
2022年5月12日、AI需要予測システムを提供するコニカミノルタジャパン株式会社と、ワンストップでDX推進、オムニチャネル/OMO対応のシステム導入を支援する株式会社エスキュービズムの2社が、「需要予測による店舗運用の負荷低減」というテーマでオンラインセミナーを開催しました。
本セミナーでは、店舗オペレーションの省力化を実現する店舗POSシステムおよびその運用・利用方法、また、明日からでもすぐに利用可能な需要予測システムの活用方法などについて解説しました。
2022年5月12日、AI需要予測システムを提供するコニカミノルタジャパン株式会社と、ワンストップでDX推進、オムニチャネル/OMO対応のシステム導入を支援する株式会社エスキュービズムの2社が、「需要予測による店舗運用の負荷低減」というテーマでオンラインセミナーを開催しました。
本セミナーでは、店舗オペレーションの省力化を実現する店舗POSシステムおよびその運用・利用方法、また、明日からでもすぐに利用可能な需要予測システムの活用方法などについて解説しました。
オムニチャネルベンダーとして小売の状況を見ていても、ECサイトの利用者増加が激しく、実店舗の来店・売上の減少傾向が継続しています。人流は回復傾向にあるものの、2019年後半の次世代型店舗が続々と生まれていた状況にはすぐには戻らないであろうと予測されます。
コロナ前から続く労働者人口の低下に加え、店舗稼働率の低下、来店客数の低下が起きており、最盛期に比べて店舗での販売効率が大幅に低下しているのです。
さらに、半導体不足の長期化によりこれまでのような生産もできない状況下では、生産から販売までのビジネスフロー全体を見直す必要があります。
ジャストインタイム方式(※)はコロナ禍のような未曽有の障害に対して脆弱であることが明らかになり、先行きが不透明な世界情勢を考えると、需要の見極めはこれまで以上に困難となっています。投資判断の誤りにより生産過剰や生産抑制が発生し、サプライチェーン全体に影響を及ぼしていますが、需要を予測するためのパラメーターが複雑化していることも原因の一つといえます。
※トヨタの生産方式の一つ。「必要なものを、必要なときに、必要な分だけ」生産・供給する仕組み。販売スタイルの変化も見逃せない要因です。
これまで過剰生産で余剰在庫となった商品は特定の時期に店舗で値下げすることで在庫が解消できていました。しかし、店舗の来店客が減少し、店舗に集客する手間やコストが増加している状況において、これまでと同様の販売計画では成立しなくなってきています。
環境問題への配慮も引き続き必要であり、サスティナブルな開発を意識した事業モデルが社会的にも求められる時代でもあります。
これから店舗に求められるのは根本的な「無駄をなくす」ことです。サプライチェーン全体の最適化と正しい販売予測により「商品を売り切る」モデルへの変革を行うべきです。
製造・販売計画の精度を高め、セールではなくプロパーで商品を売り切るモデルへの変革で大量生産・大量消費モデルからの脱却を図る必要があります。
そのためには売上の実績をより正確に素早く収集することが重要になりますが、それに反して店舗オペレーションは複雑化し、無駄の温床となっています。
さらに、店舗スタッフを活用したEC流入施策の強化や店舗受取などECに関する業務も増えています。
店舗の業務効率を上げ、正しい情報を素早く連携するためには、仕組み作りが必要になります。
店舗業務の効率化を図り、本質的な業務に集中することで正確なデータを短時間で生成するには、分散している複数のシステムを統合し、システムごとのトレーニングなどの無駄は廃する方向で進めていくべきです。
店舗の需要予測を実現するために、業務をしやすい環境を作ること、また業務遂行のための仕組みを一つにまとめることが重要なポイントであると我々は考えています。
そこで、お客様の情報をPOSの中に集約、一つの端末で統一して活用する、POSを通じて情報を生かすことをご提案しています。
周辺機器の統一化、操作系(UI)の統一化といったニーズも、ORANGE POSであれば対応可能です。
ORANGE POSはネイティブアプリ型の店舗運用プラットフォームです。複数の業務に簡単にアクセスでき、一台のタブレット端末で多くの業務を実行できます。
ORANGE POSで店舗業務の効率化と正確なデータの収集を行い、需要予測にお役立ていただければと思います。
ECサイトの隆盛が顕著となる中、店舗はどのようにビジネスを推進していけばよいかというと、来店されるお客様に新たな価値を提供すること、「来店理由」を創出する「店舗体験」の再設計が重要になっています。
そのため、特長的な品ぞろえ強化やデジタルを活用したエンゲージメント強化など、店舗スタッフにはクリエイティブ業務の比重が高まっています。
一方で、本日のテーマである「需要予測」に関しては効率化が求められています。
需要予測とは仕入れ、人員配置などの中長期的な計画を立てるための基準のデータを作る作業で、店舗活動の基礎となる重要な業務で、以下のような需要予測に関する業務は、これまでベテランを中心とする「人」が行っていました。
売上げ見通しの報告
発注業務機会損失や余剰在庫を持たない最適な発注
販促業務戦略的な販促の実施
しかし、お客様のニーズの多様化、コロナ禍などによる外部要因の変化、需要予測項目の増加など、様々な要因で「人」が需要予測作業をやりきることが難しくなっています。
需要予測は自店のPOSデータ、販売データに加え、外部のデータも取り扱うためデータ量も多くなる業務です。
膨大なデータを取り扱えるのがAI(人工知能)で、AIを活用したサービスが急速に発展しつつあります。
AIには大きく分けて認識系、会話系、実行系、予測系の4つの分野があり、たとえば自動運転や音声認識のバーチャルアシスタントなどもAIに含まれます。
「なんでもできる」と思われているAIは、実際には得意・不得意な分野があります。目的がはっきり定まっていて膨大なデータを高速処理することは得意ですが、曖昧なゴールや少ないデータでの分析は不得意です。こうしたAIの特性を理解し、AIと人間の作業分担を最適化することで非常に強力な業務効率化ツールになり得ます。
AIの導入運用をビジネス面でどのように認識されているかというと、ネガティブな印象を持たれている方は多いのではないでしょうか。
といった理由で、AIのデータ予測は大企業以外での導入が進んでいない状況となっています。経済産業省でもAI人材の育成やAIに関する知識の普及を目的とした活動を行っているところです。
コニカミノルタジャパンでは、AI需要予測ツール「AIsee(アイシー)」のサービスを展開しております。店舗の需要予測を店舗で実現するためのサポートを行えるツールになっており、標準機能として膨大なデータを蓄積する機能、予測モデルを選択するだけで予測結果を出力する機能、結果をグラフ化して表示する機能が備わっています。
AIのスキルが不要で、データの入力も手軽に行え、低コストで利用可能です。
これまでAIの導入が難しいと考えられていた企業様にも、活用しやすいツールであると考えています。
AIの需要予測を効率的にどのように行えばよいのか、2つのポイントをお伝えします。
ぜひAI技術の活用によって需要予測にかかっている店舗スタッフの工数を下げ、他のクリエイティブ業務や店舗運営業務に注力できるような環境整備を行っていきましょう。そうすることで店舗業務の効率化を図れますので、店舗運営の抜本的な改善が期待できると考えております。
AIseeの無償トライアルもご用意しておりますので、ぜひお気軽にご相談いただければと思います。