小売業界でAIを利用するメリットとデメリットとは？活用事例も解説

小売業界は人材の不足や特定の人に依存した業務など、さまざまな課題を抱えています。これらの問題を解消するため、AIの導入が急速に進んでいます。

• 小売業界のよくある2つの課題とは？解決するための3つの方法を解説

2022年に実施されたIBM社の調査「世界のAI導入状況 2022年（Global AI Adoption Index 2022）によると、全世界のAI導入率は35％です。特に中国が58％、インドが57％でトップを走っています。一方で、日本のIoTやAIの導入率は「令和5年版情報通信白書」によると13.5％とまだまだ低い水準です。

それぞれ調査元が異なるため単純には比較できませんが、世界に比べて日本のAI導入が遅れていることは間違いありません。

だからといって、AIの導入を先送りにするのはおすすめできません。世界に比べて日本でのAI導入が遅れているものの、多くの企業がAIを検討・導入しています。そのため、AIの導入を先延ばしにしていると、同業他社がAIを導入して業務効率や顧客満足度の向上に成功するなか、自社だけ取り残されてしまう恐れがあります。

• 【メリット1】業務を効率化できる
• 【メリット2】人手不足に対応できる
• 【メリット3】売上の予測を立てやすい
• 【メリット4】有効なマーケティングを打てる
• 【メリット5】顧客の満足度を上げられる

それぞれ見ていきましょう。

AIを導入すれば、煩雑な事務作業やレジ業務の自動化が可能です。

たとえば、単純なデータ入力や計算をAIに任せれば、スタッフの手間が省けます。また、商品の検品や管理もAIを用いたシステムにより効率的に処理できます。

現在、多くの小売業界で問題となっている人手不足は、AIの導入により緩和できます。

人手不足は、業務量に対して従業員の数が足りていない状態です。つまり、AIの導入で人が行う業務の量を減らせれば、人員を増やすことなく人手不足が解消できます。

最近では、人を配置しなくても運営できる無人店舗も誕生しており、人員の確保に関する課題をAIによって解消する企業が増えてきています。

AIは、膨大なデータを高速に処理・分析するのが得意です。この能力を利用して、過去の売上データや顧客動向をもとに、将来の売上や需要を高精度で予測できます。

その結果、商品の在庫管理やマーケティング施策で高いパフォーマンスを発揮できるでしょう。

小売業におけるAIを使った需要予測については、下記記事で紹介しています。

• 【実例あり】小売業の需要予測とは？AI活用の重要性や解決できる課題

AIはマーケティングにも効果的です。

たとえば、店内にAIカメラを設置すると、顧客の動きをリアルタイムで把握できます。これらのデータをもとに、時期や地域、顧客属性に合わせたターゲティング広告やプロモーションの実施が可能です。

AIの活用により、顧客の購買履歴や趣味、嗜好をもとに、パーソナライズされた商品提案やサービスの提供が可能です。

一例として、顧客の誕生日に合わせて特別なクーポンを提供する、おすすめの新商品を紹介するなどのアプローチができます。

これらの施策によって、顧客のロイヤリティや満足度を高められ、リピーターや紹介での顧客獲得に貢献します。

• 【デメリット1】導入にあたりコストがかかる
• 【デメリット2】AI人材の登用・育成が欠かせない
• 【デメリット3】イレギュラーに対応できない

上記3点の詳細は以下の通りです。

AIを導入する際、初期導入の費用や維持・運用にかかるコストが発生します。特に先進的なAI技術やカスタマイズされたソリューションを選択すると、初期費用が高額になりがちです。

とはいえ、自社にあったAIを導入することで、業務効率や生産性を向上させ、人件費などのコスト削減につながります。長期的な視点で考えると、費用対効果はかかった費用の何倍にもなるでしょう。

AIの導入や運用には、専門的な知識やスキルを持った人材が必要なケースが多いです。しかし、AIに詳しい人材はさまざまな業界で求められているため、人材の確保に難航することが予想されます。

とはいえ、すべてのAIツールが専門的な知識やスキルを必要とするわけではありません。

たとえばAIを使った予測分析ツールの「Prediction One」なら、専門的な知識がなくても使いこなせます。

AIツールを導入する際は、使い勝手にも注目して選定しましょう。

• 「Prediction One」の詳細を確認する

AIは過去のデータや学習データに基づいて判断や行動をします。そのため、未知の状況や予期せぬトラブルが起きる場合には柔軟に対応できません。

そのため、ある業務をAIに100％任せるのは危険です。基本的にはAIに任せつつ、常に人が対応できるような体制を整える必要があります。

ここからは、小売業界におけるAIの活用事例を3つ紹介します。

某衣料品製造販売企業では、AI予測分析ツールを導入し、出荷数や店舗の来店数の予測を高精度で実施できるようになりました。

物流部門では、出荷予測の精度に課題がありました。某衣料品製造販売企業では自社の工場から各店舗へ商品を出荷しています。その際、出荷数を予測して、工場での製品のピックング作業を行う従業員を配置しています。

しかし、従来の出荷予測では精度が高くなく、出荷数が予期せず増加し派遣スタッフを緊急で確保するケースがありました。派遣スタッフはコストが高いため、できるだけ自社の従業員だけで回したかったのです。

AIを導入すると、出荷数の予測の精度が向上し、派遣スタッフを確保する機会が激減。人件費の大幅な削減につながりました。

また、サブブランドにおいても、効果を実感しています。

サブブランドでは、人件費を抑えるために、最低限の人員で営業しています。そこで、来店数を予測し、人員配置を決めていました。しかし、予測よりも多くのお客様が来客することが多く、品出しができず、売り場に商品がない状態になることもあったそうです。

そこでAIによる来店数予測を始め、無駄のない人員配置とコストの最適化に成功しました。

セブンイレブンは、発注数を自動算出するAI技術を導入しました。その結果、1日の発注業務で35分を短縮できたそうです。

また、食品ロス削減のために、商品の外装ダンボールの破損レベル判定の統一化に関する実証実験を開始しました。

清涼飲料業界や流通業界では、輸送中や保管中のダンボールの軽微な擦れやしわが、商品の納品可否の判断基準です。しかし、この判断基準は各倉庫や各社によって異なり、目視判定によるばらつきが生じています。そのため、外観に問題はあれど中身の品質には問題がない商品が返品や廃棄となり、食品ロスの原因となっていました。

このような問題に対応するために、セブンイレブンはAI技術を用いて外装の破損レベルの判定を統一し、軽微な破損商品の流通の促進による食品ロスの削減を目指しています。

カインズは、顧客のショッピング体験を向上させるため、2020年11月に店内に案内ロボットを配置しました。このロボットは、顧客がタッチパネルで探している商品を選択すると、直接商品のある売り場まで案内してくれます。

また、ロボットはただ案内するだけではありません。液晶画面の前に立つ顧客に対して、おすすめサービス、SNS公式アカウント、アプリの紹介などの情報を表示します。

カインズのさまざまなサービスを詳しく紹介する冊子もロボットのポケット部分に収納されているため、デジタルが苦手な顧客にも必要な情報を受け取れるようになっています。

小売業における主な活用方法は以下の通りです。

クラウド連携や自社ツールへの組み込みにも対応しているため、作成した予測モデルを使ったさまざまな業務の自動化も可能です。

Prediction Oneの詳しい機能や小売業界での活用方法は、無料でダウンロードできる資料にまとめているので、ぜひご覧ください。

• 【メリット1】業務を効率化できる
• 【メリット2】人手不足に対応できる
• 【メリット3】売上の予測を立てやすい
• 【メリット4】有効なマーケティングを打てる
• 【メリット5】顧客の満足度を上げられる

小売業が直面する人手不足の解消や、多様な顧客ニーズへの対応のために、AIの導入を進めていきましょう。

なお、AIを活用した予測分析ツール「Prediction One」は、需要予測による受発注や人員配置の最適化に有効です。無料トライアルで実際にご利用いただけるので、ぜひお試しください。