ドイツのOtto社に見る人工知能（AI）の活用方法~欧州原子核研究理事会の研究が小売企業にもたらした効果とは
ドイツのハンブルグにあるEコマース小売販売業者Ottoのオフィスには人工知能（AI）が採用されており、ここに小売ビジネスの未来形を垣間見ることができます。そしてこのテクノロジーのおかげで、すでに対処ボリューム、スピード、そして正確さといった面において人間の従業員のキャパシティをはるかに超えた作業効率を実現しています。
ビッグデータや「機械学習」といった言葉は、Eコマース大手Amazonが採用したことで小売業界では長年に渡って馴染みあるもので、集められた膨大な情報を分析して消費者の好みを割り出し、おススメ商品を紹介して販売サイトで個別にカスタマイズしたサービスを提供することを目的としています。
しかし今回ご紹介するOttoのケースでは、このような顧客管理のさらに一歩先を行く、ビジネス的な判断もコンピューターが自動で実施しているという点で特殊なケースと言えます。
同社のデータ分析の結果、商品が2日以内に届いた場合は返品率が低くなるということが分かっています。また、2日以上かかる場合は、例えば同じ商品が他の店で若干安い価格で販売されているのを見つけて購入してしまい、オンラインで購入した方はキャンセルしてその分のコストが販売側にかかるということにもなるのです。
これに対する一般的な対処法としては、消費者がどの商品をより多く買うだろうかというポイントを人間の力で先読みし、人気の少なそうな商品は必要以上に在庫を抱えないようにすることですが、Ottoはこのさらに上を行くBlue Yonderというテクノロジーを開発して活用しています。
そして、90％の確率で30日以内に売れる商品を予測することができるこのAIシステムにより、Ottoでは毎月20万種類の商品を第三者のブランドから人間の介入なしでオーダーしていますが、これだけの量の商品やそれぞれの色やサイズといった要素を人間が管理するのはほぼ不可能です。
AI部門の投資家、ネイサン・ベナイーク氏は「オンライン小売業界は機械学習テクノロジーの活用に適したエリアです」と話しますが、このテクノロジーの結果、全体的にOttoの余剰在庫はそれまでの20%にまで減少し、返品数は年間200万個以上削減させることに成功しました。購入者に商品がすぐ届くことでリピーター率が上がり、返品数が減るということは環境にも優しいということにつながります。
さらに、Ottoの例ではAIテクノロジーがAmazonやGoogleといった大手企業だけでなく、どの企業でも十分活用可能だということも示しています。小売業界テクノロジーのエキスパート、デイブ・セリンジャー氏は、Ottoの有効活用例は非常に稀だとしながらも、近い将来より多くの企業が同じような成果を上げることができるようになるだろうとの見方をしています。
レコメンドやAIチャットボット、WEB接客など、フロント側でのツールは増えてきましたが、バックエンド業務においてはまだ人間の判断力で運営しているのが実状です。
今後はAIで代替できる業務の切り分けを行い、効率的なECサイトの運営を行う事業者も増えてくると考えられます。
ビッグデータや「機械学習」といった言葉は、Eコマース大手Amazonが採用したことで小売業界では長年に渡って馴染みあるもので、集められた膨大な情報を分析して消費者の好みを割り出し、おススメ商品を紹介して販売サイトで個別にカスタマイズしたサービスを提供することを目的としています。
しかし今回ご紹介するOttoのケースでは、このような顧客管理のさらに一歩先を行く、ビジネス的な判断もコンピューターが自動で実施しているという点で特殊なケースと言えます。
AIが生んだ効果
AIが生んだ効果には、どのようなものがあるのでしょうか。返品率の減少
なかでも、年間通して多額の対応コストがかかる返品率を減少させていることが一番のポイントとなっています。同社のデータ分析の結果、商品が2日以内に届いた場合は返品率が低くなるということが分かっています。また、2日以上かかる場合は、例えば同じ商品が他の店で若干安い価格で販売されているのを見つけて購入してしまい、オンラインで購入した方はキャンセルしてその分のコストが販売側にかかるということにもなるのです。
商品在庫のコントロール
また、消費者としてみれば、できるだけ購入した商品はまとめて1回で送られてきてほしいものです。Ottoは複数のブランドの商品を取り扱っており、自社で商品を管理していないため、どうしても「全商品が集まるまで発送が遅れる」か「その都度発送していくため購入者の元に商品が次から次へと届く」という事態に対処しなくてはならなくなります。これに対する一般的な対処法としては、消費者がどの商品をより多く買うだろうかというポイントを人間の力で先読みし、人気の少なそうな商品は必要以上に在庫を抱えないようにすることですが、Ottoはこのさらに上を行くBlue Yonderというテクノロジーを開発して活用しています。
素粒子物理学の研究から小売企業のAIに活用
この中心となるのが、スイスのジュネーブにある欧州原子核研究理事会における素粒子物理学の実験用に開発されたアルゴリズムで、Ottoにおけるこれまでの販売商品履歴や天気情報など膨大な量の販売記録や各要素を分析して、消費者がどの商品を購入するかを事前に予測することが可能なのです。そして、90％の確率で30日以内に売れる商品を予測することができるこのAIシステムにより、Ottoでは毎月20万種類の商品を第三者のブランドから人間の介入なしでオーダーしていますが、これだけの量の商品やそれぞれの色やサイズといった要素を人間が管理するのはほぼ不可能です。
AI部門の投資家、ネイサン・ベナイーク氏は「オンライン小売業界は機械学習テクノロジーの活用に適したエリアです」と話しますが、このテクノロジーの結果、全体的にOttoの余剰在庫はそれまでの20%にまで減少し、返品数は年間200万個以上削減させることに成功しました。購入者に商品がすぐ届くことでリピーター率が上がり、返品数が減るということは環境にも優しいということにつながります。
AIが実現させる業務の効率化
ビジネスにおけるAIの役割は「既存の業務内容を向上させるため」という点に集約されます。Ottoでは、アルゴリズムを取り入れた結果スタッフを削減したどころか、むしろさらに人材を追加採用していますし、多くの場合はAIが会社の従業員数に影響を与えることはなく、あくまでも人間の力では達成し得ないレベルでの業務効率を実現させるということが肝心なのです。さらに、Ottoの例ではAIテクノロジーがAmazonやGoogleといった大手企業だけでなく、どの企業でも十分活用可能だということも示しています。小売業界テクノロジーのエキスパート、デイブ・セリンジャー氏は、Ottoの有効活用例は非常に稀だとしながらも、近い将来より多くの企業が同じような成果を上げることができるようになるだろうとの見方をしています。
※この記事はHow Germany’s Otto uses artificial intelligenceの記事を本ブログが日本向けに編集したものです。
編集部より
AIをECサイトのバックエンドに導入して効果が出ている事例をご紹介しました。レコメンドやAIチャットボット、WEB接客など、フロント側でのツールは増えてきましたが、バックエンド業務においてはまだ人間の判断力で運営しているのが実状です。
今後はAIで代替できる業務の切り分けを行い、効率的なECサイトの運営を行う事業者も増えてくると考えられます。
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