AI事例をトコトン知る、業種別×活用タイプ別の45事例 #1

AI事例をトコトン知る、業種別×活用タイプ別の45事例 #1

はじめに

文系の皆さんがAI人材になるためのノウハウを投稿していきます。今回は業種別×活用タイプ別の45事例を紹介します。様々な事例を知ることで,新たなアイディアが生まれるかもしれません。それでは見ていきましょう!

  1. トライアル、独自生産のAIカメラでユーザー識別による販売促進と欠品補充(流通・小売)
    ローソン、Alによる新規出店判断(流通・小売)
    JINZ、似合うをAIでレコメンド(流通・小売)
  2. 三菱商事とローソン、AIでコンビを節電(流通・小売)
    ZOZO、AIを活用した「類似アイテム検索機能」で滞在時間4倍(流通・小売)
    LOHACO、チャットボット「マナミさん 」で5割の問い合わせに対応(EC・IT)
  3. 仏Heuritech、SNS画像からファッショントレンド予測(ファッション)
    米The take Al、動画内の服を検出して似たアイテムを表示。購入も可能に(ファッション)
    ストライプ、需要予測AIで在庫を8割まで圧縮
  4. ZOZOUSED、古着の値づけにAlを導入(ファッション)
    日経、100年分の新聞記事をAIで読み取り。精度95%(エンタメ・メディア)
    福岡ソフトバンクホークス、リアルタイムで価格が変わるAIチケット販売

事例1:トライアル、独自生産のAIカメラでユーザー識別による販売促進と欠品補充(流通・小売)

概要

  • トライアルカンパニーは、福岡県を本社に置くディスカウント業態を中心に展開
  • 2018年からディスカウントストア内に700台のAIカメラを設置
  • AIカメラでは人の動きや商品棚などを分析
  • オリジナルのAIカメラも開発
  • 男女識別や大型カートを持っているかの識別で店内サイネージに最適な広告を表示
  • AIカメラを使った欠品管理·補充といった従業員作業の効率化も
  • セルフレジ機能とタプレット端末を搭載したスマートレジカートも100台以上導入
  • スマートレジカートの効果は他店比較で人件費を0%抑制
  • 過去購入履歴からクーポン発行も可能

図:メディアキット

解決できること

  • 解決できること一来場者1人当たりの購入単価向上/従業員の作業効率アップ

(出所)店内に1500台のカメラを設置して、トライアルは何を知ろうとしているのか

事例の4Wで分類してみる

What:どんなAI?

どんなAI? 店舗内AIカメラ
AIができること 来場者の動きや状態の観測
棚の状態の観測
AIによって解決されること 来場者一人当たりの購入単価向上
従業員の作業効率アップ

Who:誰のためのAI?

  • ディスカウント店の来場者
  • 店内の従業員

Why:なぜAIが必要?

  • 作業時間を減らす
  • 売り上げを増やす

Which:どのタイプのAI?

事例2:ローソン、Alによる新規出店判断(流通・小売)

概要

  • ローソンの出店はこれまで、人による情報収集と判断で行なわれていた
  • AIが人口、交通量、学校·病院を学習し、1日当たりの店舗売上高を予測
  • 類似店舗の売上も参考にしながらAIが採算性を予測

解決できること

  • コンビニ新店舗の売上が高い場所を探すことができる

「ローソンの出店は現在、担当者が時間と労力をかけて地元の情報を集め、採算が合うかどうかを判断している。AI導入後は、周辺人口や居住世帯の傾向、交通量、学校や病院の配置といったデータを読み込み、1日当たりの店舗売上高を予測する。分析結果は立地に適した売り場づくりにも活用し、予想売上高が一定の水準に満たない場合は出店を見送る。

現在約1万3000店を展開するローソンは、2万店超のセブン-イレブン・ジャパンや約1万7000店のファミリーマートに比べて規模で劣る。全国のコンビニ店舗数が昨年12月時点で約5万5000店に達し、新規の出店余地が狭まる中、AIを使った効果的で迅速な店舗開発により競合他社を追い上げたい考えだ」

(出所)ローソン AIで商圏データ、採算予測 出店可否判断の実証実験 

事例の4Wで分類してみる

What:どんなAI?

どんなAI? コンビニ出店計画AI
AIができること コンビニ新規出店時の売上シミュレーション
AIによって解決されること コンビニ新店舗の売上が高い場所を探すことができる

Who:誰のためのAI?

  • コンビニの出店決定をする意思決定者

Why:なぜAIが必要?

  • 売り上げを増やす

Which:どのタイプのAI?

事例3:JINZ、似合うをAIでレコメンド(流通・小売)

概要

  • 人ャートハーニングを駆使したメガネのレコメン2「JINS BRAIN」を設置
  • 3000人のスタッフが10万件のデータを評価しAI化
  • 似合い度判定サービスを提供
  • 全店舗の店頭にてiPadで展開
  • 上野店には大型のスマートミラー設置

解決できること

  • 自分にあったメガネを探すことができる

「通勤、通学の移動など、急いでいる方でも楽しみながら、スムーズにお買い物いただける業態だ。従来8人だった店頭スタッフは、4人で運営しており、営業効率も上がっている。今後、同店の反応を検証し、店舗機能やサービスの向上につなげたい」

(出店)AIが似合う眼鏡をレコメンド 「ジンズ」が次世代型ショールーミング店舗オープン

事例の4Wで分類してみる

What:どんなAI?

どんなAI? メガネ相性判定AI
AIができること メガネとの相性をAIで判定
AIによって解決されること 自分にあったメガネを探すことができる

Who:誰のためのAI?

  • 眼鏡利用ユーザー

Why:なぜAIが必要?

  • 便利を増やす

Which:どのタイプのAI?

まとめ

いかがったでしょうか。AIの活用事例をみてイメージは深まったでしょうか。次回も同様に,さまざまな分野の事例を掲載していきます。「予測系AI」「識別系AI」「会話系AI」「実行系AI」については、以下の記事でより詳しく解説していきます。

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