新品・中古のカメラなどの販売、買い取りを行う「Map Camera」などを運営するシュッピンは2021年11月16日に2022年3月期第2四半期の決算説明会を開催、カメラ事業のセグメント利益が前年同期比147.5%と大幅に伸長していることを発表した。この好調を支えるのが、同年3月に同社が導入した「AIMD」だ。これまで人手で行っていた中古カメラの売買価格改定をAI(人工知能)を用いて自動化した。

 シュッピンの価格改定業務では、担当者は市場動向や過去の同社での販売データ、自らの経験則などに基づいて買い取り価格と販売価格を設定し直していた。同社が取り扱うカメラ約2万品目に対し、価格改定にあたるのは他業務も兼任する4人のチーム。同社CIO(最高情報責任者)の沢田龍志取締役は「人手ではどうしても作業に限界がある。タイムリーな価格変更を実現するために価格改定業務のAI化に踏み出した」と明かす。実際、AIの導入により販売価格の改定回数は約6倍に増加した。

 人手での作業削減だけでなく、顧客との接点増加も狙った。同社の実店舗は東京都内の1店舗のみで、主な販路はEC(電子商取引)サイトとなる。商品に価格改定が起きると、その商品を「欲しいリスト」に入れている顧客にメール通知をするといったOne to Oneマーケティングも行っている。価格改定の回数が増えれば、それだけ同社にとっての商機も増えるというわけだ。

Map Cameraサイトイメージ
Map Cameraサイトイメージ
(出所:シュッピン)

 シュッピンのCEO(最高経営責任者)である小野尚彦社長は「テクノロジーを活用して全ての業務を仕組み化することを目指している」と話す。背景には同社を含む小売業が抱える課題がある。小売業は夜や週末にも仕事があることや、体力的・精神的に負担が大きい業務もあることから人材の確保が難しいという。一方で、扱っている商材が好きでこの仕事に就く人も多いといい「機械に任せられる部分は自動化し、従業員には好きなことに注力してもらうことで従業員の働き方や生活を豊かにできる」(小野社長)と期待を寄せる。

過去2回の失敗を生かした予測モデル設計

 シュッピンは2018年にAIMDのプロジェクトを開始して以来、2回のプロジェクト中断経験を持つ。AI技術を得意とするベンダーとともに取り組んだが、自動化できる品目数が少なすぎるなど思うような結果が得られなかった。小野社長はその理由を「過去2回はAIありきで自動化の方法を考えてしまっていた。加えて、価格そのものを答えとして算出するような予測モデルを前提としており、ビジネスモデルに合っていなかった」と振り返る。

 そこで3回目の挑戦のパートナーにはコンサルティング業のシグマクシスを選んだ。「基幹システムの構築で既に当社ビジネスへの理解も深い。AIありきではなく、他社や他業界事例を基にした知見を生かして業務への適用を考えてもらえる」(小野社長)と考えた。シグマクシスはAIに価格を予測させるのではなく「この価格にした場合、何個売れるか」を予測させるモデルを提案した。「販売数を算出目標にして、在庫をきちんと売ることを目指した」(シグマクシスの溝畑彰洋先端技術応用研究所所長)。販売できる在庫個数が変動する中古販売ならではの考え方だ。

予測モデルのイメージ
予測モデルのイメージ
(出所:シグマクシス)

「人手の過去データよりAIの答えを信じる」経営判断

 AIは過去の販売・買い取り価格のデータ、自社Webサイト内の検索回数など顧客行動のデータや他社での販売価格などをインプットに、販売価格と販売数をシミュレートする。価格改定プロセスの全てをAIで行うのではなく、過去業務の知見を活用するプログラムロジックも併用する。例えば、異常な価格設定を防ぐため、AIが販売個数算出のために使う価格には過去の販売価格を基にして上下限を設定している。AIが算出した販売価格・個数予測値と買い取り価格・個数予測値を組み合わせて在庫数の変動や想定粗利益額などからベストな組み合わせを選ぶプロセスもプログラムで実施している。

 AIMDには米GoogleのAI自動作成サービス「AutoML」の中でも表形式のデータに対応した「AutoML Tables」を採用し、2020年夏ごろから開発を開始。2021年1月には20品目程度でPoCを行い、3月に1000品目を対象に本格稼働させた。

 予測モデルが出来上がり、検証が進んだ2020年11月ごろ、AIMDプロジェクトは一度壁にぶつかっている。自動化の対象とした1000品目のうち、価格弾力性があると判断できたのは6割強だったのだ。当初予定通りの1000品目で本格稼働させるか、成果の出ている6割強のみに絞るか。1000品目でのスタートを選んだ小野社長は「人の作業をAI化しようとするとAIの出す答えを人の答えに近づけようとしがちだが、人が必ずしも正解とは限らない。半数以上が人の回答に近いという成果もあり、大幅なぶれはない。むしろ人よりも多くのデータから答えを出しているAIを信じるべきだと考えた」と決断の理由を語る。

 同社はAIが設定した価格をそのままWebサイト、店舗に反映している。反映前に人手のチェックは行わず、価格の反映後に従業員の目から見ておかしい箇所があれば補正する運用だ。「車の自動運転のように、イレギュラーなどで人がブレーキを踏むべきポイントだけ手を加える。チェックを入れたらせっかく削減した人手が別方向でかかってしまう」(沢田取締役)。

 利用開始後もAIに学習を続けさせ、精度を上げることに注力する同社にとって、課題は新商品が出た際や品数を増やす際の対応だという。現在のAIでは適正な価格設定をするために多くのインプットデータが必要だが、新商品は当然自社内での販売実績データがなく、精度が上がるまで時間がかかってしまう。「例えばiPhone 13が出たときに11や12の流通価格にどのような変化が出るかなど、AIが何度か商品のモデルチェンジの節目を経験して傾向を学んでくれることを期待している」(小野社長)。

 今後は同社の専門店ならではの強みを生かす施策にもAIを活用する。2021年度内に「AIコンテンツレコメンド」を開始する予定だ。同社のWebサイトには商品にまつわる詳細情報や体験リポートなどを発信するブログ記事が2万コンテンツほど存在する。顧客の検索履歴などから、AIがお薦めのコンテンツを判断して表示することで購買行動につなげる考えだ。

 テクノロジーを活用した海外展開も見込む。既に一部海外のECモールに出店しているが「翻訳のテクノロジーが進化すれば、各国の言語に対応するコストを抑えて海外にビジネスを広げることができる。カメラ市場で日本メーカーの評価は高く、需要が見込める」(小野社長)と展望を語った。

■変更履歴
記事公開当初、「ECサイトの構築で既に当社ビジネスへの理解も深い」とありましたが、正しくは基幹システムの構築でした。おわびして訂正します。本文は修正済みです。[2021/11/25 14:30]