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アサヒ飲料がAI(人工知能)を活用した売り場改革を進めている。商品を卸す店舗ごとの売り上げの潜在力を、地域特性に基づいてAIが予測。販売実績との差分を改善余地と捉え、それに合った提案をする。

 店舗売り上げを分析するシステムにはインテージの「エリアポテンシャル・サーチ」を採用し、2022年3月に本格稼働させた。店舗周辺の朝から晩までの人流のほか、居住者や勤務者の人口動態、駅までの距離や競合店の数などの立地属性、駐車場の台数や店舗面積などの店舗属性に基づき、期待できる売り上げの最大値をAIが予測する。

図 アサヒ飲料が導入した「エリアポテンシャル・サーチ」の概要
図 アサヒ飲料が導入した「エリアポテンシャル・サーチ」の概要
地域特性に基づき売上高の潜在力を予測
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 人口動態は、NTTドコモが提供する8000万台の端末から得られた匿名化された統計データに基づく。予測モデルはインテージが全国約6000店の売り上げデータを機械学習して開発した。

 店舗に提案する商品構成や販売促進策、どの商品をどのように陳列棚に並べるかといった棚割案を立案する際にも、店舗の特性データや潜在力データを使う。例えば住宅街にある店舗の商圏で20~30代の人口が増加し、大容量ボトルの販売ポテンシャルが増加している場合、大容量ボトルの売り場を増やし、小容量ボトルの売り場を減らす棚割を提案するといった具合だ。

 炭酸飲料やコーヒー類など細かい商品カテゴリー別に販売金額のポテンシャルを分析し、より細かい提案をすることも可能だ。例えば商業地にある店舗で昼間人口は増えても夜間人口が減少している場合、機能性飲料の販売ポテンシャルが減ると予測する。

 アサヒ飲料は従来、業態別や都道府県別の市場分析に基づいて棚割提案をしていた。しかし業態別や都道府県別の分析だけでは個別の商圏のニーズに提案がマッチしないとの小売店からの不満が多かった。そこで新システムによって店舗ごとの分析を可能にした。

 また従来は小売店に対して、力を入れるべき商品カテゴリーを決定する根拠を示しづらかった。しかし今後は店舗ごとに特性を分析できるため「具体的にどのカテゴリーに力を入れるべきか、自信を持って提案できるようになる」。アサヒ飲料の芳賀俊哉営業本部広域量販営業部カテゴリーマネジメントグループプロデューサーはそう語る。

棚割パターンもAIが自動生成

 アサヒ飲料は今回のシステムとは別に、各店舗の売り場構成と商品構成に基づいて棚割のパターンを自動生成するシステムも2021年秋から導入している。棚割パターン自動生成システムには、PKSHA Technologyが開発した「PKSHA Retail Intelligence」を採用した。このシステムを導入することで、棚割業務に費やす時間の約65%を削減できる見込みだ。2種類のシステムを導入することで、棚割提案に関する一連の業務プロセスをAIで効率化できるようになった。

 新システムを導入にあたっては、ツールの使い方やPOS(販売時点情報管理)データを分析する方法などについての説明会を全国の支社で開いた。現場からは「提案の質が高まりそう」や「小売業が悩んでいる問題を解決する提案ができるようになるのでは」といった反応が得られたという。