出版・情報サービス

　当社ビジネスへのデータ活用に際し、昨今注目を集めている「エリア情報」。従来入手が難しかった情報により、データの質も量も格段に上がったもののデータの導入や活用に至るまでにいくつかの課題が立ちはだかることだろう。本稿では現場でエリア情報を活用した際のモデルケースを示すことで、今後のエリア情報活用についての具体的なイメージを掴んでいただき、自社ビジネスを発展させていくための一助としていただきたい。

　コロナ禍によって社会生活のDXが加速した。アフターCOVID-19においてはパーソナライズの重要性が高まると予想される。そして、実店舗を持つ小売業がパーソナライズを実践する場の１つに、店内・外で顧客とのコンタクト・ポイントを築くことができるモバイル・アプリがある。機械学習の中でも比較的枯れた手法が活用できるという観点から、ウェグマンズの取り組みを参考に、ショッピングリストを活用したレコメンド・システムのアプリへの導入を我が国のスーパーマーケットは考えるべきである。

　当社のDXへの取り組みの中で、顧客体験の創造のためにAIの活用は必須のものである。得られるデータを元にしたAIを活用し、様々な接点からお客様サービスの「カスタマイズ」と「パーソナライズ」に向けて取り組んでいる。本稿では、現在進行中の取り組みも含めてAIの活用の方向性についてご紹介する。

　AIの利用は、今後「人間がAIから学ぶ」というスタイルも主流になっていくと考えられる。本稿では、まず商品のパッケージデザインにおける店頭の課題を確認する。その後に流通経済研究所・店頭研究開発室が企画・運営するリアル店舗活性化プロジェクトで育成に取り組んでいるAI視線推定機能を用いて商品のパッケージデザイン評価の事例を取り上げ、AIの「研究的利用」について可能性を検討したい。