日本アクセスは独自開発のAIプラットフォーム(棚割り自動化・価格最適化・LLM自社開発・在庫マネジメント)で解決策を提示
PR TIMES / 2024年9月3日 11時45分
~AIを活用して流通業界の効率化と持続可能なビジネスを支援~
株式会社日本アクセス(所在地:東京都品川区、代表取締役社長 社長執行役員CEO:服部真也、以下”当社”)は、流通業界における革新的な変革を目指し、デジタル技術を活用したデジタルトランスフォーメーション(DX)の推進に取り組んでおります。価値観の多様化や社会の急速な変化に対応し、より効率的で持続可能なビジネス戦略の提供が業界全体で求められている中、当社はこれまで複数の小売業者様と実証実験を重ねてまいりました。
この度、それらの取り組みをさらに発展させ、業界全体の発展に寄与すべく、オープンな取り組みとして本プロジェクトを開始いたしますので、その取り組みの一部をご紹介いたします。
[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/23710/100/23710-100-db5a7bdd2abe186fabd0e8afa05102ff-1024x577.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
未来を見据えた先進技術の活用で流通業界の効率化を推進
今日のビジネス環境では、未来を正確に予測し、迅速に対応する能力が求められています。当社は、DXを加速させる機能としてAIなどを駆使して流通業界におけるムダ・ムラ・ムリを解消し、ビジネスの効率化を図るためのソリューションを提供しています。具体的には、ID-POSデータや店舗の発注・在庫データ、カメラ映像や市場動向などのビッグデータを活用し、売り場の現状を可視化することで、問題点を抽出し、改善策を提案しています。
技術の進化は日々進んでいますが、それをビジネス現場で効果的に活用できなければ意味がありません。当社は、革新的な技術を食品流通業界に取り入れ、社会課題の解決に貢献することを目指しています。
デジタルの活用で小売業の売上拡大と効率化を実現
当社の取り組みは、データの収集と分析に基づいた課題の抽出から、改善につながるご提案を行います。例えば、ロス削減のための発注最適化や売り場の効率化を支援し、小売業様の売上拡大に貢献します。また、お客様一人ひとりに最適化されたデジタル販促を展開し、先進技術を活用したソリューションを提供しています。
当社は長年にわたり、小売業様の現場に密着し、「食」に関するデータ収集とその活用ノウハウを蓄積してきました。デジタルマーケティングを専門に扱う組織やフットワークの軽いIT企業もグループ内に有しており、最新のデジタル技術を迅速かつ効果的に導入・活用しています。
また、DXは一定のスケールで取り組むことで効果が発揮されます。当社は「卸」としての立場から、流通業界全体を巻き込んだ改善提案を行うことが可能です。
【今後の取組み】
AI導入で棚割り自動化、価格最適化、LLMの自社開発、在庫マネジメント
棚割り作成自動化AI
・商圏DNAに基づく売上予測による棚割り作成の自動化PoC※1を国内で実施。
・各種必要データを元に棚割り作成の自動化を支援し、PTS※2データの出力を行います。
プライシングAI
・反実仮想機械学習のモデルをベースに、店頭表示価格の最適化と、小売業様のカード会員顧客向けにOne To Oneのポイント数をダイナミックに設定します。
流通業界特化型LLMの自社開発
・各種データを学習させることを前提とした独自LLM※3を開発し、生活者インサイトの発掘やカテゴリ分析など、意思決定の回数、質の向上に貢献します。
在庫マネジメントAI
・各店舗の在庫数をデータ連携することを前提に、値引きや廃棄のロスと販売機会ロスのバランスを取りながら、店舗発注のタイミングを当社が持つことで、サプライチェーンの流通コスト縮小に取り組みます。
当社は、これらの取り組みを通じて、流通業界の効率化と持続可能な成長を支援してまいります。今後とも、革新的な技術を活用したソリューションの提供に努め、社会課題の解決に貢献してまいります。
PoC※1 PoC(読み:ピーオーシー、ポック)とは、「Proof of Concept」の略で、日本語では「概念実証」と訳される言葉。サービスや製品に用いられるアイデアや技術が実現可能かを確認する一連の検証作業を指す
PTS※2 棚割ソフト間のデータ連携を可能にした共通のフォーマットを「共通棚割り情報(PTS)」と呼ぶ
LLM※3 LLM(Large Language Model、巨大言語モデル)とは、大量のテキストデータを使って訓練された機械学習モデルの一種
以上
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