小売業界のDXを牽引するエクサウィザーズが、生成AIを活用した新たなサービスを発表しました。このサービスは、店舗の売り上げ向上や顧客満足度向上を目的とし、店長やエリア統括者が抱える様々な業務をAIが支援する仕組みです。
例えば、売り上げが伸び悩んでいる店舗に対し、AIが最適な販促企画を提案したり、顧客からのクレームに対して、適切な対応文を作成したりすることができます。あらかじめ用意されたテンプレートを活用することで、誰でも簡単に高品質な文書を作成できるため、店舗運営の効率化が大幅に期待できます。エクサウィザーズは、今後1年間で100社への導入を目指し、サービスの拡大を図っていく予定のようです。
今回は、生成AIを小売業界で活用する重要性やメリット、デメリット、小売業界の生成AI活用事例、有効活用するための対策をご紹介します。
生成AIを小売業界で活用する重要性
AIは小売業界で、在庫管理の最適化や価格設定の自動化、マーケティング戦略の策定などの幅広い業務において活用されています。また、顧客の購買履歴や閲覧履歴に基づき、一人ひとりに合わせた商品を推薦したり、キャンペーン情報を配信したりすることも可能です。
さらに、AIは店舗内の顧客行動を分析し、新たなサービスの開発に役立てることもできます。例えば、顧客がどの商品に興味を示しているかといった情報を収集し、新たなPOP広告を設置したりすることで、売上の向上を図ることができるでしょう。
このように、AIは小売業界の様々な場面で活用され、顧客体験の向上とビジネス効率化の両立を実現しています。AIは今後も発展していくことが予想され、小売業界での競争はさらに激化していくでしょう。
企業はAIを積極的に導入し、自社のビジネスモデルを革新していくことが求められているのです。
小売業界の生成AI活用事例
小売業界では、生成AIが顧客体験の向上や業務効率化に大きな貢献を果たしており、その活用事例は増えています。以下では、小売業界における生成AIの具体的な活用事例をご紹介します。
出荷数や店舗の来店数を予測
某衣料品製造販売企業では、AI予測分析ツールを導入することで、物流部門における出荷予測の精度を飛躍的に向上させました。従来の物流部門では、出荷数の予測が難しく、急な需要増加に対応するため、高コストな派遣スタッフを頻繁に雇用する必要がありました。
しかし、AIの導入で正確な出荷数の予測が可能となり、派遣スタッフの雇用を大幅に削減することに成功しました。具体的には、AIが過去の販売データや季節変動、トレンドなどを分析し、将来の需要を予測します。この予測データに基づいて、必要な人員を計画的に配置できるようになったため、人件費の削減に大きく貢献したようです。
また、同社が展開するサブブランドでも、AIによる来店数予測の効果を実感しています。サブブランドでは、人件費を抑えるために、最小限の人員で店舗を運営していましたが、予測よりも多くの顧客が来店し、品出しが追いつかず売り場が空になる事態が発生していました。
AIでの来店数予測により、最適な人員配置が可能となり、顧客満足度の向上にも繋がりました。
発注数の自動算出で発注業務を短縮
某コンビニエンスストアは、AI技術を導入することで、店舗運営の効率化と食品ロスの削減という2つの課題解決に取り組んでいます。まず、AIによる発注数の自動算出システムを導入し、1日の発注業務時間を35分も短縮することに成功しました。そのため、人手不足が深刻化する店舗では、スタッフの負担を軽減し、顧客対応に集中できる環境を実現しました。
また、清涼飲料業界や流通業界では、商品の外装ダンボールの破損レベルの判断基準が統一されておらず、目視による判断のため、人によって判断が異なっていました。そのため、中身に問題がない商品が廃棄されてしまうケースが多く、食品ロスの要因となっていました。
しかし、AIの導入により、人の主観的な判断を排除して食品ロスの削減に貢献することが期待されています。
食品ロスや売れ残りを防止
某コンビニエンスストアではAIを活用し、商品に最適な価格を自動で設定する「ダイナミックプライシング」システムを導入しました。ダイナミックプライシングとは、過去の販売実績や在庫状況、天候、消費者の購買行動などのデータを分析し、商品の最適な価格を算出する仕組みです。このシステムにより、売れ残りそうな商品には適切な割引を行い、食品ロスの削減と利益の最大化を同時に実現できます。
例えば、消費期限が近い商品に対して割引率を調整し、迅速に売却することで、食品廃棄を減らすことができるのです。
生成AIを小売業界で活用するメリット
生成AIの登場は小売業界に新たな風を吹き込み、様々な領域において様々な変化をもたらしています。以下では、生成AIが小売業界にもたらす具体的なメリットをご紹介します。
業務効率化が図れる
従来、人手で行われていた単純なデータ入力や計算といった作業をAIに任せることで、従業員は、人にしかできない創造性や判断力を要する業務に集中できるようになります。
また、AIを搭載した画像認識は商品の外観を迅速かつ正確に検査し、不良品を効率的に検出したり、在庫管理と連携することで、リアルタイムな在庫状況を把握し、品切れや過剰在庫を未然に防いだりすることができるでしょう。
顧客満足度が向上する
先述したように、AIを活用することで顧客一人ひとりの購買履歴や嗜好などのデータを分析し、顧客に最適な商品やサービスを提案することが可能になりました。このようなサービスは、顧客に「この店は私のことを理解してくれている」という特別な体験を提供し、顧客のロイヤリティを大幅に向上させることができます。
リピーターの増加や顧客からの紹介による新規顧客獲得に繋げることもできるでしょう。
人手不足が解消できる
小売業界が抱える深刻な人手不足問題は、AIの導入によって根本から解決する可能性を秘めています。AIに単純作業を任せることで、従業員はより付加価値の高い業務に集中できるようになり、結果として少ない人数で多くの業務をこなせるようになるのです。
近年ではレジ対応や商品陳列など、ほとんどの業務をAIが担う無人店舗も登場し始めており、人件費の削減だけでなく、24時間営業が可能になるなど、小売業のあり方を大きく変える可能性を秘めているのです。
高精度な売上予測ができる
AIは過去に蓄積された膨大な量の売上データや顧客の行動パターンを分析する能力を備えています。この能力を活用することで、将来の売上や商品の需要を高精度で予測することが可能です。
AIによる予測は、在庫管理の最適化だけでなく、効果的なマーケティング施策の実行にも貢献します。また、顧客の購買行動を分析し、一人ひとりの顧客に合わせた商品やサービスを提案することで、売上アップに繋げることができるでしょう。
マーケティングにも有効である
AIを活用したマーケティングは、小売業界において必須の戦略となっています。その核となるのは、膨大な量のデータを分析し、顧客一人ひとりのニーズを深く理解することです。
さらに、AIの予測分析機能を活用することで、顧客が今後購入する可能性の高い商品やサービスを事前に予測することも可能です。そのため、顧客の興味関心に基づいたタイムリーなプロモーションの実施が可能となり、購買意欲の向上に繋がるのです。
生成AIのマーケティング活用については、以下の記事でも詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてください。
生成AIを小売業界で活用するデメリット
生成AIは、多くのメリットをもたらす一方で、避けて通れない課題も存在します。以下では、生成AIを小売業界で活用するデメリットについて、具体的に解説します。
導入によるコストがかかる
AIの導入は、企業の業務効率化や生産性向上に大きな期待が寄せられていますが、同時に高額な初期費用や継続的な運用コストが課題として挙げられます。特に、最新技術やカスタマイズされたソリューションを導入する場合の費用は膨大になる可能性があります。
とはいえ、AI導入による効果は人件費の削減や顧客満足度の向上など、多くのメリットが期待できます。長期的な視点で見れば、AIへの初期投資は、企業の収益性向上や競争力強化につながる有効な投資となるでしょう。
予期せぬトラブルに対応できない
AIは、過去のデータや学習内容に基づいて最適な判断を下す能力に長けているものの、あくまでも学習済みの範囲内に限定されます。そのため、AIは過去のデータには存在しない全く新しい状況や予測不能なトラブルに対しては、柔軟に対応することができません。
そのため、業務の全てをAIに完全に委ねることは、大きなリスクを伴うでしょう。AIには得意とするルーティンワークやデータ分析といった作業を任せ、人間はAIでは対応が難しい複雑な問題解決や顧客対応といった高度な判断を必要とする業務に集中すべきです。
AIと人間が協働することで、効率的で質の高い業務遂行が可能になるのです。
AI人材を育成する必要がある
AIの機能を最大限に活かすためには、高度な専門知識と技術を持った人材の確保が重要です。AIの開発や運用はもちろん、データの分析など専門的なスキルが求められるでしょう。
しかし、AIの技術革新が急速に進んでいる現在、AIに精通した人材は、多くの企業から引く手あまたの状態です。特に、深層学習や自然言語処理といった最新技術を扱える人材は、極めて稀少であり、確保が困難です。
そのため、社内にいる人材を対象としたAIに関する研修を実施し、AIに関する知識やスキルを向上させる必要があるのです。
生成AIを小売業界で有効活用するための対策
生成AIを効果的に活用するためには、いくつかの課題をクリアし、適切な対策を講じることが不可欠です。以下では、生成AIを小売業界で有効活用するための具体的な対策を詳しく解説します。
AI導入の落とし穴やその対策については、以下の記事でも詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてください。
セキュリティ意識の向上
顧客から信頼を得て、長期的な関係を築くためには、顧客の個人情報が適切に保護されていることを保証することが不可欠です。そのためには、顧客データの収集や処理、保存の各段階で、法規制を厳守し、常に最新のセキュリティ技術を導入することが求められます。GDPRやCCPAをはじめとするデータ保護に関する法規制を遵守することで、消費者からの信頼を維持し、法的リスクを最小限に抑えることができるでしょう。
また、匿名化の技術を活用することもおすすめです。これらの技術を用いることで、データの利便性を損なうことなく、プライバシーを保護することが可能になります。
技術的な課題の克服
生成AIは非常に複雑な技術であり、高度な専門知識を必要とするため、導入する上では技術的な障壁が立ちはだかります。特に、既存のITシステムとの連携や膨大な量のデータをリアルタイムで処理する能力が求められるため、多くの小売企業にとって大きなハードルとなっています。
この課題を克服するために、クラウドコンピューティングの活用が有効です。クラウド技術は、必要なコンピューティングリソースを柔軟に利用できるという特徴を持っているため、自社のITインフラに大きな投資をすることなく、生成AIに必要な処理能力を確保することができるのです。
スキルと知識の向上
AIに関する知識やスキルを持った人材は、業界全体で不足しており、多くの企業が人材不足に悩まされています。AI技術を効果的に活用し、ビジネスに貢献するためには、人材育成と外部との連携を組み合わせた多角的なアプローチが求められます。
企業は、まず自社の従業員に対してAIに関する教育プログラムを実施し、AIの基礎知識や活用方法を習得させることが重要です。e-ラーニングやセミナーなど、様々な手法を用いて、従業員のスキルアップを図る必要があるでしょう。
生成AIセミナー
AI研究所の生成AIセミナーは、生成AIの基礎から応用まで2日間で幅広い知識を習得できる貴重なセミナーです。セミナーでは、以下のような生成AIの概念や仕組みはもちろん、具体的な活用事例が詳しく学べます。特に、小売業で活用できる生成AIの活用事例は、非常に参考になるでしょう。
| 1日目 | 2日目 |
| 生成AIについて | ChatGPTの社内での活用方法 |
| 種類と大規模言語モデル(LLM)の仕組み | アプリケーションの実装 |
| ChatGPTの活用方法 | サービス開発のためのPython基礎 |
| プロンプトエンジニアリング | 独自データを学習した生成AI作成 |
| 生成AIを用いた画像作成 | LLMを利用したサービス開発 |
セミナーでは、生成AIの技術的な側面だけでなく、導入する上での課題や倫理的な問題についても学べるため、そのリスクについても理解を深めることができます。
そのため、生成AIを自社のビジネスに生成AIを導入したいと考えている方にとって、おすすめのセミナーと言えるでしょう。
小売業界での生成AIを活用でビジネスの成長を実現する
今回は、生成AIを小売業界で活用する重要性やメリット、デメリット、小売業界の生成AI活用事例、有効活用するための対策をご紹介しました。小売業において生成AIは、以下のようなメリットをもたらします。
- 業務効率化が図れる
- 顧客満足度が向上する
- 人手不足が解消できる
- 高精度な売上予測ができる
- マーケティングにも有効である
このように、生成AIは小売業の未来を大きく変える可能性を秘めた技術です。しかし、導入には多くの課題が伴います。課題を克服し、生成AIを効果的に活用することで、小売企業は新たなビジネスの成長を実現することができるでしょう。
