AI需要予測が小売業にもたらす効果｜活用例やツール導入の注意点も解説

近年の小売業界では、AI導入によって在庫管理や需要予測など、これまで人に依存していた業務をAIで代替できるようになりました。さらに、AIで需要予測を行うことにより、人の勘に頼ることなく膨大なデータから客観的に分析できるようになり、予測精度が高くなるなどのメリットがあります。

小売業におけるAI導入は、今後もますます広がることとなるでしょう。しかし、実際に業務でAIなどに携わっていないと、AI導入による需要予測のイメージがピンと来ない方も多いのではないでしょうか？本記事では、これからAI導入による需要予測を検討している、活用例などを知りたいと考えている方向けに、AI需要予測が小売業にもたらす効果、活用例、ツール導入の注意点などを解説していきます。

▼更に需要予測について詳しく知るには？
需要予測の基本を徹底解説！精度向上のポイントも紹介

▼社内のデータをAI化するには？
ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）

進む小売業のAI需要予測

小売業では、AIによって需要予測を行うことにより、さまざまな問題の解消に役立てています。では、小売業にAIを導入することで解決できる課題には、具体的にどのようなものがあるのでしょうか？小売業が抱える課題と共に、需要予測によってもたらされる効果について解説していきます。

小売業の課題

小売業では以下のような課題、悩みを抱えており、これらの問題を解消するためにAI導入が必要とされています。

• 人手不足
• 食品ロス

小売店ではスタッフの高齢化、さらに熟練者の経験値に頼る在庫発注管理によって属⼈化する傾向にあります。他業界と比べると小売店は比較的給与が安くなる傾向にあり、やむ得ず残業をしなければならないなどの原因から、長時間労働となる傾向も多いようです。

さらに小売店では土日や祝日の出勤もあることから、シフト制を導入しています。スタッフは変則的なスケジュールで働くことが多いため、決められた曜日に休暇が取得することが難しい傾向にあります。これらの問題から、小売店では他業種と比べると人材不足になる傾向にあるようです。

また、小売店では天候、イベントなどの外的要因などもあり、需要予測がうまく出来ず余剰在庫を抱えるなどの問題を抱えています。余剰在庫を廃棄することにより、さらなるコストがかかり利益の損失につながることも懸念されます。利益損失の問題は、スタッフの賃金に影響することもあるでしょう。

このような問題を抱えたままでは、労働者不足はさらに深刻さをます可能性があるため、人道的観点から見ても見直すべき課題と言えます。小売店にAIを導入することにより、店舗ごとの客数、日配品販売数の適正な需要予測を行うことができるようになり、発注業務の効率化、および食品ロス、欠品の削減に役立てることができるようになります。

需要予測をするには？

AIによる需要予測とは、数多くのデータに数理的な処理を用いることで、将来の需要量、予測誤差を把握することです。AIで需要予測を行うためには、膨大なビックデータを同時に機械学習にて分析する必要があります。機械学習を用いた予測方法には、時系列データ分析と横断面データ分析の方法があります。

時系列データ分析による予測の場合は、予測したい対象の過去のデータを時系列に保存して、このデータを元に分析していきます。時系列データ分析の予測では、時間を唯一の独立変数として取り扱います。

横断面データ分析は、製品の需要量に影響をもつ要因との因果関係において分析を行い、それを独立変数として回帰方程式を導き予測する手法です。分析の精度を上げるには、それぞれの目的に合わせて使い分ける必要があります。これらの分析方法は、機械学習を継続的に続けることで傾向やパターンを学習していき、予測精度をさらに上げることができるようになります。

需要予測が小売業にもたらす効果

これまで小売店では、スタッフの経験や勘による需要予測が行われてきました。しかし、小売業界ではスタッフの高齢化、熟練者の経験値に頼る属⼈化などの問題を抱えてきました。AIの需要予測を導入することにより、スタッフに経験値がなくても精度の高い需要予測が行えるようになり、属人化防止にも役立っていきます。

さらにAIの需要予測では、予測値が実績値とずれてきた場合、または長期間同一の予測モデルを使用していることで予測精度が下がってきた場合は、AIによる自動再学習機能などによって自動で予測モデルの見直しを行うことも可能です。随時モデルの見直しをAIが行うことにより高精度な需要予測が実現し、適正な在庫管理、顧客満足度の向上にも貢献していきます。

利益を生む？小売業のAI需要予測で必要な3つの予測

小売業界にAIを導入することにより、労働者不足問題の解消、属人化の防止、適正な在庫管理などに役立っていきます。需要予測の貢献を実現した上で、さらなる利益を上げるためにはどのような予測をして行けばよいのでしょうか？小売業のAI需要予測において、利益アップに必要な3つの予測について解説していきます。

受発注の予測

小売業では、在庫管理などの受発注での無駄、ロスはとくに削減したいところ。これまでの小売業で行われていた人の経験、勘に頼った在庫管理や受発注の需要予測では、突発的なトラブルに対応しきれない、または分析に無駄な労力がかかることが懸念されていました。

AIによって需要予測を行うことにより、天候や交通状況を加味した精度の高い在庫管理ができるようになります。経験値に頼らず需要予測が行えるため、発注業務の属人化改善が可能になります。AIによって在庫の適正な管理ができる、さらに人の代わりにAIが需要予測をすることで労働時間が軽減され、大幅なコスト削減が実現します。

トレンドの予測

商品トレンドの予測は、消費者のニーズが多様化している現代において大切な予測です。とくに近年はめまぐるしく変わる流行、急速なトレンドの変化に対応するために、小売業は高精度な需要予測を求められています。

AIを使った需要の予測では、流行を予測する場面でも活用できます。たとえば、流行りの商品をビッグデータを分析し、AIに機械学習させることにより、今後のトレンド予測を行った上で入荷する商品を決めることができるようになります。

繁忙日時の予測

小売業は、その日に何人の人員を売り場に配置するかを把握するために、繁盛日時の予測が求められます。余剰人員は無駄なコストを生み、人員不足は顧客を逃して店の円滑な運営を阻害するなどの問題があるからです。

AIによって天候、近隣の店舗情報から顧客の流動を予測することで、過不足のない適切な人員配置が可能となり労働コストを抑えることが出来るようになります。また、繁雑時に労働者が足りなくなるなどの人員不足問題も解消され、顧客の満足度も向上します。

小売業でのAI需要予測の活用例

これまでは労働集約型産業だった小売業においても労働力不足問題を解消すべくAI、人工知能が導入されるようになり、業務効率や生産性を高める動きがみられています。小売業でのAI需要予測の活用について、具体的な事例を紹介していきます。

商品の自動発注

とある大手スーパーでは、AIの需要予測にもとづく発注を開始しています。過去の販売データ、天候、チラシ掲載の有無から在庫の補充予測に加え、需要予測から発注数を計算、発注作業の時間を短縮を可能としています。

たとえば、食品、衣料品、日用雑貨など5万点の販売データをもとにAIが売れ行きを予測し、最適な発注数量を提案した上で発注を行うことで、これまで人の手によって費やしていた発注作業の時間を短縮し、接客や売り場づくりに時間が割けるようになりました。

混雑レジの緩和

とあるスーパーでは、AIの活用によってレジの混雑解消を図り、混雑レジの緩和に努めています。AIカメラなどを店内に設けることにより、来客の店内滞在時間や動線などの分析および商品の在庫状況の可視化を行っています。

店内に設置されているからAIカメラが「客の数」「性別」「年齢」などを判別し、必要となるレジ数の予測を行っていきます。さらに、収集した情報を学習させることで、AIは「入店した客が、何分後にレジに向かうのか」を予測する精度を高めていくことができるようになりました。店内の顧客による行動分析を可能にしたことで、店舗の動線改善やレイアウトに反映、またレジ混雑の緩和対策にも有効となります。

広告と集客

オンラインによる情報発信力を高めたいなら、AIによる広告、集客活動も効果的です。機械学習の予測モデルを用いることにより、顧客の購入情報（属性、購入商品、興味を示した商品）や競合店のイベント、顧客吸引のサポートなどのマーケティングデーも考慮に入れた上で需要予測が行えるようになります。

また、来店確率が高いユーザーに対する広告配信も可能となります。AIで予測された「来店確率が高いユーザー」に対する広告配信をはじめ、ユーザー各人にパーソナライズされた簡易地図の配信を行うなど、来店率の向上に役立ちます。

AI需要予測ツールを小売業に導入する際の注意点

近年の小売業では、商品、サービスの需要予測は必要不可欠な要素となっており、さまざまな企業がAI（人工知能）を用いた需要予測システムの導入を実践し、成果を上げています。

ただ、AIの需要予測においては、いくつか押さえておくべきポイントがあるので注意が必要です。AI需要予測ツールを小売業に導入する際の注意点について、それぞれ解説していきます。

予測不可な範囲の存在

AIによる需要予測は、これまで蓄積されてきた過去のデータを元に予測するため、データの情報不足、データに含まれない事象や想定外な市場の変動、大幅な外れ値が発生するなど、予測不可能な範囲の場合は予測精度が低下する場合があります。

データの確保

AIによって需要予測の精度を上げるには、モデル作成に必要な信用できるデータの大量確保が必要です。用意するデータには、異常値の有無などデータの品質、異なるデータの統合も併せて求められます。十分なデータを用意することで、より高い精度での予測を実現しています。逆に、関連するデータの種類が少ない、精度が信用できない、予測モデルの設計に問題があると上手くいかない可能性があります。

小売業でも簡単に導入できるTRYETINGのAIツール「UMWELT」とは？

AIを導入することにより、労働時間の削減や需要予測の精度向上などに役立ちますが、導入コストがかかる、また扱いには専門的な知識が求められるため、使いこなせるか心配で導入に踏み切れないという中小企業の小売業は少なくありません。

知識がなくても簡単にAIによる需要予測を行いたい方にオススメなツールが、TRYETINGが提供するノーコードAIツール「UMWELT」です。需要予測システムの構築に便利な、UMWELTの特徴について解説していきます。

ノーコードで需要予測

TRYETINGがサービスを提供しているAIツール「UMWELT」は、ノーコードという特性上、自社に合った機能を組み合わせるだけで需要予測が可能です。操作もドラッグ＆ドロップのみで行えるため、プログラム言語などの難しい専門知識は不要なため、誰でも簡単にシステムを利用できます。

機械学習の自動化

小売業で需要予測を行うには、過去の売上などの店舗データを機械学習されることが大切です。しかし、AIによる需要予測のためにデータ収集したとしても、「どう使えば良いかわからない」など、AIの知識が無い場合は、上手く活用できない場合もあるでしょう。ノーコードの「UMWELT」ならば、機械学習を自動で行うため、難しい専門知識は不要です。

さらに、UMWELTは即座に管理、システム運用に移行できるようあらかじめシステムが構築されており、CSVを入力するだけで、変数設計からモデル化・配置まで自動化できます。Excelのデータ抽出からAIモデリングまで可能にするAPRを利用しているため、既存のデータをそのまま用いてデータ分析を行えます。

技術力と低コスト

需要予測、在庫管理からシフト自動作成まで活用できるTRYETINGのAIツール「UMWELT」は、AI大手企業からも採用される高い技術力が特徴ですが、メリットはそれだけではありません。

UMWELTはノーコードツールのクラウドを活用しているため、導入コストを大きく抑えることができます。料金は業界最低⽔準の⽉額利⽤料な上に、導⼊、維持費⽤もかかりません。何⼈でご利⽤いただいても定額で利用できるため、社員の多い職場でも安心です。お預かりしたデータは保持・2次利⽤されないため、安全に利用できます。

まとめ

AIで需要予測を行うことによって精度の高い分析が行えるようになり、業務効率を上げることができるようになります。これまで人が行っていた作業をAIによって代替でき、小売業が抱えている労働者不足問題の解消にも繋げていけることでしょう。

また、小売店でAIを導入することによるメリットは、労働者不足問題の解消だけではありません。天気、イベントなどの外的要因を踏まえた上で精度の高い需要予測が行えるようになり、結果として無駄な在庫を抱えずに済むようになります。UMWELTのサービスを利用して需要予測を行い、業務効率化、労働時間削減、売上貢献などに役立てていきましょう。