小売業におけるAIの活用／知的生産の方法（１７６）

コンビニやスーパーマーケットのような小売業は、AIによってどう変わるであろうか？
例えば「ダイヤモンドオンライン」誌の『AIが店長の座を奪う!?小売業で起きつつある革命とは』という記事で、株式会社ＡＢＥＪＡの岡田陽介社長は次のように説明している。

岡田　じゃあ、仮に舞台をスーパーマーケットにしましょう。まず、仕入れが変わります。何曜日の何時にどんな商品が売れたか、ＰＯＳのデータをＡＩに「ディープラーニング」（連載第2回を参照）させていきます。すると、いままで店長さんが行っていた発注作業をＡＩが代行できるようになります。しかも、店長さんの経験やカンより正確、かもしれません。
岡田　小売店は品切れを起こしたら機会損失になります。しかし生鮮など賞味期限が短いものは、仕入れすぎると売れ残り、破棄しなければなりません。だから今までは、店長さんが熟練のカンで「今日は絹とうふを何丁、木綿を何丁」といった具合に仕入れていました。
　ＡＩは膨大なデータから、その「カン」の部分も学んで自動で発注してくれます。過去のデータの天候や気温とリンクさせれば「暑い日は絹が売れ、寒いと木綿が売れる」といったことも学習していきます。さらに、店長さんが気付かなかった法則性も認識できます。「なぜか4月1日～3日だけ、男性向けの弁当がいつもより少し売れるから仕入れましょう」とＡＩが言い出したとします。そこでお店の人が理由を調べると、毎年この期間は近所の〇〇建設さんの社員研修で若い男性が集まっていた、といったことが分かったりします。
　もちろんＡＩは「〇〇建設さんの社員研修がある」と知っているわけではありません。でも、「毎年、4月の1～3日は男性向けのお弁当がいつもより売れる」、「ただし休日の場合は関係ない」、「ただし休日の場合は関係ない」データを捉え、「このお弁当をいくつ」とアウトプットしてくれるんです。

いわゆるディープラーニングの成果である。
⇒2016年5月24日 (火)　 ディープラーニングの発展と脳のしくみ／知的生産の方法（１５０）
⇒2016年11月11日 (金)　 人脳と人工知能／「同じ」と「違う」（９９）

経済学では「一物一価」が原則であろう。
しかし現実には寿司屋の「時価」のように、人を見て値段を変えるようなケースもある。
人によって、モノやサービスに対する価値感は異なり、支払い能力にも差があるのだから、フレキシブルに「一物多価」の方が合理的な場合もあると思われる。
その実験店舗ともいうべきローソンの「オープンイノベーションセンター」がオープンした。

　POS（販売時点情報管理）レジや電子マネーなど小売業を巡るITの発達は目覚ましい。にもかかわらず、価格設定を取り巻く店の業務だけは昔とあまり変わっていない。コンビニの場合、弁当などの定価を最初に設定する際は市場調査などに注力するが、一旦決めた価格は変更しないのが原則だった。
　一方で、家電やブランド小物などの高額品は「価格.com」などの比較サイトの利用が一般化した。ここに掲載される最安価格は消費者の購買行動を左右する。ここでの相場が下がれば、家電量販店なども対抗して値下げせざるを得ない状況になっている。
　価格戦略の策定に携わってきたEYアドバイザリー・アンド・コンサルティングの中村裕之エグゼクティブディレクターは「価格比較サイトや大手通販サイトの価格を収集して参照する製造業や小売業は多い。ただし、最安価格に追随するばかりでは、価格破壊の底なし沼にはまってしまう」と話す。
　価格決定や価格調整にAIを採用する動きも広がる。中村氏は「AIに全てを委ねるのはやめたほうがいいが、支援には使える」と話す。中村氏によれば、価格は「3C（Customer＝顧客、Competitor＝競合、Company＝自社）」の3要素から決まる。3つ全てを満たす価格設定は理論的に難しい。「顧客にとって割安感があり、競合よりも安く、かつ自社もがっぽりもうかる」という価格設定があり得ないのは当然だろう。ただ、最安かどうかはともかく、顧客が納得する価格を適切なタイミングで提示し、自社ももうかる仕組みは実現されつつある。そこにAIが絡むのが2018年の新潮流だ。
　顧客のニーズを満たし、競合に負けず、自社の売上高を最大化するという3つの変数からなる方程式を解くために企業は工夫を凝らす。カギはAIなどのITと人の判断との組み合わせにある。
ローソンが挑む「一物多価」、コンビニ商品の値段はAIが決める

小売業の現場でのAIの活用を以下のように説明している図があった。
東京新聞12月24日