老舗食堂が実現したデジタル変革による飲食店経営の未来--ゑびや小田島氏が語る - (page 3)

画像解析AIによって、リアル店舗の来店者をECサイトのように分析する

 続いて小田島氏は、AIを導入したもうひとつの側面について語った。それは、“店舗の実力を知る”というものだ。小田島氏は食堂に併設している物販店舗における画像解析AIの活用事例をもとに説明した。

 自分たちの店舗にはどういう顧客が来るのか。その顧客はどのような属性なのか。その顧客は商品を手にとって満足してくれるのか。こうしたデータは、ECサイトなどでは数値で把握することはできても、実店舗では非常にハードルが高い。ゑびやでは、これを画像解析AIによって実現したのだという。具体的には、店舗前の通行者数を定点カメラで測定し、画像解析によって年代や性別、笑顔の度合いなどを分析。その上で、店舗に入ってきた顧客はどういう属性の人が多いのか、商品を手にとった際に顧客がどれくらい笑顔になったのかなどを割り出すのだという。

 「これまでは、店舗で行ったさまざまな集客施策の効果測定を行うことは難しかった。ディスプレイや看板を作っても、来店者数の増加要因には通行量の増加などもあり、施策との相関性を明確にすることができない。そうした課題を解決したいという考えがあった。また、店舗に来店されるお客様の属性を知らなければ、ニーズに応える商品開発もできない。そして購買行動が商品力によるものなのか、陳列の位置によるものなのかなども把握できないなど、さまざまな課題があった」(小田島氏)。

画像解析AIによる来店者分析のイメージ
画像解析AIによる来店者分析のイメージ

 この画像解析AIによる来店者分析を行った結果、来店者の男女比、入店率、高倍率、女性比率と顧客単価の相関性などのデータを取得することができるようになり、広告施策のターゲティング策定、店頭でのディスプレイ施策の予算最適化、そして商品開発などでデータに基づく意思決定を可能にしたのだそうだ。

来店者分析による効果
来店者分析による効果

 小田島氏はこうした施策について「ECサイトでは当たり前にできていること」と語った上で、「根拠ありきの意思決定と効果の見える化によって、なんとなく行ってきたことを現状把握と対策によって透明感のある運営にすることができる。リアル店舗をECサイトのように根拠あるビジネスに変えることができるのでは」と説明する。そのために必要なのが、入店率、購買率、属性などの顧客データだ。

画像解析によって店頭陳列商品に対する反応を測定し、商品開発に活かす
画像解析によって店頭陳列商品に対する反応を測定し、商品開発に活かす
店頭ディスプレイの効果測定を行うことで、ターゲットに応じた適切な企画と予算を割り出す
店頭ディスプレイの効果測定を行うことで、ターゲットに応じた適切な企画と予算を割り出す

 小田島氏によると、こうした実績に対する注目度は高く、ソリューション導入の相談も多く寄せられているのだという。しかし、そうした相談のなかには「AIを導入すればなんとかなるのではないか」という考えも少なくないのだそうだ。だが、そのような考えからAIを導入して失敗している事例を踏まえて、小田島氏は「無理やりAIを投入しても現場は使いこなせず、効果が出ないことでまた別のツールを導入するという悪循環に陥る。私たちでは、まず現場にある課題を発見してその解決方法を検討し、AIはその選択肢のひとつとなる。そして、導入する段階では現場がどうすれば使いこなせるかを考えるチームが必要であり、現場を訓練していくことも重要になる。AIを現場の課題解決手段のひとつとして考えていくことが大切だ」と提言した。

AIを現場の課題解決手段のひとつとして考えていくことが大切
AIを現場の課題解決手段のひとつとして考えていくことが大切

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