AI・データ時代のビジネス～顧客価値の創り方（前編）
みなさんは、日ごろどれくらい人工知能（AI）を意識していますか？私たちが普段から慣れ親しんでいるネットショッピングや動画サービスなどには、既に多くのAIが利用されています。 この動画の前編では、今私たちの身の回りで起こっている「顧客価値」の変化を読み解くことから始め、新しい価値の源泉となる「データとAI」のインパクトについて学びます。 後編では、AI・データ時代の価値創りのポイントをおさえながら、その問題解決の特徴を学びます。 すべて見終わったら、あなたも新しい時代の価値の担い手として、自信を深めていることでしょう。 （参考：初級「ビッグデータ」） 監修：森谷 和弘 データ解析設計事務所 代表、データアナリティクスラボ株式会社 取締役 CTO、データサイエンティスト協会 スキル定義委員 株式会社富士通金融システムズ（現 富士通株式会社）でデータベースエンジニアとしてのキャリアを積み、その後データ・フォアビジョン株式会社にてデータベースソリューションや金融工学系ソフトウェアの開発、データサイエンス、人事等の役員を担当。2018年よりフリーランスとして独立し、AIコンサルタント、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、データアーキテクトとして活動。2019年、データアナリティクスラボ株式会社を共同経営者として起業し、データサイエンティストを未経験者から実践経験者へと育成する事業に従事。
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より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
37人の振り返り
chiisai-kiba
人事・労務・法務
小売業は不特定多数と思われがちであるが、実際には 会員カード等により「誰」までもが明確になっている 「特定多数」の市場にもなりつつあると理解しています。個人の情報はポイントを得たり、キャッシュバックを受けたりすること等で「適正価格(?)で売っている」とも言えますね。
顧客としての私たちも、その情報を利用することで、いつ、何を、どのくらい、いくらで 購入したかの記録がわかり、家計簿とも連動できるようになっていたりもします。
AI時代になってくると、もう少し知りたい部分としては、例えば「来週の特売」といった 未来の情報ではないでしょうか？
現在は 顧客視点では「今日のお買い得品」を購入する。小売店視点では「卸値が安くなった製品を多めに仕入れて次のお買い得商品候補にする」ですが、もう一歩すすめて 顧客側が「こんな商品が欲しい」という情報が簡単にインプットできれば、売る側も見込み数量をベースに有利な商談を進めることができる他、余剰在庫の心配もなくなってきます。（現在、例えば生協のPALシステム等は翌週に配達してほしい物品を注文します。AI小売りの場合、そのスパンがもっと短くなり、予約数量によって価格も変動できるようになるかもしれません。）
私の会社の製品は、国内は見込生産、海外は受注生産（販売店は見込み発注）であり、見込生産（受注）はともすると 季節を外したり、他社がもっと優れた製品を出してきて、通常方法では売れなくなるリスクを抱えています。お客様のそういった情報をタイムリーにつかみながら製造販売の因子として活用することは、サプライチェーン戦略としてもとても大事であると思いました。
nanakoryusei
販売・サービス・事務
オフラインとオンライン（対面と非対面）の融合、且つパーソナライズされた情報の活用が、新なビジネスの形になるかもしれない。
kurita86
メーカー技術・研究・開発
素人考えですが、商品を製造する流通の上流側の企業がAIを活用して消費者に直接アプローチする手法を手に入れた場合、小売り業という中間マージンが発生する業態は淘汰されていく可能性があるのではないだろうかと思いました。
toshi-iwai
経理・財務
小売業はPOSシステムで得たデータをAI活用しやすい業界なのですね。
marchin2024
マーケティング
得意先の課題がわかりました
iwahashiyuhta
営業
オンラインとオフラインをつなげ合わせて、より効率的な提案が可能になる
nagahara-yuki
人事・労務・法務
AIを活用することによる課題までは考えが至っておりませんでした。
確かに個人情報の保護や差別やバイアスについて、注意する必要がありますね。
tsurutay
営業
AIの普及、効果がよく分かりました。楽天を良く使いますが、なるほど？納得出来ました。
shigenakamura3
営業
AIの技術進歩と人の創造性の両面がないと小売業内での生き残りは難しいです。情報を収集をするには、情報提供が必須です。小売業も含めバイヤーに正しい丁寧な、魅力的な情報提供はますます必要ですね。
masayan-g
経理・財務
ショッピングセンター事業において、来館者のデータをカメラ等で収集して分析することで、来館者の属性や買い回り傾向を把握できると、新たなテナント誘致やイベントの開催に活かせると思う。分析にAIを活用することで、属性毎の傾向をつかめると考えている。
i323
その他
高い倫理感とAIリテラシーを持つよう学び、AIを活用したいと思う。
norioshibata
メディカル 関連職
個人の価値判断、意思決定、行動範囲などが把握できる社会は、インフラ整備はもちろん、企業ごとに、より良い商品作りやサービス提供に有益なマーケティング探求ができる良い面と個人情報がどう守られるかなど、新たに生まれるリスクを回避しながら創っていくことになる。社会のだれもが、提供者、受益者、消費者の視野視座視点を持ち、自らの視界を「鳥の目、虫の目、長～い眼」でよく観察していく必要があると感じます。
stakky
メーカー技術・研究・開発
小売業にAIが入ってくると、どんな世の中になるのか、楽しみです。
shimodash
メーカー技術・研究・開発
POSデータの個人情報のセキュリティ保護の重要性を感じました。
実際に買ったものではなく、販売店で手を取ったけど戻されたものまでモニタ出来ると
より深い分析になるのではと思いました。
sho1123
営業
お客さまとの会話時に
kazuya_k92715
経営・経営企画
AIを早急に取り入れていかねばならない一方、AIガバナンスの策定、監視体制の整備がMUSTとして合わせて取り組む必要が生じている
yoyose
IT・WEB・エンジニア
小売業でも生成AIの波が来ていることを理解した
sphsph
メーカー技術・研究・開発
時代の流れですので逆らわず、上手く活用できたらと思っています。
一方、悪意を持った活用にならないことを願っています。
sugi54
専門職
小売とＡＩは相性が良さそうなのでどんどん加速しそうですね。
yutaka_aimar
営業
POSデータの個人情報セキュリティ保護の重要性は以前から感じていたため共感しました。
AIセキュリティの範囲で管理ができるのかとても気になりますが、今後の発展から制御することを優先して開発されることを願います。
実際に購入したものではなく、手に取ったけど戻されたものまでモニタ出来るとはより細分化された統計になりますね。
s1_2007
営業
当業界より小売業の方が顧客に関するデータを多くもっていると思った
moritaka0505
メーカー技術・研究・開発
これまでオンラインの履歴でパーソナライズされ偏りがあったと思うが、高精度なパーソナライズが期待できる。
fbj00513
販売・サービス・事務
自分の仕事にも積極的に活用したいと考えています
ponde0627
経理・財務
予測AIと生成AIのスムーズなコンビネーションが実現できれば非常に多くの閃きがありそうと感じた。
osakedaiski
コンサルタント
OMO と言う言葉を初めて知りました。
オンラインと、オフラインをシームレスにするメリットは、大きいと、思いました。
snk_shiro
メーカー技術・研究・開発
小売業界のAI利用の今後を知るきっかけとなった。
t-k714
営業
AIへの精通がカギとなりそうです。
bonjours
金融・不動産 関連職
小売業では、法規制やAIガバンンスが課題ということがよくわかりました。
sg014
営業
小売業におけるPOSシステムの重要性を再認識
y-td
営業
ビックデータ活用の重要性が理解できた
kenji-kuroda
その他
非対面販売の増加、OMO、データの基づくパーソナライズ３つのキーワードをもとに業務を進めていく。AIと人間の融合が重要なことも理解した。
satoshi1207
営業
AIについてもっと学びたい
01208214
営業
小売業においてどの分野でどうAIを活用するかのヒントになりました。お店の業務や顧客分析などはもちろん、年末調整での問合せ対応など社内での活用も可能だと感じました。年に1回、特定の時期だけではありますがその瞬間はすごう業務量になる、しかし一時的なのでリソースの補填などはないし、できない。こういう分野がいくつかまとまると費用対効果の面でも活用が可能になるので、そこの検討を進めたい
mwaka
人事・労務・法務
小売業でAI活用するにあたり、課題となっている点が特に勉強になった。セキュリティやユーザのリテラシーに依存せず、サービスを使いやすい枠組みが必要だと思った。
fukamidori
その他
AIが小売りで活用される意味を確認できた。消費者が買わされる構造にならないか？悪質な詐欺まがいなAIが出てこないか少し心配な気がする。
gamatenncho
販売・サービス・事務
AIを活用した業務なども取り上げられてきている。新しい仕組みにAIを活用して効率や成果を出していかなくてはならない。
ywatanabe1974
金融・不動産 関連職
AIリテラシーについて