リテール業界に今求められるAIスキルとは？

リテール業界でデータを活用するためにはどういったスキルが必要なのかを紹介します！

本記事では、リテール業界に特化し様々な研修を提供してきた一般社団法人リテールAI研究会と株式会社キカガクが現場から得た知見を元に考案したリテール業界に今求められる AI ・データ活用スキルについて紹介します。

本記事の内容をより詳しい事例や体験談を踏まえてお話する無料イベント「【事例紹介！】AI で変わる小売業！AI 活用が当たり前になるリテール業界に今求められるスキルとは？」が 2022/7/26　に開催されました。

他にも様々な無料イベントを行っておりますので興味のある方は下記のボタンより詳細をご確認下さい！

DX を推進する AI ・データサイエンス人材育成コース

プログラミング未経験から、AI やデータサイエンスを学ぶことのできる 6 ヶ月間のコースです。転職実績も豊富で、自走できる AI人材を多く輩出しています。

説明会はこちらから

 リテール業界のAI ・データ活用事例

まずはどのように AI ・データがリテール業界で活用されているのかを紹介します。
どのような技術を用いて、リテール業界で何ができるのか解説していきます。

もちろんこの他にもデータ活用の場面はありますが、今回は代表的なものを抜粋しています。それぞれの事例について簡単に解説していきます。

事例解説

売上予測

（出典 : 有限会社ゑびや）
天気、最高気温、降水確率の気象データ、祝日やイベントの有無や近隣旅館の宿泊者数などから、来客者数を予測します。
予測した来客者数に合わせて、人員や仕入れを調整することで運営を最適化し、廃棄ロスの削減にも貢献することができます。

クラスタリング

クラスタリングはデータをもとにグルーピングを行う手法です。クラスタリングを用いて購買履歴のデータから顧客のグルーピングを行うことで、各グループごとに適したクーポンを配布することが可能となります。また、同じグループ内で同一の商品が複数購入された場合に、同じグループの他の顧客にも商品をレコメンドする等、マーケティング最適化で使用されます。その他、商品ごとのグルーピングにより顧客の購買状況から商品の傾向を把握し、商品選定にも活用できます。

協調フィルタリング

協調フィルタリングでは、「誰」が「何」を「どれくらい」購入するのかを予測することができます。来店している顧客の購買情報から販促商品の選定を最適化したり棚割り最適化に活用できます。また、予測された結果を店舗ごとに集計することで、店舗ごとの売上予測が立てられます。そのため、販促を行う店舗の選定にも活用でき、確度の高い販促に繋がります。

画像解析

AI カメラを用いて来店客数のカウントすることで人員配置の最適化や、性別・年齢といった顧客の属性推定により、適切な顧客ターゲティングを把握することが可能となり、広告ターゲティング最適化が行えます。
また、動線解析といった顧客の購買行動を見える化することで、レイアウトの最適化に繋がります。

その他

ダイナミックプライシングはサービスや商品の需要と供給に応じて価格を変動させる手法です。電子タグと AI を用いて最適な価格とタイミングでダイナミックプライシングを行うことで、廃棄ロスの低減が見込まれます。

無人店舗とは、来店から退店まで人の手を介することなく商品を購入できる店舗のことを指します。
認証技術やセンサー、カメラを導入することで店舗内の情報を集め、無人店舗が実現されました。消費者にとっては、来店から退店まで接触せずに買い物ができるためスムーズで効率的な新しい購買体験ができます。企業としても、労働力不足の解消やデータの収集・活用、万引や強盗の防止といったメリットがあります。一方で、初期コストや技術的に導入するためのハードルもありますが、実際に、Amazon Go 以外にも無人店舗の数は着実に増加しています。

リテール業界で最初に取り組む AI 活用のおすすめ

様々な事例を紹介してきましたが、その中でも最初に取り組みたい内容を紹介します。

実際に、「AI やデータを活用したくてもどこから進めていけばよいのかわからない」「日々のオペレーションが忙しくてデータを活用する時間がない」というお声を聞きます。

そういった方は、まず ID-POS を用いたデータ分析の中でも棚割り最適化に焦点を当てることをオススメします。

ID-POS の購買履歴のデータがあれば、データの分析をすぐに始められ、分析結果と担当者の経験を組み合わせて運用に移しやすいというメリットがあります。
新たにカメラなどの機械の設置も不要なため、初期コストも比較的低く始められます。

今回、紹介しているクラスタリングや協調フィルタリングを使用することで、棚割り最適化を行うことができるため、是非検討してみて下さい。

まとめ

上記の事例で上げたようにリテール業界における DX 化は急速に進展しています。
キカガクでは今回例で上げた棚割り最適化をベースとした現場ですぐに活用できる研修を取り扱っております。実際に、ご受講いただいた方の成果物もそのまま業務で活用できるレベルの内容となっています。

ぜひご受講をご検討下さい！

DX を推進する AI ・データサイエンス人材育成コース

プログラミング未経験から、AI やデータサイエンスを学ぶことのできる 6 ヶ月間のコースです。転職実績も豊富で、自走できる AI人材を多く輩出しています。

説明会はこちらから