ローソン 次世代コンビニDX AI活用による個店の最適化・「個店データドリブン経営」の未来
株式会社ローソン
経営戦略本部 次世代CVS統括部 マネジャー
佐久間 大輔 氏
店舗にカメラ・マイクを設置し、データに基づいた顧客の行動分析に着手
ローソンは国内店舗数14,656店、Ponta会員約1億622万名（2022年2月末）を有し、グループ理念である「私たちは“みんなと暮らすマチ”を幸せにします。」の実現に向けて取り組んでいる。
ローソンでは1975年からデジタル活用を本格化。2015年に半自動AI発注システムを導入、2019年にセルフレジの運用開始、2020年にLawson Go(ウォークスルー決済店舗)の実証実験を開始するなど、デジタル変革の取り組みを推進。2022年6月より東京都および東北地区の一部店舗においてAIの値引き推奨機能の実証実験を行い、食品ロスの削減に取り組んでいる。CVS店舗が飽和状態にある中で勝負していくためには、地域に合ったお店づくり・個店最適化が重要であり、その解決のためにMicrosoftのDigital Feedback Loopを取り入れ、協業で個店最適化の取り組みを進めている。
これまでの個店最適化では、POSの売上データや会員カードデータの分析、店舗従業員の経験やお客様の声をもとに施策を実施してきたが、実際の施策の成功および失敗の要因の数値化が曖昧で検証が十分にできなかった。そこで、新たに店舗にカメラとマイクを設置し、AIを活用して顧客のデータに基づいた行動分析から仮説を立案して、店舗の施策に生かせるプロセスの構築に着手している。
「店舗運営支援AI」が個店ごとの有効な施策を提案
カメラは店舗レイアウトによって異なるが、天井から8～12台設置している。カメラはお客様の入店から会計、退店までを追跡し、どの棚で立ち止まり、どの商品に手を伸ばしたかをデータで取得し、商品棚の陳列状況も把握できるようにしている。マイクは店舗に2～3台設置し、レジ横のファストフードの声掛けが売上にどう影響するかを分析する。
カメラ＆マイクから顧客の店内動線やエリア別滞在時間、店内滞在時間、商品手伸ばし・商品返却、レジ待ち時間、店舗スタッフの店内声がけなど、店舗施策の改善に生かせるデータの取得が飛躍的に増えた。
個店最適化プロセスとしては、集めたデータを「店舗運営支援AI」で分析し、個店ごとの有効な施策を提案。その施策結果をAIが学習し、新しい施策を提案していく。この最適化サイクルを回していく。
具体的には①入力されたデータをAIが学習し、有効な施策を提案 ②施策変更を実行 ③顧客行動変化を認知し各KPIを再検査 ④売上・利益・顧客満足度への寄与度を具体的な数値で確認する。③、④の結果をAIに学習させ、繰り返す。「店舗運営支援AI」はAIの施策だけではなくお店独自で考えた施策に対しても評価出来るため、より店舗に有用な施策を実施することができる。
