シンガポールに拠点を置き、アメリカ、イギリス、ロシアなど世界各国に小売業向けのコンピュータービジョンソリューションを展開するTraxが、本格的な日本参入にあたり、今後の戦略や各国の導入事例の発表をする場とし、「Trax Innovation Day World 2019」を都内にて開催した。
今回発表されたソリューションは、店舗の商品棚を撮影した画像を分析し、デジタル化するサービスだ。マニュアルで作業していた商品棚の監査を効率化し、データサイエンスによって情報を分析するというものだ。
まずTrax APAC マネージング・ディレクター Nadav Itach氏（トップ画）が、日本市場の動向と、Traxの日本での展開について話した。
Itach氏は、「日本は継続的な成長が見込まれている先進国であり、2020年度の予測GDPは600兆円となる。」とした上で、「2040年には人口の35.3%は65歳以上になり、労働人口に影響を与えるため、小売業における店内の施策は効率的に行わなければならない。」と日本の課題をあげた。
また、消費意欲は今年度のはじめ3.67%まで落ち込み、小売業、メーカーにとっては厳しい状況だという。
さらに消費者は様々なチャネルを使って購買を行なっており、マルチチャネルに対する戦略を考えなければならない。オンラインとオフライン、オムニチャネルという販売の形が望まれると話した。
「消費財のメーカー、小売業の方達は、物流チャネルやレジのデータを通じて何を仕入れ、何が売れたのかは分かっても、実際の棚で何が起こっているのかは把握していない。」と、実店舗の棚というところにフォーカスあて、
「店舗の中で消費者が買える状態になっているのか、位置や価格は適切か、プロモーションは戦略通りに実施されているか、ライバル会社の戦略はどうなっているのか、といった部分をTraxはリアルタイムで見える化し、サポートしていきたい」と語った。
次ページは、「技術革新により可能になったソリューション」
技術革新により可能になったソリューション
続いてTrax マーケット・ストラテジー Shavit Clein氏よりCPGソリューションについて語られた。
オンラインショッピングの利点は誰が顧客で何を探しており、どのように購入したのか把握できることだ。しかし消費財業界の売り上げの90％は物理的な店舗からきており、データや視認性は得られない。
そこで、物理的な店舗をデジタル化することにより大きなチャンスがあると語る。
商品が棚にないということで売り上げの4％が失われているが、店舗に「目」を入れ、オンラインと同じような能力を入れることにより、可能性は4％だけでなく、指数関数的に大きくなるという。
デジタル化の波は今に始まった事ではないが、今のタイミングで今回のソリューションが行えるようになった理由の１つは技術の革新だ。
10年前であればほとんどの人がスマートフォンを持っておらず、持っていたとしてもカメラの解像度は低く、認識できないものだった。しかし現在であればほとんどの人がスマートフォンを持っており、カメラの性能も良いことからこのようなデジタル化を進めることができたという。
以前であれば専門家の知識が必要であった場面でも、技術の導入により専門性を下げることができる。
さらにClein氏は、ARが重要だと語る。以前であれば専門家の知識が必要であった場面でも、ARなどの技術の導入により専門性を下げることができるからだ。
そしてデータを取った後の洞察についても、新しいツール、新しいプロセスを作らなければならないと語った。
次ページは、「ロシアでの導入事例と今後の展望」
ロシアでの導入事例と今後の展望
続いてコカ・コーラ ヘレニック ロシア カントリーREDマネージャーであるAleksandr Makarov氏が、ロシアでTraxの画像認識のソリューションをどのように使用しているかについて語った。
まずロシアが大陸であり、広大な国であることを説明し、そのため良い物流システムが必要であり、営業は全国各地で活動していると語った。
ロシアでは20万以上の店舗に製品を届けており、モダントレードであるハイパーマーケット、スーパーマーケット、コンビニなどの大きな商業施設から、トラディショナルトレードまで多岐にわたる。
その１つ１つの店舗により、どういった品揃えにしたら良いのか、どのような重機を設置するのか、その重機をどのようにマーチャンダイジングするのかといった戦略から始まるという。
Traxの技術を導入する前は、スタッフが店舗に行き、何が置かれているのか見る、という風にマニュアルで調査をしていた。これでは完全なデータは取れず、時間や人件費もかさんでいたという。
さらに上位35の都市しかカバーできておらず、管理ツールとしてしか使われていなかった。
そこで5年前からTraxの画像認識技術を導入したという。
トラディショナルトレードにおいては、以前よりも三分の一の時間を減らすことができているという。そして収集データは管理ツールとしてだけでなく、開発ツールとして活用することができ、ビジネスディベロッパーがモバイルアプリケーションによって店舗の状況を把握することができ、改善策を考えることができるようになったという。
撮った写真がクラウドにアップロードされ、その後店舗でより良い結果を出すためにどういった微調整が必要かというフィードバックを得ることができる。そしてビジネスディベロッパーがどのように店頭施策を行なっていくのかということにつながっていく。
画像認識の技術により監査の時間が下がり、ロシア全土130都市全てのディベロッパーをカバーすることができるようになったという。
また、2018年にロシアで開催されたFIFAのワールドカップでは、コカ・コーラはスポンサーになっており、時間が限られている中、参加した企業は多くのメリットがあったという。
目標はワールドカップの会場内で、品揃えを最適化するということだったと話す。顧客がここに商品があるだろうという場所に商品を置くということだ。
そして在庫の補充に関しては99.5%だったという。
このことから、この技術を通常の店舗でのルーティーン内で使うだけではなく、新しいことにも素早く展開することができるのだと語った。
そしてコカ・コーラは来年の東京オリンピックのスポンサーであることから、コカ・コーラ ジャパン ウイングアーバンアソシエーション プロジェクトリード Mingkwan Klongnawee氏は、「このシステムをオリンピックが始まる前に日本中で導入していきたい」と語った。
次ページは、「日本での導入と今後の課題」
日本での導入と今後の課題
最後に日本の導入事例としてP&G IT部門 西村光平氏がTraxの技術を使った組織づくりについて話した。
P&Gは、1年前からTraxの画像認識の技術を導入しており、最終的な店頭活動に対して、営業、マーケティング、マーチャンダイザーが一気通貫し、データ共有、分析、実行ができる環境を整えることを目標としているという。
Traxを使い機会発見を行い、その機会に対し戦略を立て、マーチャンダイザーが店頭での施策を実施するという流れだ。
Traxを導入したことで得られたメリットは大きく3つあるという。
1つ目はマニュアルでの機会発見に比べ、データ取得の時間短縮が行え、マーチャンダイザーが本来行うべき商談や店頭改善に時間をさくことができるようになったと話す。
2つ目はデータを使い、どのように機会を分析するのか、分析した結果からどのようなインサイトを持っていき、実際の店頭の活動につなげていくのかといったP&Gの具体的なKPIに合わせてTraxは開発を行っているという。
そして掲げたKPIが実際に有効なのか実証し、またデータを取るという作業を繰り返し、システムの構築を行っているということだ。
3つ目は店頭から得たデータから分析し、店頭の棚で実施する最終戦略の提案というルーティーンの構築を行っているという。
そしてTraxがデータを返すことにより、本部でバイヤーやカテゴリーキャプテンが戦略に基づいて作り上げた棚が実際の店頭で実現できているかどうかがわかると話す。
課題としては、得られたデータは一度本部に持ち帰り分析しなければならないため、マーチャンダイザーがその場で店頭の改善アクションが行えない点だという。
今後は写真を撮った瞬間に店頭アクションが行えるような技術革新と人材のコーチングを目指したいと語った。