小売業界で進むai開発や導入にはどのような動きがあるのでしょうか？ここでは、実際に小売業関連企業で導入されているaiの成功事例を取り上げて紹介しています。
自社で構築した中古車価格予測アルゴリズムの精度をさらに高めるため、新たにアルゴリズムを構築。中古車落札価格は、メーカー・車種・モデル・グレードなどの基本情報だけでなく、車の状態（車検、経過、傷や修復歴、走行距離）や性能・整備（カラー、排気量、安全性能、タイヤサイズ、各種装備など）によって決定されるため、回帰式で中古車価格予測アルゴリズムを構築。
各車種やモデルごとに、ベース価格（経過月数による価格減衰）に査定価格（走行距離や性能装備など）をプラスして価格を予測。新車価格から減法する方式で、落札予測価格を算出できるようにしました。従来のシステムにはなかった、変数を活用した予測アルゴリズムの構築で、中古車販売価格の予測精度が向上しています。
| 対応内容 | 購買予測・需要予測 |
|---|---|
| 開発企業 | Accenture（旧Albert） |
店舗での接客だけでなく、さまざまな部門において一人一人の顧客に合わせたマーケティングを展開するため、サイロ化されていた各部門の顧客データを活用するため、データ基盤「Microsoft Azure」を導入。導入から2ヵ月ほどで、プライベ―トDMPを構築しました。
サイロ化の解消には、店舗の顧客データを活用した実証実験からはじめ、その成果からデータ統合を進めていきました。プライベートDMPが構築された後、店舗にてデータを活用したマーケティングを実行したところ、メール配信後の来店率が5％アップ。
その成功体験を元に、データ活用店舗を広げ、機能も拡張し、顧客データの活用領域の拡大を進めています。
| 対応内容 | 行動認識・購買予測・需要予測・マッチング |
|---|---|
| 開発企業 | 株式会社ブレインパッド |
展示会やイベントを開催をおこなっている企業にて、 目視によるカウントへの人員コスト削減と、作業時間が長くなるほど調査精度が低下するのを防ぐための、人物カウント・解析システムの開発を提供。
モニターの中央にあるブルー部分を通過するとカウントされる仕組みですが、人物の検出と同時に同一人物を追跡し、二重カウントやカウント漏れを予防。通行者の性別や大人・子供、歩行者・自転車など細かい属性も自動推定。
クラウド対応で、外部の解析エンジンと組み合わせての利用することで、小売店での混雑状況の把握や導線改善、マーケティング、不審者の侵入予防などのさまざまな使い方ができるようにされています。
| 対応内容 | 小売業界・行動認識 |
|---|---|
| 開発企業 | ギリア株式会社 |
25,000点以上の商品を販売しているアイリスオーヤマにて、HEROZ株式会社が開発した販売予測AIを提供。2020年10月より運用を開始しました。
開発元のHEROZ株式会社は、人工知能などの技術に特化した開発を提供しており、独自AI「HEROZ Kishin」をメインにしたディープラーニング（深層学習）などの機械学習の開発・ビジネス活用を積極的に推し進めています。
運用は国内製品を対象に始められ、今後はデジタル技術を活用したオートメーション化や省人化を実現するAIを開発し、アイリスオーヤマの国内はもちろん海外の拠点でも使えるデジタルトランスフォーメーション（DX）化を進めています。
| 対応内容 | 購買予測 |
|---|---|
| 開発企業 | HEROZ株式会社 |
DXへの取り組みから推進部を立ち上げてデータドブリン経営を目指すものの、散在する複数のデータ活用がうまくできていない状態でした。そこで、データを活用したデジタルマーケティングに取り組みECサイトの改善に働きかけ、販売・購買・生産データのデータ分析基盤「Wodom！」で統合。DX推進部を内製化するため、データ活用のワークショップなどをおこなうなど、社員の意識改革もおこないました。
その結果、ECサイトでの業績が向上し、1年を待たずに数千万円規模の売上インパクトを創出。クライアントの通常施策の改善もおこない、過去データから課題をあぶりだし、打ち手を協働検討や推進が可能に。短期間でのデータドブリン経営へと導くことに成功しました。
| 対応内容 | 購買予測・レコメンド機能 |
|---|---|
| 開発企業 | 株式会社JDSC |
WEBとは違いリアル店舗における顧客データの取得は難しいものでしたが、小売業界AIなどの活躍でその取得も難しくなくなっています。ただまだ実験段階にあるものが多く、十分な成果が得られない場合も少なくありません。
自社の課題を正確に把握し、その課題解決のためのAI技術を選択するのがおすすめです。さまざまな可能性を検討する事で、イノベーティブなAI活用が見出せるようになります。
小売業界では、膨大なデータによる需要予測・売上予測、発注業務の効率化、顧客の店舗内行動の把握・分析などにAIが活用されています。セミオート発注システムなど、小売業で広がりつつAIシステムを参考に、自社の可能性を検討してみるといいでしょう。
AI受託開発を成功させるには、ベンダーとの密なコミュニケーションが必須となります。TOPページでは企業の課題解決に向き合う人材やサポート体制に力を入れているベンダーをピックアップしていますので、是非比較・検討の参考にされてみてください。
※Google検索で「AI受託開発 ベンダー」と検索し、表示される企業をピックアップし、公式HPに導入事例・取引実績を掲載している企業を選出しています
（2022年８月29日時点）
【選出理由】
Laboro.AI：調査した40社のうち、業界知識を持ち、ビジネスコンサル経験豊富な担当者が要件定義・PoCの段階から保守・運用まで対応してくれるという、「伴走」が期待できる記載があったため。
Accenture（旧Albert）：調査した40社のうち、最もデータサイエンティストの在籍数が豊富で、統計学や金融学といった分野の研究も行なっているという「データ分析・活用」が期待できる記載があったため。
KICONIA WORKS：調査した40社のうち、最も社員在籍数が少ないながらも、少数精鋭で早期に顧客価値を生み出す、無駄なコストを削減といった「スピード対応・低予算」が期待できる記載があったため。
※「主な対応領域」は各社HPで確認できる情報をもとに作成しております。
