IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ AI ＞ 事例ニュース ＞ ワークマン、AI予測分析ツールを現場に導入、社員みずからExcelとAIでデータを分析 AI AI記事一覧へ [事例ニュース] ワークマン、AI予測分析ツールを現場に導入、社員みずからExcelとAIでデータを分析 2022年2月8日(火)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト ワークマンは、マシンラーニング（機械学習）を活用した予測モデルを作成可能なツール「Prediction One」（ソニーネットワークコミュニケーションズ製）を導入した。現場の社員みずからAIでデータを分析し、特定の新製品の販売予測や、店舗の1年間の売上予測のために利用している。ソニーネットワークコミュニケーションズが2022年2月7日に発表した。 ワークマンは、マシンラーニング（機械学習）を活用した予測モデルをワンクリック
このCB4アプリが提案する「売り上げが伸びない原因」の例として 商品が棚に並んではいるが顧客の目に届かない位置にある広告と値段タグの表示内容に誤差がある商品が在庫倉庫に眠ったままになっている在庫切れになっている在庫情報と店舗情報に誤差がある値段タグがついていない商品の外観に問題がある（ふたが外れている等） などが挙げられます（CB4ウェブサイトより）。 店長は、アプリを通して該当する原因を選択し、その改善をします。また、フランチャイズ展開をしているような大規模な小売店舗向けの機能として、複数店舗を管理する地域マネージャー用には異なるUIのアプリを提供しています。 このアプリ上では、どの店舗がうまくいっていて、どの店舗が問題を抱えているか、地域ごとの相対的なメトリクス（指標）が可視化され、タスクも細分化して表示されます。このように、「店舗ごとに顧客情報管理などを必要とせず」ただ「POSデータ
WWD：昨年以上にメディアの露出が多い1年でした。 土屋哲雄専務（以下、土屋）：特にテレビではたくさん取り上げてもらいました。1月から11月末まで東京のキー局だけで129番組。宣伝費に換算すると45億円に相当するらしいです。 WWD：過酷ファッションショーの開催（10月1日）と新業態「♯ワークマン女子」のオープン（10月16日）はニュース番組でも紹介されました。 土屋：ランウェイに雨や雪を降らせた過酷ファッショショーがテレビで取り上げられ、その興味の延長で「＃ワークマン女子」に火がついたらラッキーだと考えていました。われわれが欲を出すと「とらぬ狸の皮算用」で終わることが多いのですが、今回は見事に当たりました。 WWD：土屋さん自身が時の人になり、10月20日には初の著書も出版しました。 WWD：どんな読者を想定して書きましたか？ 土屋：特定の人を想定したわけではありませんが、しいていうなら
顧客行動を知ることで、店舗に何が起きるのか？ 店頭における顧客行動を分析すべき 顧客購買行動の把握は小売にとって大きな課題だ。顧客体験を取得し、分析し、進化させるにはどうすれば良いのだろうか。 購買行動は、大きく計画購買と非計画購買の２つに分けられる。計画購買とは、必需品のようにすでに買うものが決まっている場合の購買行動だ。そのため、店舗は必要なものがストレスなく短時間で買えることが重要になる。 全米大手の小売チェーンのホームデポ（Home Depot）はそんな計画購買のニーズに徹底的に応えた店舗設計を行っている。自宅から欲しいものが店舗にあるか確認でき、店舗にない場合は取り寄せができる。顧客は必要なものを確実に購入することができる。 しかし、客単価は計画購買だけでは上がらない。ホームデポでも、衝動購買を促し非計画購買によって客単価を向上させている。非計画購買には、純粋衝動購買のほかに、想
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