日立、小売・流通業向けデータ蓄積からAI分析、バリューチェーン最適化への施策提案を行う「Hitachi Digital Solution for Retail」提供開始

株式会社日立製作所(以下、日立)は、小売・流通業の顧客から各種データを預かり(※1)、データ蓄積からAIでの分析、バリューチェーンの最適化に向けた施策提案までを一括して行う「Hitachi Digital Solution for Retail」を11月1日から提供開始する。

近年、小売・流通業では、eコマースなどの拡大を背景に、販売チャネルや消費者ニーズが多様化・複雑化し、タイムリーな把握が難しく、人手不足も課題となっている。IoTやAIを活用した取り組みが進む一方、データを蓄積・分析・活用するためのツール・インフラ・人財が不足しており、小売・流通業のバリューチェーンの最適化や新たなビジネスの創出に向けては、各種データ活用の支援が求められているという。

そこで、日立は同社のLumada IoTプラットフォームのAIリソースやデータサイエンティストにより施策提案を行う「Hitachi Digital Solution for Retail」の提供を開始する。同サービスでは、顧客はデータ蓄積・分析のための特別なリソースやノウハウを保有せずに、マーケティングや出店計画、発注・在庫の最適化といったさまざまな業務のKPI(※2)達成に向けて、データに基づく迅速な施策提案を受けることができるという。

まず、顧客が設定したKPIの分析に必要な業務データ(ID-POSデータ※3、顧客情報、商品情報など)やIoTデータ(人、設備など)、オープンデータ(商圏、気象など)の提供を受け、日立がデータ基盤に蓄積。これらの膨大なデータを元に、日立のデータサイエンティストがAIを活用して分析することにより、これまで見えていなかったデータ間の新たな相関関係や、KPIを最適化する新たな施策を導き出し、提案する。そして、顧客による施策の実施後、結果を検証。これを繰り返し行うことにより、課題解決のスピード向上や改善効果の増大を図ることができるという。

日立、小売・流通業向けデータ蓄積からAI分析、バリューチェーン最適化への施策提案を行う「Hitachi Digital Solution for Retail」提供開始
同サービスではサービスメニューを整備しており、第一弾として「販促施策最適化」、「出店業務効率化」、「商品需要予測」を11月1日から提供開始する。今後は、棚割・商品構成の最適化や、倉庫業務、配送業務などに対するサービスメニューを順次拡充していくとともに、将来的には他業種との連携を進めていくとしている。

  1. 販促施策最適化
    会員や商品、購買、Webのアクセスログ、キャンペーン情報などのデータを蓄積し、AIを活用してターゲット顧客群別に最適な商品リストを抽出。これを基に日立が提案する販促施策を活用することで、売上・利益の拡大、投資効率向上を図ることができる。
    【目標効果】店舗売上・顧客一人あたり単価ともに約4~5%向上(※4)
  2. 出店業務効率化
    既存店の過去の実績データ(マーケット、競合度、立地、物件情報など)を蓄積し、AIを活用して最適な出店候補地と見込みの売上予測を抽出・提示。これを出店場所を選定する際の判断材料に活用することで、出店候補地や閉店候補店舗の見極め、見込み売上予測精度の向上、業務の効率化を図ることができる。
    【目標効果】見込み売上予測の精度(理論値)は誤差10%程度
  3. 商品需要予測
    商品の販売実績に対する時間、曜日、気温、降水量、特売有無などのデータを蓄積し、AIを活用して新商品を含めた最適な販売予測値を算出・提示。これを発注量の決定判断に活用することで、欠品による機会ロスや在庫過多による廃棄ロスの抑制を図ることができる。
    【目標効果】商品需要予測の精度を従来と比較して約15%改善(※4)

※1 各種データは、顧客が適切に取得することを前提とする。データの取扱いにあたっては、顧客とともに、個人情報保護法制の遵守やプライバシー配慮のための適切な対策を講じる。
※2 KPI: Key Performance Indicator (主要業績評価指標)。
※3 顧客のIDに基づいた販売時点管理情報。
※4 特定の商品カテゴリーの場合。

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