 정리하다

키워드
Remote Attestation

오피니언
극언정론
'SaaS의 종말'보다 먼저 도래하는 것들 -- 일본 기업은 DX를 논하는 것도 무의미

모바일 일도양단
'이에는 이, 눈에는 눈' 전략의 도코모 -- 실적 악화에서도 전투력 강화로 철저 항전

나카타 아쓰시의 GAFA 깊이 읽기
SaaS 업계에 가해진 지각변동, 'Claude Cowork'의 충격

가쓰무라 유키히로의 '오늘도 누군가를 노린다'
사장을 사칭하는 'CEO 사기' 맹위 -- 일본 국내 6,000개 사 이상에 피싱 메일

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