するカートに商品は入っていません。本誌掲載の論文をPDF形式でご購入いただけます。各論文にある「PDFをカートに入れる」をクリックすると、カートに商品が追加されます。代表取締役CEO1988年生まれ。プロジェクトなどを経験。ウェブサービス開発を担当。2012年4月に同社を退社し、同年9月に起業。FASHION」が昨年、初めて日本でも開催された。セッションの一つ、「三越伊勢丹スタートアップ・コンペティション」では、世界の先端企業数十社がインストア・エンゲージメントを高めるためのアイデアを競い合い、見事、ブロンズアワードを受賞したのがテクノロジー・ベンチャー、株式会社ABEJA(アベジャ)である。自社開発したディープラーニングを武器に小売りをはじめ幅広い業界にソリューションを提供している。代表取締役CEOの岡田陽介氏に、人工知能の可能性について伺った。2015」で提案されたソリューションとは、いったいどのようなものですか。代表取締役CEO1988年生まれ。プロジェクトなどを経験。ウェブサービス開発を担当。2012年4月に同社を退社し、同年9月に起業。三越伊勢丹さんに限らず、シニアマーケットやインバウンドマーケットへの対応、オムニチャネル施策の促進といった小売業界の共通課題に対し、人工知能技術のアプローチの一つであるディープラーニング技術や映像解析技術を活用したソリューションを提案しました。Behavior」などを用いた、シニア層・外国人層の識別や客観的データに基づいたマーケティング施策です。いずれも小売業だけでなく、製造業など多様な業界に広く応用できるシステムです。――システム導入によって、何ができるようになるのですか。小売業を例にとると、どんなお客様が何人くらい入ってきたのかを把握していなければ、客観的な判断に基づいたマーケティングはできません。かかわらず、大半の店舗では来店者人数や来店者の年齢性別の属性、動線といった来店した人のデータを取得することや、それらを売上げや人員シフトのデータと結びつけて活用することができていません。何がきっかけで商品が売れたのかを、客観的に判断する手段がないわけです。買わなかった来店者のデータも含めて可視化して、売上げをはじめとした既存のデータとの相関性を分析することで、PDCAサイクルを回していきましょうというのが、私たちの提案です。どのレベルまでのデータを取得・分析しているのですか。POSデータ、ソーシャルデータ、気温、店舗周辺や店舗内でのつぶやき、さらにERPなどにもつながっています。通路やラック前、各棚に至るまでセンサーでチェックしています。お客様がどのように入店し、さらにどのように店舗内を歩き、どのように棚に近づいて、購入しているのか、あるいは購入をやめたのかといった一連の行動が分析できるわけです。すると、実際に売れる商品と売れない商品、まったくだれも寄りつかない棚、実際に購入することになった要因などを、明らかにすることができます。したデータがあれば、「利益率を上げたい」「顧客満足度を向上したい」といった、具体的なファクターに合わせて店舗運営の手法を最適化していくことも容易です。これまでのマーケティングは、買った人を対象にしたマーケティングが中心でした。これからのモノが売れない時代には、買わない人のマーケティングをして、「なぜ、買わないのか」を明らかにしていくことが必要不可欠でしょう。play(ストアによっては販売開始のタイミングが異なるためお取り扱いがない場合もございます。「後で読む」から削除するしおりを挟むしおりを挟む位置をクリックしてください。クリックしてください。この記事は以前に読み進めています。前回読み進めたページまで移動しますか?移動する移動しない。