AI×ID-POSデータで自動発注システムが実用化段階に
今年のリテール業界では、ID-POSデータとAIを活用した業務効率化が急速に進展している。特に注目されているのが、自動発注システムと在庫データのシームレス連携だ。
2月に発表されたAI自動発注システムでは、小売業界の人手不足による発注業務の属人化課題を解決するため、自動発注システムと在庫データを連携させ、AIの判断を可視化する仕組みが構築された。売上実績と予測数を比較し「なぜこの発注数なのか」「予測は妥当だったのか」を明確にすることで、現場が納得感を持って運用できる継続的改善サイクルを実現している。
さらに3月のリテールテックJAPANでは、スーパーマーケット惣菜部門向けの「データ&AI総合最適化戦略」が発表された。POS/ID-POSデータをAIが分析し、「商品Aはリピート率が低く夕方の廃棄多いため、製造数を20%削減すべき」といった具体的なアクションを自動提示する機能が注目を集めた。
6,000万人規模のビッグデータプラットフォームが拡大
True Dataが運営する年間レシート規模5.5兆円・6,000万人の購買ビッグデータプラットフォームでは、リアルタイムでの需要変化の把握・分析が可能になっている。
3月の分析結果では、花粉飛散量増大により「鼻炎薬」売上が前年同月比34.2%増、「目薬」が16.7%増となる需要変化をリアルタイムで捉えることに成功した。また、「トイレットペーパー」が食品スーパーで前年同月比18.2%増、ドラッグストアで14.8%増を記録するなど、商品カテゴリー別・業態別の詳細な動向分析が実現している。
製薬業界でも活用が進んでおり、第一三共ヘルスケアでは3月からID-POSを社内インフラとして全社活用を開始。リサーチ部門に加え各ブランドマネジャーが「属性別購入者分析」「同時併売分析」「トライアル率／リピート率」分析を実施し、マーケティング戦略の精度向上を図っている。
位置情報と連携した次世代ターゲティング広告が始動
今年特に革新的な展開を見せているのが、位置情報とID-POSデータを組み合わせた次世代WEB広告サービスの実用化だ。
自店ID-POSデータと位置情報（GPS）、商圏データを組み合わせることで、「過去1ヶ月に競合店を利用したユーザー」や「30代の子育て世代」への精密なターゲティング広告配信を実現している。さらに重要なのは、広告接触者の実際の「来店したか」「どの商品を購入したか（売上リフト）」まで検証し、来店単価（CPA）を可視化できる点だ。
加えて、市場データ×TVメタデータ×棚割ソフト連携による需要予測システムも実用化された。市場データとTVでの露出量・検索ボリューム相関から需要が高まる兆しを予測し、トレンドを踏まえた的確な発注を可能にする統合最適化システムとして注目されている。
こうした動向は、マギーが提供するPowerIDやi-codeなどのID-POSソリューション、そしてAmeba DNA AIといったAI活用ツールの重要性を改めて示している。今後もID-POSデータとAIの組み合わせによる小売業界のDXは加速していくと予想される。