ローソン、AI活用の値引き実験を162店に拡大！粗利額と廃棄ロスはどこまで下がるのか？
AI活用導入のためには、本部と店舗の「コミュニケーション」が重要
21年度の東北での実験では課題もあった。それは、オーナーと本部のコミュニケーション不足に起因するものだ。AIを活用する値引き推奨には、データに基づいた合理性があり、実際に数値も向上している。が、あくまで値引きの最終的な決定権は店舗オーナーにある。オーナーによっては、これまでの経験則を重視し、本部からの値引き推奨を承認しない、とう例もあったという。さらに、店舗オペレーションが大きく変わることから、業務が煩雑になるという問題もあった。
後者の課題については、今回の都内での実験でオペレーションを簡素化したことによる解決をねらう。また前者については、「（店舗では）値引きをしている商品に対して、なぜ今回本部は値引きを推奨しなかったのか」や「（店舗では）値引きを実施していない商品にたいして、なぜ値引きを推奨したのか」というコミュニケーションを密にとっていくという。
「都内での実験では、オペレーション上の『ペインポイント』を検証していく。AI活用による値引き推奨が成功するか否かは、本部と店舗がどれだけ良い連携をとれるかにかかっている」（石川氏）
ローソンは、AI活用による値引きの推奨によって、粗利額アップと廃棄ロス削減という目標を達成することができるのだろうか。
記事執筆者
湯浅 大輝 / ダイヤモンド・チェーンストア 記者
1996年生まれ。シンガポール出身。同志社大学グローバル・コミュニケーション学部卒業後、経済メディアで記者職に就く。フリーライターを経て、2021年12月ダイヤモンド・リテイルメディアに入社。大学在学中に1年間のアメリカ・アリゾナ州立大学への留学を経験。好きな総菜はローストビーフ、趣味は練馬区を散歩すること。
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