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人工知能でビジネスに勝つ!~売上・利益があがるAIの活用法~

近年、急速に人工知能(以下、AI)に注目が集まっている。最近では、囲碁欧州王者に勝利したAIや、AI搭載ロボットが接客するホテルの開業といった話題が注目を集めた。こうしたAIの進化をビジネスに活用しない手はないだろう。この分野で「No.1」あるいは「世界初」といった先進的な技術を数多く有しているのがNECだ※。ここでは最先端のAI技術の活用が、ビジネスをどのように変え、売上や利益をどう拡大することができるのかについて紹介したい。

  • 本企画は日経BP社の許可を得て、「日経ビジネス」2月29日号、および「日経ビジネスオンラインSpecial」(掲載期間2016年3月1日~3月28日)に掲載された内容より転載したものです。

たった1秒で戦略的な “値下げ”が可能に

スーパーや百貨店、あるいはドラッグストアといった小売業では、集客や売上の増加を狙ってイベントやキャンペーンと合わせて値下げを行うことが多い。しかし「いつ」「何を」「いくらに」するべきか、また「その場合のチェーンストア全体の売上はどうなるか」といったことは担当者の経験と勘で決められることが多く、論理的に説明することは難しい。また、キャンペーン商品の売上が伸びても、他の商品のマイナス幅が大きかったり、総利益が下がってしまっては、ビジネスとしては失敗となる。BAツールによる予測シミュレーションも行われ始めているが、例えばあるカテゴリーの50種の商品から3品目を毎日別パターンで3日間特売を行う場合は16億を超える組み合わせとなり、業務として回すには現実的ではない。

しかし近い将来、簡単に最適な特売の商品・価格を決定することが可能になるかもしれない。それを可能にするのがNECの予測型意思決定最適化技術というAI技術だ。これを用いれば、売上を最大化できるプランを簡単な操作ですぐに作成することができるという。

NECの検証によると、従来技術で数時間から数日かかっていった計算が1秒を待たずに完了し、チェーンストアの売上を約11%増加できる価格戦略を算出できたという。また、これらの取り組みは小売業だけではなく、消費財メーカーや卸売業でも営業活動の付加価値として実践されている。

拡大する価格最適化のイメージ
複数の商品でもボタン一つで最適な価格を導きだせる

買った理由を知れば「個客」が見えてくる

いかに商品やサービスを買ってもらうか。これはビジネスの根幹であり、その鍵が潜んでいるデータは、まさに宝の山だといえる。流通業であれば、ID-POSデータがその代表例だ。しかし、顧客や商品のデータから、「年代」「性別」「店舗名」「商品名」などはわかるが、「なぜその商品を買ったのか」を把握することはできない。例えばある30代の女性が、チョコレートを買ったとしよう。しかし「チョコレート好きだから買ったのか」「イベントだから買ったのか」「値下げしたから買ったのか」まではわからない。

そこで、顧客をより深く理解する手段として注目されているのが「商品DNA」だ。これは人の趣味や嗜好・価値観を示すタグ=DNAを商品データに付与し、タグ付けされた商品の購買履歴を分析する手法であり、「価格重視派」「健康志向派」「美食派」など、顧客が商品を選ぶ理由を推定することが可能となる。

膨大な商品一つひとつにDNAを付与することは運用が大変な上、趣味・嗜好は変化していくため、定期的なメンテナンスも必要で実用が難しかったが、NECではAIを活用しタグ付けやメンテナンスを自動的に行う仕組みを開発した。ここで注目したいのは、人間では気づかなかった一段と細かいカテゴリーまでを自動で抽出してくれる点だ。例えば「健康志向派」でも特保飲料と油分の多い食べ物を一緒に買う人は「免罪符型健康志向派」、サラダとヨーグルトを買う人は「美容型健康志向派」といった具合に自動で分類する。この分類が、メーカー都合の商品説明文からではなく、顧客視点から客観的に行われることもポイントだ。

このように、顧客のペルソナが推定されることで、店員が店舗の品揃えや棚割りを変更した際、どの顧客層で効果が出ているか把握することも可能になる。

もちろんこの仕組みは、金融業界などにも応用可能だ。例えば、クレジットカード会社の解約率が上がっていたとしよう。その場合、「旅行派の解約が増えている」といった傾向が見える化されるため、すぐに「会員向けに旅行会社とタイアップを行う」といった次の施策が打てる。しかも会員の嗜好から「美食の旅」がいいのか「文化や遺跡に触れる旅」の方がいいのかといったことも判断できる。

それ以外に金融機関でも、例えば、顧客それぞれの趣味嗜好やライフイベントにあわせた形で、最適な学資ローンや生命保険、医療保険などを薦めることが可能になるだろう。

新商品の売れ行きが発売前にわかる!?

市場や顧客ニーズが目まぐるしく変化する中、商品のライフサイクルはどんどん短くなり、その種類もますます増える傾向にある。その結果「新製品がどれだけ売れるか」を予測することは、企業経営にとって重要なテーマと言えるだろう。仮に予想を大きく超える人気が出た場合、販売機会を逃すばかりか欠品騒ぎが起きてしまう。逆に予想を下回れば、不良在庫の廃棄が発生するリスクが高まるからだ。

とはいえ、新商品には参考になるデータが少ないため予測が非常に難しい。多くの企業では社内会議での調整やベテラン担当者の経験と勘など、主観的な推測の域をでないのが実情だ。

しかし最近では、AIを使った新しいアプローチが始まっている。アサヒビールが行っている実証実験もその一つ。同社では、NECの異種混合学習技術と呼ばれるAI技術を採り入れ、予想と実需の乖離による欠品や不良在庫の廃棄を減らす取り組みを進めている。

この仕組みは、過去のデータから複数の規則性を自動で見つけ出し、将来の予測を行うもの。過去に発売した200品目におよぶ製品の出荷・実販データと、カレンダーや気象情報、製品情報などをデータとして入力。その上で、発売直後の出荷の動きを基に発売後4週間の売れ行きを予測する。これにより、以降の生産計画や在庫計画の最適化を行えるわけだ。

実証実験の対象製品のうち7割は比較的高い精度での予測結果となり、予測値と実績値の誤差率が10%未満のものや、中には1%以内という高精度の新製品もあったという。今後はSNSでの評判やサンプル調査、メディアへの露出といったデータを組み合わせ、発売前の予測についてもその精度を高めていく考えだ。これが実現すれば、初回出荷数量の最適化など、販売効率を最大化していくことが可能になる。

拡大するアサヒビールが実施した発売後予測のグラフ
実績値の傾向をおおよそ捉えていることがわかる

以上、いくつかの技術とその活用例を紹介してきたが、ここに挙げた技術は一例にしか過ぎない。実は、これ以外にも売上や利益に直結する多様なAI技術は存在する。コールセンターの対応履歴から顧客の正確なニーズを分析する技術や、顔認証を応用し商品や店舗の最適な品揃え、棚割りを見つけ出す技術など企業の売上に貢献するマーケティングの技術を取り揃えている。今後もNECではこうした技術を進化させ、企業のビジネスを強力に支援していく考えだ。

  • 米国国立標準技術研究所ベンチマークテストやNEC調べによる

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