小売業におけるAI導入の4大課題と対応戦略
近年、人工知能（Artificial Intelligence）技術の急速な進展により、小売業ではデジタルトランスフォーメーションの波が加速しています。レコメンデーションシステムから無人店舗に至るまで、AIはこれまでにないスピードで小売業のあらゆる領域に浸透しています。
しかし、この変革の道のりは決して平坦ではありません。小売事業者はAI導入の過程で多くの課題に直面しつつも、それらを乗り越え、新たなビジネスモデルを創出し続けています。
なぜAIを導入するのか：ニーズと目的を明確にする
AIはあくまで一つのツールであり、導入の成否は、利用者がその目的と活用方法を明確に理解しているかどうかにかかっています。
企業がAI導入にあたり、「なぜAIが必要なのか」「AIをどのように活用するのか」に答えられなければ、AIは価値を発揮できず、場合によっては不要な存在となってしまいます。
これはAIに限らず、あらゆる新技術・新ツール・新設備にも共通する考え方です。導入前に、解決すべき課題や改善したい業務プロセスを洗い出すことが不可欠です。ニーズを起点としてこそ、ツールは真の価値を発揮し、業務改善や課題解決につながります。
データ管理
小売業者が保有する膨大な顧客データは、AI技術発展の基盤であり、そこには大きなビジネス価値が秘められています。一方で、これらのデータをいかに安全に管理・保護するかは、AI導入における最重要課題の一つです。
また、データの正確性・完全性・鮮度を確保することは極めて重要であり、AIモデルの性能、例えば予測精度や分析結果の信頼性に直接影響します。
仮にECサイトの顧客データで年齢が誤って登録されていたり、購買履歴が不完全であったりすると、それらのデータを基に学習したレコメンデーションシステムは、利用者に不適切な商品を勧めてしまう可能性があります。
小売業者は、データ管理を第三者サービスプロバイダー（＝ 第三者サービス事業者／外部サービスプロバイダー）に委託することも検討できます。多くの専門ベンダーは、データ管理に加え、AI機能を統合し、企業がデータを効率的に活用し、さらなるビジネス価値を創出する支援を行っています。
プライバシー管理
日本では、個人情報の保護に関する法律（APPI）が個人データの収集、利用および保護に関する基本的な枠組みを定めています。近年この法制度は、デジタル社会の進展や技術革新に対応するために見直し・改正が進められており、企業に対してデータ漏えい時の報告義務や、個人データの適正な取り扱いに関する責務をより明確にする方向で強化されています。さらに、政府は違反時の罰則強化や権利保護の拡大も検討しており、企業が安心してデータ活用とプライバシー保護の両立を図るための法的基盤が整いつつあります。
小売業者は、第三者サービスプロバイダーのサービス範囲、契約条件、データ権限の区分（例：Role-based access control、RBAC、役割ベースのアクセス制御）、および個人情報保護の仕組みを事前に確認するとともに、自社データの中に日本の個人情報保護法（APPI）の対象となる機微情報が含まれているかを把握し、適切な判断と計画を行う必要があります。
一方で、AI活用の中には完全に関与しないケースも存在します。これらは商品情報など、企業内部データのみを扱い、個人情報や機微データを一切含まないものです。
例えば、Viscoveryの AI画像認識システム は、商品画像データ（image data）のみを処理・保存します。管理の重点は、認識精度を維持するためにデータを常に最新に保つことであり、個人情報や法規制上のリスクは発生しません。
技術導入のハードルと統合の複雑性
AI技術は、機械学習アルゴリズムから自動化システムまで多岐にわたり、既存システムとの統合には多大な時間とコストを要します。特に中小規模の小売業者にとっては、初期投資の大きさやAI人材の不足が大きな障壁となります。
また、小売業の技術ニーズは、顧客行動分析、在庫管理、パーソナライズ推薦など多様であり、最適なAIソリューションの選定は容易ではありません。そのため、技術部門と事業部門の緊密な連携が不可欠です。
対応策：
- クラウドAIサービスの活用とAI企業との協業：多くのAIベンダーは、事前学習済みモデルを提供しており、企業はゼロから構築することなくAIを迅速に導入できます。
Viscoveryの AI画像認識システム は SaaS（Software as a Service）として提供され、既存のPOSレジシステムとスムーズに統合可能です。最短で1〜2週間、または1か月以内に本番運用が可能であり、バーコードのない商品も迅速に識別でき、会計時間を50％以上短縮します。 - オープンソースツールの活用：社内に専門人材がいる場合、TensorFlowやPyTorchなどを用いて独自開発することで、コストを抑えつつ自社に最適なAIを構築できます。
AIソリューション選定においては、小規模から始め、段階的に適用範囲を拡大することが重要です。また、技術チームと事業部門のコミュニケーションを強化することで、AI導入の目的を明確にし、実務に即した成果につなげられます。
人材不足への対応としては、既存社員を育成する、大学・研究機関と連携する、AIコミュニティに参加するといった方法が有効です。
従業員と顧客の受容性
AI導入は業務プロセスだけでなく、従業員や顧客の心理にも影響します。
従業員は仕事を奪われる不安を感じ、顧客は自動化サービスに不安や不信感を抱くことがあります。こうした心理的障壁を乗り越えるためには、教育・研修と丁寧なコミュニケーションが不可欠です。
これらの課題に直面する中で、小売業者は以下の対応を取ることができます：
- 従業員教育の実施：台北の有名ベーカリーチェーン「一之軒」の董事長兼総経理である廖明堅氏は次のように語っています。「（デジタルトランスフォーメーションで）最大の鍵は『従業員』であり、伝統産業の最大の課題は、従業員の能力が十分でなく、忠誠心はあるがイノベーション能力が不足していることです」「デジタル化の過程でも、社員の成長を促す必要があります」。そのため、一之軒では従業員が新技術導入の意図と意義を十分に理解できるよう、体系的な教育・研修プログラムを整備しています。
例えば、一之軒が導入したAI画像認識レジシステムの目的は、消費者の会計待ち時間を短縮するだけでなく、「従業員の会計業務の負担を軽減する」ことにもあります。技術研修だけでなく、AI導入が従業員に与えるポジティブな影響も強調されています 1。 - 人と機械の協働を強調：AIは従業員を補助するものであり、代替するものではないことを理解させ、従業員がより高付加価値の業務に集中できるようにします。
- コミュニケーションの場を設ける：定期的に従業員座談会を開催し、透明性のある情報提供を行い、双方向のコミュニケーションを促進します。
- ポジティブな企業文化の醸成：従業員がAI導入のプロセスに参加することで、自らが変革の一員であることを実感できるようにします。
- 使いやすいユーザーインターフェースの設計：AIシステムの操作画面を簡潔で分かりやすくし、顧客がストレスなく利用できるようにします。
- 充実したカスタマーサービスの提供：AIシステム導入時にも、一部の有人サービスを残し、顧客の特殊なニーズに対応できる体制を整えます。
- 成功事例の共有：AI導入に成功した事例を共有する会を開催したり、オンライン記事として発信したりして、従業員と顧客がAIの利点を理解できるようにします。
将来展望
小売業におけるAI導入は課題も多いものの、積極的な計画、柔軟な戦略、継続的な学習によって、それらを克服し、業務効率向上、コスト削減、顧客体験の最適化、新たな製品・サービス開発といった成果を享受できます。
AI主導の小売変革においては、革新的な思考と高い適応力を持つ企業が競争優位を築くでしょう。企業は開かれた文化を育み、学術機関やAI関連企業と連携しつつ、倫理的配慮を重視しながら、よりスマートで持続可能な未来を目指すことが求められます。
（本記事は ChatGPT により日本語へ翻訳されました。）
（本記事のカバー画像は Shutterstock より取得したイメージを使用しています。）
[資料來源]
1 陳君毅. “員工素質不高、創新能力不足都不是藉口！44歲的一之軒告訴你：數位轉型前應先了解問題！” foodNEXT, 27 June 2024, https://www.foodnext.net/news/industry/paper/5111962911.