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物流から接客まで。店舗でのAI活用事例

数年前から注目されているAIというキーワード。AIの精度と進化は日進月歩であり、その活用方法が、ありとあらゆる業界で研究されています。それは、小売業界においても例外ではありません。

業務を効率化するバックエンドでの活用法から、フロントエンドで消費者の購買体験そのものを劇的に変えるAIまで、様々な技術が、実証実験の段階から実装段階へと駒を進めているような状況です。

本稿では、特に店舗施策において実用化を迎えた、あるいは実用化目前のAI活用法について、事例を交えながら見ていきたいと思います。

【目次】

AI活用のメリット、デメリット

個々の事例を見ていく前に、まずAIを業務に活用することによるメリットとデメリットについて確認しておきます。

いうまでもなく、AIはまだ万能ではなく、改善すべき課題も数多くあります。しかし、現時点でのAIの特性を正しく理解し、適切な活用法を選択することで、これまで人力だけでは考えられなかった価値の高いサービスを実現可能になるでしょう。

AIを活用するメリット

入力された膨大なデータを処理し、それに基づいて適切な対応を決定することが得意なAIを活用すれば、大幅な業務効率化を図れる可能性があります。

一口に業務効率化といっても、様々な形があります。たとえば、今は人力で行っている単純作業をAIが担うことで人員を削減する、というのもひとつの形です。また、大量のデータに基づいた分析や予測によって、様々な施策の最適化を図る、というのもまた、ひとつの業務効率化の形です。

現状、多くの店舗で実施されているAIの活用法についても、基本的には業務効率化をベースにしたものが多いと言えるでしょう。

AIを活用するデメリット

AIは万能ではないと冒頭で述べましたが、AIを活用することにはメリットばかりでなく、デメリットがあることも念頭におくべきです。

基本的にAIの決定は、そこに至るプロセスが見えずブラックボックス化しがちです。また、AIが下した決定には人間の意思が介在しないため、その決定によって何かしらの不利益が発生した場合、責任の所在が曖昧になりがち、という側面もあります。今、AIを自社の事業に活用しようとする企業の多くは、これらAIのデメリットに向き合い、「責任あるAI」の実現を掲げています。

デメリットの一つとして、単純作業をAIに肩代わりされることで雇用が減る、という声もありますが、これについては、AIによって削減できたリソースを、もっと高い価値を生み出す仕事に割り当てることで、一部解消できるでしょう。

たとえば、体温を感じさせる人間同士のコミュニケーションは、これからの時代にこそ高い価値を生み出すと言われています。したがって、たとえばAIによる高精度な需要予測と掛け合わせて、より価値の高いサービスを提供できる接客スタッフを増やす、といったことなどが、実は、店舗で今後必要になってくる変革と言えるでしょう。

この画像には alt 属性が指定されておらず、ファイル名は store_ai_01.jpg です

2020年に進んだ小売でのAI活用事例

ここからは、今年話題に上った小売店舗でのAI活用事例を見ていきましょう。

顔認証

無人店舗などを実現する場合、必要不可欠な個人の認証技術のひとつが、AIを使った顔認証です。

企業向けセキュリティソリューションを展開する株式会社セキュアが、@cosme nipponとコラボし、今年の7月「SECURE AI STORE LABO」を新宿にオープンさせました。

この店舗は無人店舗となっていますが、初回来店時に店外に設置された端末で自分の顔とクレジットカード情報などを登録することで、2回目以降は顔認証で入退店が可能となっています。

需要予測

材料の仕入れの最適化や、販売機会の損失リスクを減らすことができる需要予測は、あらゆる小売企業にとって、今後ますます期待が高まるAI活用の分野です。

株式会社JR東日本ウォータービジネスでは、自販機における売上増加と飲料補充業務効率化のためにAIを本格導入することを発表しました。

同社にAI技術を提供するのはオーストラリアが拠点のHIVERY社。このAIは、POSデータを活用し、どの商品をどの自販機にどのタイミングで補充すべきか、あるいは特定の自販機に投入すべき新商品は何か、などをAI「HIVERY Enhaunce」が導き出し、効率的に売上を伸ばすことが可能になっています。

同社は2017年からAIの実証実験を行ってきていますが、全体で5.27%の売上増加、最大では50%の売上増加も見られたといいます。

動線分析

実店舗がコロナ禍の影響を受ける中、顧客の行動や、それに合わせた店舗全体のオペレーションを制御する重要性が増しています。これについてもAIが得意とする分野と言えます。

イオンリテールは、この秋から「イオンスタイル有明ガーデン」において、AIを使った動線分析の実証実験をはじめました。

店内に設置したカメラの映像でAIで店内の人数や滞在状態を分析、必要に応じてレジ稼働すうを増やしたり、三密状態にあると判断されれば入店制限をかけたり、といった制御を可能にしています。また、来店客の年齢を推定することもできるため、アルコール類の販売時に適切な対応が可能となります。

無人店舗

無人店舗と言えば、最近までAmazon Goの代名詞のような状態でしたが、国内でもAI技術を活用し、独自のシステムを備えた無人店舗が続々と登場。上の項目で紹介したSECURE AI STORE LAB、今年高輪ゲートウェイ駅構内にオープンしたTOUCH TO GOや、目白駅にオープンしたKINOKUNIYA Sutto、あるいはクラスメソッドが運営するDevelopers.IO CAFÉなどがその実例として挙げられます。

無人店舗の場合、天井に設置されたカメラで来店客の行動を追跡し、シェルフの重量センサーで顧客が手に取った商品の種類と個数の精度を補完する、という大筋の仕組みは変わりません。ここに、入店形態や決済形態をアプリに依拠するか、顔認証で行うか、あるいはウォークスルーではなくセルフレジにするか、などの違いが加わります。

無人店舗は、坪数とSKU数が大きい店舗には向いていないと言われており、現在運営されている店舗がいかにしてその精度を高め、よりスムーズな購買体験を実現できるかが注目されます。

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高輪ゲートウェイ駅:TOUCH TO GO

査定精度向上

今後、サステナブルの観点からも、CtoCやリユース販売のサービスは伸びていくと思われますが、それらの流通において絶対に必要なのが商品の真贋判定になります。この真贋判定におけるAIの活用と精度向上に取り組んでいるのが、ブランドリユース大手のコメ兵です。

コメ兵は年間140万点におよぶ買い取った全商品の検品・判定を行う商品センターで取得する画像データなどを独自で持っており、それがAIの精度向上に活かされています。あるブランドではその精度は限りなく100%に近い数字を出しており、糸一本でも本物と違えば真贋を判定できると言います。

物流現場の効率化

ECでの購買が増えている今、顧客の目には触れないバックエンドでの業務効率化の需要が非常に高いのが、物流の現場です。

東芝では、倉庫でロボットが人間の代わりに荷物を積み下ろしするための、新しい画像認識AIを開発したと発表、2021年を目処に実用化する予定となっています。

画像認識AIでは、物が重なったりした場合の正確な認識精度が課題となっていましたが、東芝の新たなAIは、その精度が飛躍的に向上されたものとなっているようです。

無人接客

OMO化の実現がこれからの小売業にとってより重要性を増している今、ECが中心となるAIの活用法も同時に視野に入れておくべきでしょう。そのひとつが、チャットボットによる無人接客です。

三井ショッピングパークのECモール「&mall」では、ECでの接客に機械学習AIエンジンを搭載したチャットボットを導入しました。このことによって、ECという時間と場所を制限しないチャネルにおいて24時間365日、何かしらの形で顧客の質問に対応することを可能にしています。この技術は、実店舗における端末を使った接客にも応用できるでしょう。

AIは利益をもたらすか

AIの活用が業務効率化に繋がることは、多くの事例からも間違いのないところですが、多くの企業に取って気になる点は、コストをかけてAIに投資したところで、それが潤沢な利益を有無かどうか、という点だと思います。

ボストン・コンサルティング・グループと「MIT Salon Management Review」誌が行った調査によれば、AIによって潤沢な利益を生み出せているのは10社中わずか1社に過ぎなかった、という結果が出ていたりすることも事実です。

一方、PwCの調査によれば、AIが2030年までに世界経済に与える影響は15.7兆米ドル(約1,761兆3,830億円)とも言われており、その経済効果はすべての企業において無視できるものではないでしょう。

当然、今後もAIは進化を止めずに、あらゆる場面で精度を向上させることは疑いようもなく、加えて現在は導入コストが高くても、いずれそれらはAIの普及率が高まるにしたがって、相対的に下がってくるものです。

今すぐにAIを導入することが得策ではないと判断したとしても、“その時”に備えて、AIを活用すると自社で何ができるのかについては、常に思考を巡らせておくべきなのではないでしょうか。

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