お客さまのデータをAIで分析し、バリューチェーン最適化に向けた施策提案を行う小売・流通業向け「Hitachi Digital Solution for Retail」を提供開始

データを活用したスピーディーな意思決定や施策実施を支援し、新たな価値・ビジネス創出に貢献

「Hitachi Digital Solution for Retail」サービス概要図

株式会社日立製作所(執行役社長兼CEO:東原敏昭／以下、日立)は、小売・流通業のお客さまから各種データを預かり*1、データ蓄積からAIでの分析、バリューチェーンの最適化に向けた施策提案までを一括して行う「Hitachi Digital Solution for Retail」(以下、本サービス)を11月1日から提供開始します。さらに、お客さまの業務やKPI*2に合わせて迅速に分析・施策提案を行うためのサービスメニューも順次、提供開始予定です。本サービスにより、お客さまはデータ蓄積・分析のための特別なリソースやノウハウを保有せずに、マーケティングや出店計画、発注・在庫の最適化といったさまざまな業務のKPI達成に向けて、データに基づく迅速な施策提案を受けることができます。日立は、幅広い分野・業務で実績がある、日立のLumada IoTプラットフォームのAIリソース(ツール、インフラ、人財、ノウハウなど)に基づき、お客さまのデータを活用した意思決定や施策の実施を支援し、売上・利益の拡大や人手不足の解消、さらには新たな価値やビジネスの創出に貢献します。

近年、小売・流通業では、eコマースなどの拡大を背景に、販売チャネルや消費者ニーズが多様化・複雑化し、タイムリーな把握が困難になっているほか、生産年齢人口の減少による人手不足も課題となっています。さまざまな事象の最適化に向けてIoTやAIを活用した取り組みが行われている一方で、データを蓄積・分析・活用するためのツール・インフラ・人財は不足しているため、小売・流通業のバリューチェーンの最適化や新たなビジネスの創出に向けては、各種データ活用の支援が求められています。

そこでこのたび、日立は、これまで小売・流通業の幅広い業務向けに豊富な実績をもつ、日立のLumada IoTプラットフォームのAIリソースやデータサイエンティストにより施策提案を行う「Hitachi Digital Solution for Retail」の提供を開始します。

本サービスでは、まず、お客さまが設定したKPIの分析に必要な業務データ(ID-POSデータ*3、顧客情報、商品情報など)やIoTデータ(人、設備など)、オープンデータ(商圏、気象など)の提供を受け、日立がデータ基盤に蓄積します。これらの膨大なデータを元に、日立のデータサイエンティストがAIを活用して分析することにより、これまで見えていなかったデータ間の新たな相関関係や、KPIを最適化する新たな施策を導き出し、お客さまに提案します。そして、お客さまによる施策の実施後、結果を検証します。これを繰り返し行うことにより、課題解決のスピード向上や改善効果の増大を図ることができます。本サービスを活用することにより、お客さまはデータ基盤の導入やデータサイエンティストを自社で保有することなく、日立のAI技術・ノウハウを生かした実行性のある施策の提案を受けることが可能です。

さらに、本サービスでデータ利活用を迅速に行うためのサービスメニューを整備しており、まず第一弾として、「販促施策最適化」、「出店業務効率化」、「商品需要予測」を11月1日から提供開始します。また今後は、棚割・商品構成の最適化や、倉庫業務、配送業務などに対するサービスメニューを順次拡充していくとともに、将来的には他業種との連携を進めていきます。
今後日立は、本サービスを活用してさまざまなお客さまとの協創を進めることにより、データを活用した業務改革や新たなビジネス創出に貢献していきます。

*1: 各種データは、お客さまが適切に取得することを前提とします。データの取扱いにあたっては、お客さまとともに、個人情報保護法制の遵守やプライバシー配慮のための適切な対策を講じます。
*2: KPI: Key Performance Indicator (主要業績評価指標)。
*3: 顧客のIDに基づいた販売時点管理情報。

11月に提供開始するサービスメニュー概要

(1)販促施策最適化

会員や商品、購買、Webのアクセスログ、キャンペーン情報などのデータを蓄積し、AIを活用してターゲット顧客群別に最適な商品リストを抽出します。これを基に日立が提案する販促施策を活用することで、お客さまは、売上・利益の拡大、投資効率向上を図ることができます。
【目標効果】店舗売上・お客さま一人あたり単価ともに約4〜5％向上*4

(2)出店業務効率化

既存店の過去の実績データ(マーケット、競合度、立地、物件情報など)を蓄積し、AIを活用して最適な出店候補地と見込みの売上予測を抽出・提示します。お客さまは、これを出店場所を選定する際の判断材料に活用することで、出店候補地や閉店候補店舗の見極め、見込み売上予測精度の向上、業務の効率化を図ることができます。
【目標効果】見込み売上予測の精度(理論値)は誤差10％程度

(3)商品需要予測

商品の販売実績に対する時間、曜日、気温、降水量、特売有無などのデータを蓄積し、AIを活用して新商品を含めた最適な販売予測値を算出・提示します。お客さまは、これを発注量の決定判断に活用することで、欠品による機会ロスや在庫過多による廃棄ロスの抑制を図ることができます。
【目標効果】商品需要予測の精度を従来と比較して約15％改善*4

*4: 特定の商品カテゴリーの場合。

「Hitachi Digital Solution for Retail」サービスメニューの提供ロードマップ

価格および提供開始時期

サービス名	内容	価格	提供開始時期
Hitachi Digital Solution for Retail	データ蓄積から、AI活用による施策提案までを実施するサービス	個別見積	2018年11月1日

Hitachi Social Innovation Forum 2018 TOKYOでの紹介について

「Hitachi Digital Solution for Retail」は、日立が2018年10月18日(木)〜19日(金)に、東京国際フォーラムで開催する「Hitachi Social Innovation Forum 2018 TOKYO」の「INDUSTRY」カテゴリー「消費者が見える・つながる。新たな技術で進化するリテール」コーナーの展示において、ご覧いただけます。