毎年11月に世界中でブラックフライデーがあります。感謝祭（11月の第4木曜日）の翌日のことで、小売店を中心に大規模なセールが行われます。モノの売り買いは世界中で古来から繰り返されてきた商行為です。今日はAIが登場し、一連のリソースを代替することによって「読み」を推進、人件費を抑制することで利益の向上に寄与しています。
小売におけるAIの「読み」とは？
小売の現場でAIが行う読みは、いくつかのケースがあります。
来客数の予測
来客数の予測です。機会学習でこれを予測できると、仕入れ数の調整が可能です。基本的に小売は売れ残ったからといって生産や卸への返品はできず、不良在庫となります。とはいえ仕入れを著しく抑えて、早い時間に売り切れとなってしまうのは大きな機会損失です。展示会などリアルな場では実際に訪れた人数、ECなどインターネットを介した販売の場ではPVや具体的な商品を見た数がカウントされます。
購買ペルソナとの適合
属人的な読みではなく、AIが存在感を示すのがこの部分です。年齢・性別・お財布事情など、来客数がそのまま購買意欲に繋がるものではありません。どの商品を出したら売れるのか、どのように陳列すると最適なのかをAIが判断します。ECも同様です。この分析には当該店舗のみならず過去の実績や、類似ケースの販売実績が参考データとなります。
売れる商品と売れない商品の判別
仕入れを揃えても、売れない商品を陳列したところで意味はありません。先の購買ペルソナとも合わせながら、売れる商品を判断します。食材など生鮮食品の場合、このときの鍵となるのが天候です。降水確率や気温、湿度などを分析して陳列に繋げます。「今日寒いから鍋にするか」と会話をする日の朝には、AIは既にあなたの発言を読んでいます。
AIが司る適切な事業管理
AIが司るのは仕事のリソースです。最適な人員配置から人件費管理、広告予算までのリソースを総合的に管理することができます。節約できた人件費は、更なる販売機会を作るきっかけにつながります。ともすればこの領域はすべてAIが人間に代替できるのではと錯覚してしまいますが、その前提があるときこそチャンスです。温かみのある顧客への対応やAIの管理など、新たな仕事が生まれる土壌でもあります。リアルの販売でもECでも同様です。コロナからの脱却も印象づける2022年のブラックフライデーがまもなく到来します。
