Fujitsu запускает ИИ-агента в AEON Food Style для замены опыта менеджеров

Компания Fujitsu запускает полевое испытание искусственного интеллекта для поддержки управляющих магазинами сети AEON Food Style в Японии. Тестирование пройдет в июле 2026 года в реальном торговом зале и направлено на проверку способности ИИ-агента самостоятельно формировать стратегию магазина и планировать выкладку товаров. Цель эксперимента — сократить время на принятие решений, унифицировать стандарты работы и снизить зависимость эффективности магазина от личного опыта конкретного менеджера.

Проблематика и цель внедрения

Ритейл в Японии сталкивается с хронической нехваткой персонала. В условиях, когда сеть AEON Food Style была сформирована 1 марта 2026 года путем объединения MaxValu Kanto, квантовых операций Daiei и AEON Market, задача стала критической: сохранить качество сервиса при сокращении штата и росте разнообразия потребностей покупателей.

Ранее ключевые компетенции по управлению магазином хранились в головах опытных сотрудников. Уход или смена персонала приводили к потере знаний и снижению эффективности. Новый подход предполагает перенос этих знаний в алгоритмы. ИИ-агент должен стать универсальным инструментом, который позволяет любому менеджеру, даже новичку, принимать решения на уровне эксперта.

Важный нюанс: Внедрение ИИ здесь решает не задачу автоматизации рутины, а проблему передачи корпоративного опыта, который ранее терялся при смене кадров.

Функционал и ход испытаний

Команда инженеров Fujitsu проанализировала процессы объединенных сетей и за 10 дней создала четыре прототипа агентов. В ходе текущего теста в магазине будут задействованы два из них, решающие самые сложные задачи:

• Формирование стратегии: Агент анализирует данные по конкурентам, клиентам и самому магазину (методология 3C) и предлагает среднесрочные и долгосрочные планы развития. Система измеряет, насколько сократилось время на подготовку стратегии и как часто менеджеры принимают предложенные ИИ решения.
• Планирование выкладки: На основе инструкций головного офиса, информации о товарах и особенностей конкретного зала агент генерирует детальные схемы расстановки и визуализацию полочного пространства. Это упрощает инструктаж персонала и ускоряет процесс обновления ассортимента.

Испытания продлятся несколько дней в июле 2026 года. Ожидается, что результаты позволят оценить, насколько ИИ способен стандартизировать работу и ускорить обучение новых управляющих.

Стоит учесть: Успех проекта зависит не от сложности алгоритмов, а от того, насколько точно ИИ сможет воспроизвести логику принятия решений лучших менеджеров сети.

Операционные последствия и тренды

• Снижение порога входа для персонала: Автоматизация стратегического планирования позволяет быстрее обучать новых управляющих, так как система берет на себя рутинный анализ данных и предлагает готовые сценарии действий.
• Унификация стандартов: Использование единого ИИ-инструмента во всех магазинах сети гарантирует, что решения принимаются на основе одних и тех же данных и методик, а не интуиции конкретного сотрудника.
• Рост зависимости от качества данных: Эффективность агента напрямую зависит от полноты и актуальности информации о товарах, конкурентах и потребителях, которую поставляет головной офис. Ошибки в исходных данных приведут к неверным рекомендациям по выкладке.
• Масштабирование модели: После успешного теста Fujitsu планирует расширить функционал агентов, добавив задачи по увеличению продаж, и создать экосистему из нескольких взаимодействующих ИИ-агентов для полного цикла управления магазином.

На фоне этого: Опыт Японии показывает, что в условиях дефицита кадров ИИ становится не просто инструментом аналитики, а фактическим заместителем опытного наставника для линейного персонала.

В будущем Fujitsu намерена использовать полученные данные для повышения точности прогнозов и расширения сферы применения агентов. Инициатива Uvance for Retail ставит целью повышение конкурентоспособности всей отрасли через внедрение технологий данных и искусственного интеллекта.