ＡＩで需要予測や出店判断 小売りで導入広がる
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今後の課題は、データと現場の連動かと思います。AIが進めば進むほど、AIの指示通りの、売場実現度が重要になります。そうなると次は、ビデオカメラや写真を撮り売場実現度を管理することがトレンドになりそうですね。リテールテック は、注目していきたいです。以下、感想です。
1.売場と販促政策の連動
広告を出して掲載商品の売上が伸びるのは、売場の陳列状態が広告と連動しているからです。広告を出しても、その商品が目立つ場所で陳列されて初めてデータ通りの売上につながります。キャンペーンやセールをやっても、販促物のつけ忘れがあったり、時間がなくて売場の陳列が間に合わないこともあります。
2.設備と発注の連動
また、設備と商品の連動も大切。例えば、コンビニのアイスコーヒーが頻繁に無くなるのは、冷凍設備内に入る量よりも売れるからです。また、スーパーでは、品揃えの幅が非常に重要ですが、棚の幅と商品幅が合わないと、陳列ができません。既存の品揃えに新規商品と組み替えるような事は、まだ人の手がかかるような気がします。
3.新商品やデータの少ない商品の対応
新商品が売れるかどうか、未だ人間にはわかりません。しかし、新商品がある一定量売れるのは、店舗がその商品を大々的に仕掛けて、売場を作ったからです。当然仕掛けたけれども、売れなかった商品も多々あります。また、コンビニには、月に数個しか販売の立たない商品がいくつもあります。しかし、その商品をなくすと店舗の利便性の、低下につながります。その辺りをAIがどう判断するかは、興味があります。
4.AIの思考回路の現場への教育
記事にもあるように、AIを導入しても、しばらくはAIに頼る部分と、人の修正が必要な部分のハイブリッドの発注になります。しかし、AIの思考回路が分からなければ、どこを修正していいかがわかりません。AIが現場の人から見て、理屈の通らない発注をした時の対応方法が大切です。
5.店舗発注の歴史的転換点
アメリカやその他の国でも本部が各店に商品を振り分ける形のチェーンの方が一般的だと思います。店舗が商品を主体的に発注する日本のコンビニは、小売のビジネスモデルとして、世界的にも見ても革命的な仕組みなんです、実は。しかも一万店を超える規模で。AI発注はその転換になるので、ビジネスモデルとしても大きなターニングポイントになるはずです。
