小売業での生成AI活用法 ~生成AIが変える未来の小売業業務とは?
小売業が抱える問題は、生産性の低さ、人手不足、お客様動向の変化、差別化の難しさ、資金繰りの悪化、人件費の高騰、顧客のネットショップへの流出、原材料高騰による値上げラッシュなどなど、頭をかかえる問題が山積しています。
これらの問題の多くを解決できるのではないか?と大きな期待がかかっているのが、生成AIです。
生成AIを上手く活用することによって、最適な「価格・品質・品揃え・サービス・接客」を導き出し、お客様との接点の改革、競争力強化が計れます。
また、圧倒的な生産性向上、知識向上を実現することで、収益の確保が期待できるのです。
そこで今回は、小売業における生成AIおける活用方法と、今後の進化と課題を考察し、書いていきたいと思います。
生成AIを使って小売業ができること
では、実際生成AIを使ってどんなことができるのでしょうか?
スーパーマーケットやドラッグストア等の量販店小売業をベースにいくつか例を上げながら紹介します。
1.業務の効率化
事務的な作業は大幅に改善できます。
例えば、会議での議事録の作成などは、現在のAI技術でも会議録音しておくだけで、要約された議事録を生成してくれますし、商談なども同様のことが可能です。
メモをとる、メモを残すという世界が必要なくなる時代がやってきています。
また、日報や商品説明、POPの作成などは適格な指示ができれば、自動生成できますので、属人化していた業務も効率化が図れます。
2.売り場づくりや販促提案
これまで、バイヤーや現場担当者の経験や勘に頼っていた、品揃えや価格設定、棚割り、販促サービス案なども、POSデータや世間の動向を元に生成AIが、敏腕バイヤー、凄腕担当者となって、理想的な品揃えや棚割りを自動生成し、提案してくれます。
3.お客様サービス向上
人に寄り添うAI接客が実現します。
現在では人手不足で、何か店員に聞きたくても「店員が捕まらないから聞けない」と不満が溜まることも多いですが、AI接客であれば、AIチャットボットが質問には適格に速攻で答えてくれます。
例えば、その食材を使った調理方法やレシピ、栄養バランスやカロリーなど瞬時に答えてくれますし、お薬や化粧品ですと、効能や副作用、スキンケア法やあなたに合った化粧品も提案してくれます。
小売業に生成AIがもたらす効果メリット
生成AIが小売業にもたらすメリットは計り知れないです。
1.人手不足解消
前述した通り、人手のかかっていた事務作業や属人的作業が大幅改善できるため、そもそも少ない人員で運用が可能になる可能性が非常に高いです。
また、人手不足を解決しようと賃金を上げたり、福利厚生を充実させたりする必要もなくなります。
そして、採用や教育や定着といった多くのコストがかかるものまで軽減できます。
何よりも多くの従業員が多忙から解放されるということは、みなに余裕ができます。
余裕ができると思考も接客も良いものになります。これ以上のメリットはないのではないでしょうか。
2.今まで棚上げしてきたことが実現できる
「やらなければならない」、「こうした方が良い」といった、とても重要であることは分かっていたものの、時間もなければ環境もないということで棚上げしてきた課題を、生成AIにさせることで実現できます。
生成AIでできないことであっても、AIで生産性や業務効率が上がることによって、人に余裕ができますので、人手を棚上げしてきた課題に回すことができます。
棚上げした課題が実現できる前進の効果は計り知れないメリットがあります。
私がこれまで本メルマガやブログ、コラムで書いてきたことを「もっともだ!」「その通り」「やるべきだ!」と言ってくださったみなさん!
生成AIで業務効率が図れた際には、ぜひ実現してくださいよ(笑)
3.店長やバイヤー、経営者の右腕になる
どこまで受け入れるかは別として、AIは聞けばすぐに答えてくれ、意思決定をサポートしてくれる右腕になってくれます。
例えば「今月の業績不振の原因は?」「この猛暑で品揃えすべき商品は?」「不採算部門や新規に取り入れると良い部門は?」と、どんどん深堀りして聞いても、絶対に怒らず、キレず、冷静に答えてくれます。なんなら関西弁で答えて!といったら関西弁で答えてくれます(笑)
冗談言ってくれと言っても、ダジャレ言ってくれと言っても、対応してくれますよ!
こんな癒される右腕いません。これも大きなメリットですよね。
生成AIの登場で変化する小売業に必要なスキルと課題
小売業で必要とされるスキルは、商品知識、市場分析力、交渉術、トレンド予測力という知識ベースの経験や体験がものをいう、そしてそれに基づく直感力というものが多かったと思います。
しかし、生成AIが登場したら、求められるスキルが以下の3つに変わってくると思います。
1.質問力・指示力
的確に生成AIに指示したり、質問をする能力が求められます。優秀な生成AIが身近にいても、うまく指示が出せなかったり、質問ができないと、あらぬ方向に生成され、思った通りの結果が得られないことやムダに時間がっかたりという新たな問題が発生します。
生成AIへの指示や質問には、ある程度のお作法があり、それに乗っ取って、自分が得たい結果がでるように指示、質問しなければなりません。
2.AI向けコミュニケーション能力
これまでの人間相手の“相手に理解してもらい、行動を促す”という目的には変わりないですが、相手への愛情や思いやりで感情を動かす必要や自己肯定感や自己重要感を満たす必要はなくなります。
逆にAIが何をベースに情報を整理し、こちらの指示や質問をどうとらえているかを分析理解する力が必要となります。
3.クリエイティブ力
AI開発会社に確認したわけではありませんが、私の分析によれば、現在の生成AIはおそらく思考はしていません。
莫大なWeb上のデータから、指示や質問に基づき最もそれらしい、近い答えを探してきているだけかと思います。
つまり、多大なデータからの民主主義!多数決で答えを出している感じです。
よって、思考する力はないので、自社の問題や悩みを考える能力は生成AIの時代であっても、今後も必要な能力であると考えます。
むしろこの能力がなければ、他社との差別化もできず、生成AIを使えばどこも同じ答え、同じアクションになってしまうということです。
生成AIの未来図と小売業の課題
生成AIにおける小売業の未来はとても明るいと考えます。人にしかできないこと以外はおそらくAIに変わっていくと私は予想しています。
多くの人の未来予想は現在の技術やインフラをベースに考えていますが、その予想は間違いなく外れます。
未来予測に関しては、現在の技術やインフラで考えてはいけません。必ず、技術もインフラも進歩するからです。
よって、間違いなく“未来はとても明るい”と表現しています。
しかし、生成AIにはまだまだ欠点やデメリットやリスクもあるので注意は必要です。
1.嘘や誤情報
あくまで生成AIはWeb上の情報から、おそらく多数決とか民主主義的に答えを出してくるため、事実ではない場合が稀にあります。
よって、お客様への情報提供は気を付ける必要があります。
特に、ドラッグストアの医薬品や食品のアレルギーなど、安易に信用せず、確認体制は絶対必要と考えます。
2.人間の思考停止
生成AIに頼ると、人間が思考しなくなるという飛んでもない欠点があります。答えだけを求める、正解だけを求めるということをくり返すと、当然人間の思考力は落ちます。これは非常に危険です。
前述したように、今後求められる能力は、指示力、質問力、AIとのコミュニケーション能力、クリエイティブ力です。これらは全て思考力、自分の頭で考えることがベースとなります。
思考停止に陥ると、ろくなことにはなりませんので、思考力を鍛えることを決してやめてはいけません。
3.AIには感情がない
生成AIは、言葉こそ感情のあるような表現で文章を作ったり、話したりしています。
しかし、その裏に当然ですが感情は一切ありません。
「すみませんでした」「ありがとうございます」「お気をつけて」心を込めて対応できるのは人間だけです。
AIにこのような接客を任せてしまうことは、客離れを引き起こしかねません。
4.皆が使えば同じ結果
生成AIで戦略や戦術を構築することは可能でしょう。また人の教育や育成も可能でしょう。
しかし、競合他社も使ったら同じことになります。差別化が図れなくなり、AIレッドオーシャンになるでしょう。
だから、今後必要となる前述した能力やスキルを磨き、つける必要があります。
そのベースその本質は、生成AIが持っていない“考える力”であり、“人間らしい愛情や思いやり”です。
まとめ
今回は、「小売業での生成AI活用法 ~生成AIが変える未来の小売業業務とは?」というタイトルで、書かせていただきました。
生成AIがどれだけ進歩しても、小売業のお客様にどう喜んでいただくか?どう価値を提供していくか?というお客様への愛情という本質は変わらないと思います。その本質の部分は必ず自分の頭で考え思考し、生成AIはあくまでその補助であると考えた方が良いと思います。
生成AIは小売業にとって、大きな可能性を秘めています。生成AIを導入しない企業は、人手不足や多忙という時間と労力のムダ・ムリに悩まされることになるでしょう!知識や要約等AIが得意とする部分をAIに任せ、思考する、愛情や思いやりの部分を人間がというAIとのコラボレーション企業がこれからも成長すると思います。
そのためには今から、AIが嘘や誤情報に出さないように、せめて自社のデータだけはきっちり蓄積しておく必要があります。
基幹システムは安定した、しっかりしたシステムの導入を心から推奨します。
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最後まで読んでいただき、ありがとうございました。
著者:株式会社テスク
愛知県名古屋市に本社を構え、1974年から流通業向け業務システムの構築に特化してきたシステムベンダーです。小売業向け基幹システム「CHAINS」は400社以上、卸売業向け販売管理システムは200社以上の企業様に導入されており、これまでに蓄積したノウハウを活かして、流通業の業務改善や経営課題の解決を支援しています。