ファーストリテイリング、NTTデータがGoogle Cloudの導入事例を披露

　グーグル・クラウド・ジャパンが2021年5月25日～27日の3日間、デジタルカンファレンス「Google Cloud Day: Digital '21」を開催している。初日の基調講演では、ファーストリテイリング、NTTデータによるGoogle Cloudの国内導入事例が紹介された。

「Google Cloud Day: Digital '21」がオンライン開催中

ファーストリテイリング：「有明プロジェクト」でAIやデータ分析を活用

　ユニクロやGUなど8つのブランドを、全世界約30カ国3500店舗およびｅコマースで展開するファーストリテイリングは、情報製造小売業への変革に向けた全社改革である「有明プロジェクト」を推進中であり、そこにGoogle Cloudが貢献しているという。

Google Cloud Day基調講演に登壇した、ファーストリテイリング グループ執行役員の田中大氏

　同社はこれまで製造小売業として、服の販売だけでなく服の素材開発やデザインなども行ってきた。しかし有明プロジェクトでは、新たに「情報」という言葉を付け加えた“情報製造小売業”への変革を掲げ、顧客から工場まで、情報をダイレクトにつなぐことで「消費者が欲しいものだけを作る」ことを目指している。有明プロジェクトを統括しているファーストリテイリンググループ 執行役員の田中 大氏は、次のように語る。

　「有明プロジェクトで目指しているのは、『作ったものを売る』ビジネスから『消費者が欲しいと思っているものだけを作る』ビジネスへの転換だ。世界各国ごとに異なる生活、気候、トレンドによって、売れるものが大きく異なるが、それぞれの地域、場所で必要なものを、確実に提供していくことを目指している。店舗、eコマース、カスタマセンターといった顧客接点の場と、工場をリアルタイムで結び、タイムリーに商品を提供していくことになる」（ファーストリテイリング 田中氏）。

ファーストリテイリングが推進する「有明プロジェクト」では“情報製造小売業”への変革を目指している

　この取り組みの中心になるのは、同社が打ち出している「LifeWare」のコンセプトだ。生活を良くするための、シンプルで上質な究極の普段着、進化する普段着をつくることを目指している。

　田中氏は、Google Cloudを利用した3つの取り組みを紹介した。

　まず1つめは、“着こなし発見アプリ”と位置づける「StyleHint」である。「パシャっと見つかる、新たなスタイル」をキーワードに、世界中の着こなしやコーディネートを画像検索でき、消費者が新しい着こなしのスタイルを発見することを目指すものだ。Google Cloudの商品画像認識API「Vision API Product Search」を活用し、コーディネート写真と商品を結びつけられるようにしたという。

着こなし発見アプリ「StyleHint」。画像認識技術を用いて、コーディネート写真と商品とを自動的にひも付ける

　2つめは、顧客の声を収集する「UNIQLO UPDATE」への活用である。全世界13万人の従業員が利用する「Google Workspace」を通じて顧客の声や店舗スタッフの声を収集し、データベースやアナリティクス、AI／機械学習といったGoogle Cloudのテクノロジーを適用、インサイトを得て商品開発や生産に反映させ、商品を進化させる取り組みだ。

顧客や店頭スタッフの声を新商品開発に生かす「UNIQLO UPDATE」

　そして3つめが、AIを活用した需要予測である。店舗からの情報や商品情報、過去の実績、外部からの情報などを収集。いま、どの場所で、どんな商品が、どれぐらい求められているのかをAIで予測。これを生産部門と直結することで、世界各地でいま必要とされているものを生産し、市場に供給するという。ここでは、GoogleのグローバルのAIチームと共同でシステム構築に取り組んでいるという。

AIを活用した需要予測にも取り組む。この予測はサプライチェーンにも連携している

　基調講演終了後の記者説明会で、田中氏は「データを起点に顧客から工場をつなぐことは、情報製造小売業の実現において必須条件になっている」と強調した。グローバルの開発チームと協力関係を構築しながら、AIをはじめとしたGoogle Cloudの最先端技術を活用しているという。

　「ファーストリテイリングは、『服を変え、常識を変え、世界を変えていく』というコーポレートミッションの実現に取り組んでいる。それによって、情報製造小売業という新たな業態を目指していく」「この1年くらいで、全社が一体となって、有明プロジェクトに取り組むことができるという手応えを感じ始めている」（田中氏）

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