コニカミノルタジャパンは、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(アイシー) powered by CJ-DMP」（以下、AIsee）を発売すると発表した。
コロナ禍でのECビジネスの躍進などで、店舗に足を運ぶ理由がより強く求められている小売業界。AIseeはそんな小売店向けの、POSなどの販売データをアップロードするだけで在庫・販売・来場者数の予測結果を出力するクラウドサービスだ。
POSデータを入れるだけでAI需要予測モデルが使える
AIseeは予測モデルを自動で構築するので、機械学習やプログラミングの専門スキルがなくても需要予測ができる。自分が見たい予測結果を選び、在庫予測ならPOSデータ、販売予測なら顧客データというように、対応するデータを入れるだけで予測が出力される。これまで担当者の経験や勘に頼っていた業務を効率化し、中小小売業が直面する人手不足や生産性の向上に貢献するとのことだ。
現在は在庫予測、販売予測、来店予測の3つのモデルを用意しているが、今後顧客の要望に応じて新しい予測モデルの提供も考えているという。
在庫予測＋販売予測など複数の予測データの組み合わせも可能
AIseeは複数のデータを組み合わせた分析も可能だ。
たとえば在庫予測データと販売予測データを組み合わせると、売れる商品や最適な在庫が把握でき、より高度な仕入れ判断ができる。機会ロスや廃棄ロスを減らすだけでなく、複数店舗全体の在庫を把握して、各店舗への商品の振替えも可能だ。あわせて来場者数予測データを使えば、最適な人員シフトによる人件費の削減にもつながる。
データを用いてさまざまなリソースを効率的にコントロールし、経営の効率化を図ることができるという。
今後は専門家のデータ分析アドバイス機能や、お祭り・花火大会などイベント下での予測も対応予定
同社のリリースによると、今後は以下の機能を提供を考えているとのことだ。
- データアナリストによるデータ分析：データアナリストによる「データ分析」機能を追加し、専門家目線でのデータの読み方、活用法を支援
- データ収集業務の効率化：他システムとの連携や、データ加工機能を用意するほか、レポート提供も予定
- データのアライアンス化（データの統計的共有）：店舗規模やさまざまな地域からのデータを共有し、AI予測の精度向上を図る。地域に根ざしたお祭り・花火大会といった特別のイベントを特性として組み入れる機能も提供予定
2020年に実施した経産省の調査（※）によると、2025年までに中小企業のAI導入による推定経済効果は11兆円と試算されている。AIseeなどのツールで属人的な業務を自動化することで、人材確保や教育といった小売業界の課題解決が期待できそうだ。
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