AOSデータ社、データコマースDataMart.jpに小売店舗オープンデータを公開 ～Data to AI(R)仕事術で小売店舗分野の生産性向上～

～12/18開催 生成AI『AI孔明』のデータと知財エコシステムの融合プラットフォームを公開～



企業データとAIの利活用カンパニー、AOSデータ株式会社 (本社:東京都港区、代表取締役社長 佐々木 隆仁 以下 AOS データ社)は、小売店舗分野に関わる研究者、政策立案者、企業、市民に向けて、商圏分析、消費者行動、販売動向、在庫情報などの多様なデータを提供し、店舗運営の効率化や地域経済の活性化を支援するためのデータ駆動型アプローチに貢献する重要な小売店舗オープンデータをAI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」( https://datamart.jp/ )で公開したことをお知らせします。
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■小売店舗データの高まり
近年、小売業界は社会や経済の変化に伴い、大きな転換期を迎えています。特に消費者行動の多様化や地域経済の課題、新型コロナウイルス感染症の影響など、様々な要因が業界のあり方に影響を与えています。このような状況下で、小売店舗分野のオープンデータの活用が注目を集めています。オープンデータは、地域の商業活性化や店舗運営の効率化、消費者体験の向上を可能にするだけでなく、人口減少や環境問題といった社会課題への対応策としても期待されています。本記事では、なぜ小売店舗分野のオープンデータが重要となっているのか、以下のような要因が挙げられます。

1. 消費者行動の変化
EC（電子商取引）の台頭
消費者がオンラインショッピングにシフトする一方で、実店舗での購買体験を強化する必要性が増加しています。実店舗の魅力を高めるためには、データを活用して顧客ニーズを正確に把握し、効率的な運営を行うことが求められています。
パーソナライズの需要
消費者は、個々の嗜好に合わせた商品やサービスを期待しています。オープンデータを活用することで、地域の消費者属性や購買行動を分析し、ターゲットを絞ったマーケティングが可能になります。
2. 地域経済の活性化
商店街の衰退
大型ショッピングモールやECの普及により、地域の商店街や個人経営の店舗が苦境に立たされています。オープンデータを活用することで、空き店舗情報や商圏分析が行え、新規参入の促進や商店街の活性化に役立ちます。
観光資源との連携
小売店舗が地域観光と結びつくことで、観光客の消費を促進し、地域経済全体を活性化する可能性があります。例えば、観光客向けの商品やサービス情報をオープンデータで提供することが有効です。
3. DX（デジタルトランスフォーメーション）の進展
店舗運営の効率化
店舗の営業時間や在庫情報をデジタル化し公開することで、効率的な業務運営が可能となります。また、他店舗との連携を深めることで、地域全体の商業活動を強化できます。
IoTやAIとの連携
人流データや天候データといったオープンデータをAIで分析することで、需要予測や店舗配置の最適化が進みます。
4. 社会課題への対応
人口減少・少子高齢化
人口減少や高齢化が進む中で、地域の商業環境を維持するために、データを活用して商圏の最適化やターゲット層の明確化が求められています。
サステナビリティへの貢献
在庫管理や配送ルート最適化により、食品ロスや物流の効率化が可能になります。環境負荷を軽減し、持続可能な経営を実現できます。
5. 新型コロナウイルス感染症の影響
非接触型サービスの拡大
コロナ禍で非接触型の購買方法が拡大しました。これに対応するため、店舗の営業時間や混雑状況をデータで公開することが重要になっています。
地域経済支援策としてのデータ活用
コロナ禍で苦境に立たされる小売店舗を支援するため、自治体や企業がオープンデータを活用し、支援プログラムを展開する事例が増えています。
6. オープンデータの普及と技術の進展
データ利用コストの低下
クラウドサービスやデータ分析ツールの普及により、小規模店舗でもオープンデータを利用しやすくなりました。
法整備と透明性の向上
オープンデータの利活用を促進するためのガイドラインや法律が整備され、データ公開の意義が再認識されています。
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小売店舗分野のオープンデータは、地域経済の活性化、消費者満足度の向上、効率的な店舗運営、さらにはサステナビリティの実現において重要な役割を果たしています。これらの背景から、オープンデータの収集・公開・活用は今後さらに進展し、小売業界のイノベーションを後押しすることが期待されています。
■小売店舗データとは
小売業界においてオープンデータの活用は、業界全体の効率化や顧客体験の向上において重要な役割を果たしています。特に、地域経済の活性化やデジタル変革の推進において、データの有効活用は新たなビジネスチャンスを生み出し、小売店舗の競争力を向上させるカギとなっています。ここでは、小売店舗分野におけるオープンデータの具体的な内容について分野ごとに分類しデータ内容を理解し、適切に活用することで、業務改善やマーケティング戦略の最適化、地域住民や観光客へのサービス強化につなげることができます。

小売店舗のオープンデータの分野
1. 店舗基本情報
店舗名、ブランド名
所在地（住所、郵便番号、緯度経度）
営業状況（営業中、休業中、閉店済み）
営業時間（開店・閉店時間、定休日）
業種分類（食料品、衣料品、飲食店、家電など）
2. 商圏データ
店舗周辺の人口密度
商圏内の年齢層構成
世帯数と平均世帯収入
消費支出額の分類（食品、衣料、娯楽など）
地域別購買力指数
3. 販売データ
商品別売上高（月次・年間）
カテゴリ別の販売割合
季節商品の販売動向
割引やセールによる売上の変化
在庫情報と欠品率
4. 消費者属性データ
年齢層別来店者の割合
性別による購買傾向
顧客の職業や所得水準
常連客と新規客の比率
地域外からの来店者の割合
5. 商品情報データ
店舗内での取り扱い商品一覧
人気商品のランキング
商品の価格帯分布
地元特産品の取扱状況
商品の在庫数と補充頻度
6. 購買行動データ
購入時の決済方法（現金、クレジット、QRコード決済など）
平均購入額とその変化
購入時間帯の傾向（ピークタイムなど）
複数商品購入の頻度（セット購入）
来店から購買までの滞在時間
7. 競合店舗データ
近隣の同業種の店舗数とその位置
市場シェア（エリア内の売上割合）
競合店舗の営業時間や価格帯
他店舗のセールやプロモーション情報
評価や口コミによる競合比較
8. 地域活性化データ
商店街全体の空き店舗情報
新規開業店舗の一覧と業種
地域イベントに参加する店舗情報
地元商店街との連携プロジェクト
地域商業施設の来場者数
9. マーケティングデータ
店舗の広告・プロモーション実施状況
オンラインキャンペーンの効果測定
顧客獲得単価（CPA）分析
ロイヤルティプログラム参加者の購買データ
商品別クーポン利用率
10. 人流データ
店舗前の通行量（時間別、曜日別）
主要な来店経路とその利用率
駐車場や公共交通の利用状況
店舗エリア内の混雑状況
特定イベント開催時の人流変化
11. IoTセンサーデータ
店舗内の温度や湿度センサーデータ
客の滞在エリア（ゾーン別滞在時間）
棚ごとの商品の取り扱い頻度
店舗内のリアルタイム混雑状況
空調や照明の使用量データ
12. 店舗レビュー・評価データ
顧客満足度（星評価やコメント）
商品やサービスごとの評価点
リピーターからの評価傾向
ソーシャルメディアでの評判
改善点の指摘内容とその頻度
13. サステナビリティデータ
廃棄ロスの削減状況
環境負荷低減の取り組み（省エネ設備など）
地元産品の積極的な取り扱い
リユース・リサイクル商品の販売状況
店舗内エネルギー消費量の記録
14. 観光客向けデータ
外国語で対応可能なスタッフの有無
免税対応店舗リスト
観光ガイドブック掲載情報
観光客向けサービス（Wi-Fi、荷物預かりなど）
周辺観光施設との連携イベント
15. 財務データ
売上高、利益率（月次・年次）
コスト分析（人件費、光熱費、物流費）
財務健全性指標（ROI、ROAなど）
税金や補助金の利用状況
経営戦略に基づく投資実績
16. 地域商業政策データ
小売業者向けの補助金・助成金情報
地域商業の課題や目標
小売業者向けの研修プログラム
地域商業振興計画の進捗状況
政策導入後の経済効果測定
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小売店舗データとは

各分野におけるオープンデータを活用することで、小売店舗の運営効率化、顧客体験の向上、地域経済の活性化を実現できます。具体的なデータ活用例や課題があればさらに深掘りして対応可能です。
■小売店舗データの特徴
小売店舗分野のオープンデータは、業界や地域社会における課題解決や新たな価値創出に向けて、ますます重要性を増しています。このデータは、店舗運営や商圏分析、消費者ニーズの把握など、さまざまな場面で活用されるだけでなく、地域経済の活性化や政策立案にも役立てられています。小売店舗分野におけるオープンデータは、実店舗運営や地域経済活性化、顧客サービスの向上など、多岐にわたる課題解決を支える重要なデータです。このデータの特徴は以下のように整理できます。

1. 地域性とローカル性
小売店舗データは、店舗が立地する地域の特性に密接に関連しているため、地域別に内容やフォーカスが大きく異なる。
商圏分析や地域住民の消費動向の把握に役立つデータが多い。
地域特産品や観光資源との連携を意識したデータも含まれる。
2. リアルタイム性
データの一部はリアルタイムで更新されることが多い（例: 在庫情報、営業時間、混雑状況）。
リアルタイムデータは、消費者の利便性向上や店舗運営の即時的な意思決定に有用。
3. 多様性と分散性
多種多様なデータが存在し、基本情報（住所、営業時間）から高度な分析に利用可能なデータ（顧客属性、人流データ）まで幅広い。
データの出所は自治体、商業団体、民間企業などに分散しており、一部のデータは統一フォーマットがない。
4. 需要予測や意思決定に資する
販売データや人流データなど、需要予測やマーケティング計画に活用可能なデータが豊富。
来店者データと購買行動データを組み合わせることで、購買パターンやニーズをより精緻に分析できる。
5. 公共性と公益性
地域経済や商業振興を目的として公開されているため、社会的な公益性が高い。
空き店舗情報や商業支援データは、地域活性化や新規事業者の参入支援に役立つ。
6. 匿名化や統計化
顧客データや購買データはプライバシー保護のため、匿名化または集計処理されて提供される。
個人情報が含まれない形でデータが活用可能となり、安全性が確保されている。
7. 機械可読性とAPIの提供
データがCSV、JSON、XMLなどの形式で提供され、機械可読性が確保されていることが多い。
API形式での提供が進んでおり、他のシステムやツールとの連携が容易。
8. 時系列データの重要性
売上高や来店者数、人流など、時系列で蓄積されるデータが多く、トレンド分析に利用できる。
季節性やイベントの影響を測るための基礎データとして活用可能。
9. 無償提供と有償提供の混在
多くのデータはオープンデータとして無償提供されるが、詳細な分析データや特化型データは有償で提供されることもある。
無償データでも活用価値が高いが、有償データではより具体的かつ精密な情報が得られる。
10. 複数分野との連携可能性
観光データや交通データ、気象データなど、他分野のデータと組み合わせることで活用範囲が拡大。
例: 観光地周辺店舗の売上を、観光客の滞在時間や天候と関連付けて分析する。
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小売店舗分野のオープンデータは、多様性と公共性を持ちながらも、リアルタイム性や時系列データといった特徴によって、現場の意思決定や政策立案において強力な武器となります。適切な活用により、店舗経営の効率化や地域経済の発展に寄与できる可能性があります。

■データの共有・活用から、資産として売買されるDXの推進へ
AOSデータは、『Data to AI(R) 』というキャッチフレーズを掲げ、AI・DX時代のAI&データドリブン経営のためのデータワンストップサービスを展開しています。具体的には、紙などのアナログ情報をデジタル化するプラットフォーム「aipapyrus.com」、企業内のデータを安全に共有・集積するプラットフォーム「idx.jp」、損失したデータを復旧するデータリカバリーセンター「data119.jp」、データを活用するためのAIデータ加工センター(データアノテーションサービス) 「aidata.jp」など、データのライフサイクル全体を一気通貫で管理するための各種ソリューションを、ワンストップで運営および提供しています。

「DataMart.jp」は、データ化、データ共有と保存、データ活用のデータライフサイクルの次に位置付けられる、企業間のデータ売買マーケットプレイスであり、企業データが資産として売買されるDXを推進いたします。
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データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」

■AI学習用データコマース「DataMart.jp」を支える各賞受賞実績の技術
「DataMart.jp」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を15年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューション「IDX」を支えるソリューションとして開発されました。
■小売店舗データプロバイダーの募集
近年、小売業界はデジタル化の進展や消費者行動の多様化し、大きな変革の時代を迎えています。特に、小売店舗に関するデータを基にした意思決定や戦略の策定は、効率的な店舗運営や顧客満足度の向上、そして地域経済の活性化において不可欠な要素となっています。DataMart.jpでは、この変化を捉え、小売業界におけるデータ活用の未来を切り開く新たなプラットフォームを構築することを目指しています。
その第一歩として、質の高い小売店舗データを提供していただけるデータプロバイダーを募集しています。商圏データ、消費者行動データ、商品情報、店舗レビューなど、あらゆる視点からのデータを活用し、小売業界の課題解決や成長を共に支援していきませんか。データを通じて小売業界の新しい未来を築くパートナーとして、皆さまとの提携を心よりお待ちしております。

AOSデータ社では、以下のフォーラムを開催いたしますので、ご都合がよろしければ、是非ご参加ください。

■「AI 時代のデータと知財の融合で創る次世代エコシステム　～生成AI『AI孔明』を活用した企業競争力の新たな基盤～」概要
(1)日時：2024年12月18日（水）14:00～16:40（受付開始 13:45）
(2)会場：日経ホール＆カンファレンスルーム　https://www.nikkei-hall.com/access/
　　　　 東京都千代田区大手町1-3-7　日経ビル6F　
＊当日は、オンラインとハイブリッドで開催予定です。
(3)詳細はこちら　https://www.idx.jp/aikoumei/seminar/

【AOSデータ株式会社について】
名 称：AOSデータ株式会社　代表者：佐々木 隆仁
設 立：2015年4月　所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）　
URL：https://www.aosdata.co.jp/
AOSデータ社は、データインフラと知財インフラを基盤に、20年以上にわたり企業や個人のデータ資産を守り、活用する事業を展開してきました。8,000社以上の企業、90万人以上のお客様から信頼を得ており、データ共有、バックアップ、復旧、移行、消去を包括する「データエコシステム事業」では、BCNアワードで15年連続販売本数1位を獲得しています。
データインフラでは、IDXのクラウドデータ管理や復旧サービスを提供するとともに、経済産業大臣賞を受けたフォレンジック調査や証拠開示サービスを通じて、法務分野でも高い評価を得ています。一方、知財インフラでは、グループ会社の特許検索・出願支援システム『Tokkyo.Ai』や特許売買を可能にするIPマーケットプレイスの構築により、知財管理と収益化を支援。これらを統合し、生成AI『AI孔明』によるデータと知財の融合プラットフォームを展開しています。
また、防衛省との連携による若手エンジニア育成にも注力し、データ管理と知財保護を通じて社会基盤の強化に貢献しています


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