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ビジネスに直結する“答え”を導く AIデータ需要予測クラウドサービス「AIsee powered by CJ-DMP」

コニカミノルタジャパン株式会社
2021年08月19日

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コニカミノルタジャパン株式会社
~属人的な業務をAIが自動化、中小小売業の経営課題解決支援~

コニカミノルタジャパン株式会社(本社:東京都港区、社長:大須賀 健 以下、コニカミノルタジャパン)は、小売店が行う在庫管理や発注業務、販促業務の効率化・高度化に向け、AIを活用した需要予測を提供するクラウドサービス「AIsee(アイシー) powered by CJ-DMP」(以下、AIsee)を発売します。


<本件のポイント>
・POS等の販売データをアップロードするだけで、在庫/販売/来場者数の予測を出力
・予測モデルがすべて構築済のため、専門スキル不要で利用可能
・複数店舗のデータや販促データ登録等、柔軟な運用が可能

 従来、機械学習などのAIを活用した予測は、専門家やデータアナリストが分析を行うことが多く、中小企業では大企業に比べ導入が進んでいない現状(*1)があります。一方、中小企業のAI導入による推定経済効果は、2025年までに11兆円と試算(*2)されており、AI技術の利活用が進めば、企業の生産性の抜本的改善が期待できると考えられています。
そこで、コニカミノルタジャパンは、機械学習やプログラミングなどの専門スキルがなくても自社データを蓄積するだけで、予測モデルが自動的に構築できる「AIsee」を開発しました。「AIsee」は、機械学習の技術を用い、POSによる購買データや顧客データ、商品データ、販促イベントと気象などの外部データから「在庫予測」「販売予測」「来場者予測」など、顧客の将来の需要を予測します。これにより、これまで担当者が経験や勘に頼っていた属人的な将来予測をAIが自動化することで、業務が効率化され、中小小売業が直面する人手不足や生産性の向上に貢献します。

「AIsee」が提供する価値
小売業界では、コロナ禍によるネットビジネスの台頭を受け、実店舗ではこれまで以上に特徴ある店作りや顧客体験作りなど、来店理由を創出するための企画が重要性を増しています。一方、経営層が抱える課題の上位は「人材確保」「育成対策」となっており、既存従業員のなかで、特にベテラン社員の工数をいかに確保し、教育や指導など高度な業務にシフトするかが、喫緊の課題となっています。「AIsee」は、このような課題に対し、AIを活用することで人間にしかできない創造的な業務を行う環境を創出し、コニカミノルタジャパンの働き方改革のコンセプト「いいじかん設計」の基、企業で働く従業員の“創造じかん”を生み出す支援を提供していきます。

1. 高度なプログラミング知識なしで、需要予測モデルの利用が可能
自動モデル構築により、閲覧したい予測結果を選択するだけの操作となるため、専門スキルがない担当者でもPOSデータや顧客データ、商品データ、販促イベントなどのデータを入れるだけで、簡単に将来の需要予測が利用できます。まずは、「在庫予測」「販売予測」「来場者予測」の自動モデルから提供を開始します。順次、顧客からの要望を聞きながら予測モデルを追加していきます。

2. 自社保有データの活用で高度な業務へのシフトを後押し
在庫予測データと販売予測データを組み合わせることで、売れる商品や最適な在庫が把握でき高度な仕入れ判断が可能になります。これにより、機会ロスや廃棄ロスといった在庫ロスの削減を実現します。また、複数店舗全体の在庫を把握することで、各店舗への商品の振替など在庫回転率を上げ、経営の効率化を図ることができます。さらに、来場者数予測を用いれば、最適な人員シフトによる人件費の削減など、データを用いて効率的なコントロールが実現できます。

<販売予測結果 画面イメージ>


【「AIsee」の展開する将来像】
1. データアナリストによるデータ分析
予測結果に基づいたデータは、店舗内のスタッフ同士で議論が活性化され、多くの利益をもたらす事になります。ただし、データの読み取り方が一定になってしまうことがあるかもしれません。そうした不安に対し、他の視点での利点やデータの読み方など、データアナリストによる「データ分析」メニューを別途提供していきます。

2. データ収集業務の効率化
データ収集業務は、POS・発注・在庫のデータや、商品などのマスタを整理し、「データ」から価値のある材料としての「情報」に加工する作業をおこないます。こういった業務負荷の高い作業の生産性向上のために、他システム連携機能やデータ加工する機能を用意するとともに、「情報」から役に立つ「知識」へ広がるレポートなども提供する予定です。

3. データのアライアンス化(データの統計的共有)
AI予測は、大量データで解析することが前提になっています。つまり小規模店舗と大規模店舗では、予測結果としては、売れ筋の考え方も異なるということになります。そこで、データをアライアンス化(共有)することによって、地方や中小規模の小売店が個々では実現できなかった総合的なデータ分析により、予測精度向上を図ります。また、地域に根差した地元のお祭りや、花火大会などの特性を組み入れる機能も提供していきます。さらに、店舗経営においての経験や知恵・勘をAIに組入れられる仕組みを提供する予定です。

コニカミノルタジャパンは、顧客行動データの統合による顧客接点の可視化を実現する取り組みなど、デジタルを中心とするマーケティング施策支援を行っております。今後も様々な角度で企業のデータ活用の推進を強力に牽引していきます。

関連ページ
「AIsee」:https://businesssolution.konicaminolta.jp/business/solution/digitalmarketing/service/aisee/index.html
「CJ-DMP(カスタマージャーニーDMP)」:https://businesssolution.konicaminolta.jp/business/solution/digitalmarketing/service/cjdmp/index.html

いいじかん設計について
コニカミノルタジャパンはこれまで、よりよい働き方とは何かを考え、自社実践を行い、得た知見をお客様にも提供してきました。働き方改革という言葉が一般的になった今、これまでの経験をもとに、これから私たちが目指そうとしている働き方のあるべき姿をあらためて考えまとめたコンセプトが「いいじかん設計」です。働く人の時間を分解していくと、作業をコツコツこなす「作業じかん」、新しいアイデアを生み出す「創造じかん」、そして休み、育み、学び、視野を広げる「自分じかん」の3つがあると考えています。一般的な働き方改革の考え方は、主にこの「作業じかん」を減らすことに注目することが多いですが、減らすだけでなく、「創造じかん」「自分じかん」といった、「いいじかん」を増やすこと、すなわち、生産性・創造性を高めることが重要だと考えています。
https://www.konicaminolta.jp/pr/ejikan/

※「いいじかん設計」はコニカミノルタジャパン株式会社の登録商標です。

【 お客様のお問い合わせ先 】
コニカミノルタジャパン株式会社 マーケティングサービス事業部
https://bs-offers.konicaminolta.jp/digitalmarketing/contact

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