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リテール×AIの事例紹介

”AI⇒人工知能”

”AI”……この言葉だけでは色々なレベル感・解釈があり、どこまでの範囲をリテールでのAI事例として取り扱ってよいか判断に迷う所ではありますが、一般的にAI事例とうたわれているものを解釈を交えて紹介していきます。

AI⇒需要予測


需要予測にもAIが利用されています。
経済産業省が行っている次世代物流システム構築事業の実験の中で、需要モデルの高度化をさせる為にAIを利用しています。

AIを利用することでこのプロジェクトでは以下の効果がでているようです。
引用ページからまとめると……

  • 飲料・鍋物等が気温との関連性が高く、需要予測による効率化が見込まれることが分かった。
  • 小売店における来店客数予測の精度が従来の解析手法と比べて約20%向上した。
  • twitterの位置情報付きツイートから、どのような気象条件の時に人が「暑い・寒い」を感じるかを分析し、需要に直結する体感気温を作成した。

引用: 需要予測の高度化・共有により返品・食品ロス削減に成功しました – 経済産業省

ロジック的に考えていけば人間でもできることかもしれないですが、購買データ・気象データ・twitterのデータの全てを総合的に見るのは人間では厳しいデータ量ですね。

この辺はやはり人工知能の力が存分に発揮されている所だと思われます。

AI⇒画像解析


AIといえばやはりコレが一番ですね。

AIを利用する前までは、画像ファイルの中身は人間の目で見ないとどんな情報が格納されているのかわからないので、画像を見て、タグ付けするなどで情報を付加していました。
それが、AIが画像の中身の解析をできるようになったのです!

こういった技術を利用してJINSが昨年の秋に開始したJINS BRAINです。
メガネをかけた画像を解析して、そのメガネが似合っているかをスコアリングしてくれるようです。

いつも同じようなメガネから冒険する時にはすごい後押しになってくれますね。
オンラインとJINS店舗で利用可能なサービスです。
引用: JINS、眼鏡をAIがレコメンドするサービス「JINS BRAIN」を開始 – CNET Japan

AI⇒コミュニケーション


これは海外での事例ですが、最近のAI事例のなかで一番しっくり来たので紹介したいです。

ブラジルのサンパウロ州立美術館で、AIが来場者の質問に答えてくれるというものです。
コレだけ聞くと『いや、それ誰でも想像できる使い方だよね?』という感じがしますが、美術館と来場者とのギャップを埋めてくれた良い事例だと考えられます。
引用: 来館者数200%UP!サンパウロ州立美術館、人工知能によるガイドサービスをローンチ – AdGang

どうしても文化系のものは展示する側と来場者に知識レベルのギャップがあります。そこを埋める役目としてAIが入っていて、よいコミュニケーションがはかれている事例だと思われます。
これは小売にとっても同様のことが言えるはずです。

店側の情報量と客側の情報量には多方面(在庫・商品についての情報など)でギャップがあります。
そこをコミュニケーションで埋めるべきですが、忙しそうな店員さんに聞きづらい状況があり、聞けないで終わっちゃうということが多々あると思われます。

この聞きづらいことをスグに聞けちゃうという使い方にAIを利用するメリットを感じます。

リテールでの事例を探すと、住宅リフォームや生活家電の販売をするLowe’sではLowBotというロボットが商品を見つける手助けと在庫追跡に特化して案内をしてくれるようです。
引用: 見つからない店員よりも人当たりのよいロボットに相談、“小売り×IoT”の最新事例 – TechTarget ジャパン

もうひとつはメーシーズとノースフェースの事例で、AIで接客をするというものです。
メーシーズではスマホに打ち込んだ内容から、売場を案内するというものです。
引用: 米小売り、接客にAI活用 メーシーズなどIBMと組む – 日本経済新聞

ノースフェースではECでの事例ですが、ユーザが入力したキーワードから最適な商品を絞り込むというもので、いずれもIBM社のWatsonを利用しているようです。

人に聞くのはためらうが、AIになら聞けちゃうというのは気持ちわかりますね。
接客をいくつかの層に分けて考え、聞かなくてもなんとかなるが聞いたほうがスムーズにお買物できるというようなコミュニケーションをAIにやってもらうというのは良い考えのように思えます。

そして、最終的なコンバージョンに近いところは有人で接客することで全包囲網的な接客ができると考えられます。

まとめ

個人的には”AI=人工知能”という言葉だけを聞くとSF的なイメージを感じてしまうのが拭いきれないですが、ここにピックアップした事例のように既に世の中でAIと呼ばれる技術が色々な所で使われています。

今後、機械学習・深層学習が進んでいくにつれて、より精度の高い判断ができるようになっていきます。
デジタルが人間の感覚に近づいていき、フィジカルとデジタルが自然にミックスされるような世界が広がってくると思います。

そうなることでユーザがデバイスを意識しないでデジタルの施策を受け入れられるようになっていくはずです。

世の中の流れ、ユーザの心理を正確に捉えながら今ある技術を利用していく。
そして時代と共に変化し続けていくというのが、柔軟に最新技術を利用していくツボなのではと考えます。

石村 大輔
ウニと肉をこよなく愛するプロデューサー。大手ECサイトのシステム企画・PMを経て、プロデュースにも携わり、売上を軌道に乗せた後、2016年にIMJに入社。実はIMJに入社するのは2回目。
世の中に『あっ!』を届けて、新しいスタンダードを作り出すため、趣味のサーフィンを楽しみながらアイデアを練る。
優しい笑顔の裏にはビジネスを作り出す情熱が渦巻いている。
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