AI、ID-POS分析、POS分析、リテールマーケティングのサイト

セミナー

  • HOME »
  • セミナー

1.第1回 AI入門セミナー:7/17開催【満員御礼・受付終了しました】

テーマ:「AIの視点とID-POS分析への活用」~AIって何、どんなMDの切り口が見えるか~
・主催:AI&ID-POS協働研究フォーラム 事務局

主な講演プログラム

13:00~ 開会のご挨拶:
・株式会社ダイヤモンド・リテイルメディア 平井俊之 13:05~13:40

第一部 AIの視点:リコメンド分析について
・『Iアルゴリズム、PLSAとBNの組み合わせによるリコメンドの試み』
・株式会社インテック 首都圏社会基盤本部 アークリッド推進部 ビッグデータ開発課
・鈴木 孝憲氏 13:40~14:10

第二部 AIの視点を入れたマーチャンダイジングの実証実験
・ 『ドラッグストアの実際の売場でのAI視点を入れた実証実験の試み』
・株式会社IDプラスアイ 鈴木 聖一氏 14:10

~ 休憩 14:20~14:40

第三部 ID-POS分析とAI、補強されるAIの視点とは何か
・『ID-POS分析とAIの相性、どのアルゴリズムが効果的かを探る』
・株式会社IDプラスアイ 鈴木 聖一氏 14:40~15:00

第四部 中部薬品様の今後試み
・ 『中部薬品Vドラッグ ID-POS分析データの活用とAIによる可能性を考える』
・部薬品株式会社 販促企画部マーケティング課 塚田 将司氏

15:00 終了

  • セミナーを終えて:
  • AI&ID-POS分析セミナー、第1回目が7/17、終了しました。隔月で開催する5回シリーズの第1回目のセミナーです。第7期を迎えた「AI&ID-POS協働研究フォーラム」主催のAIセミナーですので、研究内容の成果の発表が中心となりますが、ゲスト講師、小売業、今回はドラッグストア、現場の講座もあり、約2時間ですが、AI&ID-POS分析の現状を知る上には濃い内容であったと思います。フォーラムでは実証実験がスタート直前のこともあり、そのための基本分析とAIの適用事例も加え、 サブテーマ、「AIって何、どんなMDの切り口が見えるか」の「AIの切り口」を示せたのではないかと思います。今回のAIの切り口は、3つのAIのアルゴリズムを実際のID-POS分析に適用した事例を示しました。DL(ディープラーニング:予測)、PLSA(判別)、BN(ベインジアンネットワーク:推論)です。特に、DLでは約400日間の日別データに天候情報を加え、需要予測を試みました。全体としては103%、3%の誤差に収まり、波形もほぼ相似形となりましたが、個々の日では、大きく外れることもあり、改良の余地はまだまだあります。最も難しいのは説明変数をどう選ぶかですが、セミナー直前までいろいろトライし、100パターンぐらい試しました。実践に適用するには実証実験を繰り返し、説明変数の選定はもちろんですが、発想の転換も必要といえます。PLSAについては、ビール全品で試み、顧客と商品だけでなく、商品と時間でもソフトクラスタリングを試み、興味深い結果が得られました。今後、ビールメーカーとも詰め、実践的なソフトクラスタリングに挑戦します。そして、BNですが、ID-POS分析にどう活用するか、悩んでいたのですが、単純に商品と基本指標、顧客と基本指標を構造学習させ、そこから様々なシミュレーションを試み、さらに、感応分析をすることがシンプルですが、実践向きといえることがわかりました。また、DLの説明変数の抽出に活用したり、PLSAと組みあわせ、リコメンドに活用するなどもできるのではないかと思いました。AIとID-POS分析、まだまだはじまったばかりですが、この第1回目のセミナーで本格的なスタートが切れましたので、今後、第2回目、第3回目と内容を深め、より、実勢的なセミナーを目指したいと思います。ちなみに、次回、第2回目のセミナーは、9/11の予定です。

参考ブログ:

  • April 30, 2018:終了、メーカー・卸業、小売業向け緊急AIセミナー!
    • 4/25、メーカー・卸向け、4/27、小売業向けのAI&ID-POS分析のセミナーを開催し、無事、終了しました。改めて、AIに対する関心の高さを実感し、まさに、AIがはじまった、2018年度は流通業界にとって、AI元年となったとの印象です。今回、ID-POS分析に適用したAIは3つ、判別のPLSA、推論のBN(ベインジアンワーク)、そして、予測のDL(ディープラーニング)です。現時点で流通業界がマーケティング施策に活用するAIはこの3つでほぼ満たすことができるといえ、どうこの3つのAIを活用するかがポイントいえるかと思います。今後、さらに、様々なAIのアルゴリズムが開発、実践投入されてゆくと思いますが、まずは、この3つを抑えることが課題と思います。セミナーでは、この3つがID-POS分析に取り入れると、これまでと、どのような新たな視点が生まれるのか、メーカー・卸向けでは飲料のカテゴリー、小売業向けではドラッグストアの年間の全購入顧客を対象に解説しました。セミナーを終えて改めて感じることは、商品DNA、顧客DNAはほぼ無意味な時代となり、この2つを融合した新たなクラスターをAIで抽出し、その結果をマーケティング施策にどういかすかを考える時代になるのではと実感しました。また、DL(ディープラーニング)は現在、需要予測、SCM等に活用されていますが、優良顧客の予測、判別、同様に、新規顧客の予測等に活用すると良いのではと感じました。実際、セミナーでは、約10万人の顧客を5万人をDL(ディープラーニング)で検証データとして活用し、残りの5万人を予測に用いたところ、検証結果は85%の正解率で顧客が将来優良顧客となるかどうかの判別がつきましたので、少なくも人間が予測するよりも精度が高い結果が得られたといえます。AIはまだ、始まったばかりといえ、今後、ID-POS分析での実証事例を積み上げ、実践でも耐えられるように、研究を続けたいと思います。このようなセミナーは、今後、随時、実施してゆく予定ですので、次の機会は、さらに実践的かつ精度の高い事例を紹介できればと思います。
  • January 25, 2018:新春特別セミナー終了、AIを提言!
    • 商人伝道師、水元さんが経営する日本経営コンサルタント(株)主催の新春特別セミナー、第2講の講師として、「「人工知能(AI)」「eコマース」の発展で業界に何が起こるのか?「スーパーマーケットの未来」と「流通業の未来戦略」を学ぶ!」をテーマに約90分の講演をしました。AI、特に流通業界の動向を中心にしてのテーマでしたので、現在取り組んでいるID-POS分析とAIの分析事例も踏まえ、どこからAIに取り組むべきかの提言も入れました。AIは現在、第3次のブームとなっており、特に、AlphaGo(アルファ碁)に代表される機械学習、デープラーニングが花盛りですが、これ以外にも様々なアルゴリズムがあり、今回はその中でもID-POS分析と相性の良い、PLSA、BN(ベインジアンネットワーク)について、特に分析事例も踏まえ提言しました。ちなみに、この2つのAI、かなりの値段ですが、思い切って購入し、これをもとに、AIの研究開発に入っています。今回のセミナーでの提言のポイントは、「100年前のスーパーマーケット創業への原点回帰!」です。スーパーマーケットは約100年前に生まれた革新的な販売業態といえます。これについては、M.M.ジンマーマンのThe Super Market -A Revolution In Distribution(スーパーマーケット流通革命の先駆者)に、その当時の状況が書かれており、その中にスーパーマーケットの父といわれているマイケル・カレンの「有名な手紙」の詳細が掲載されています。その核心はヨキミセサカエル、部門別管理にあるといえます。現在、ID-POS分析の時代となり、顧客は1店舗で約2万人、商品は約1万種類、ID-POSデータにすると約500万行のデータとなります。これを部門別管理し、マイケル・カレンが提唱したような相乗積を駆使し、マーケティング戦略を打ち出すわけですが、もはや人間がやるには限界を超えているといえます。したがって、ここにAIを投入し、顧客と商品の最適解を導き、店舗を起点に店長が中心となり、再度、マイケル・カレンがやろうとしていた革新的なマーケティング戦略を打ちだすべきではというのが、今回の提言の骨子です。残念ながら、マイケルカレンはクロガーを退社し、新店をオープンし、わずか6年で亡くなっていますが、100年後の日本でこの意思をついだらどうか、AIがまさにその解決策になるのではというのが、今回の講演のポイントです。AIは人知を超えた相反する数値の最適解、黄金比率を導きだし、人間が管理可能なまでに次元縮減、ソフトクラスタリングをし、新たな経営ユニットをつくってくれます。その因果関係を機会学習させ、優先順位をつけ、さらに、Amazon等が取り組んでいるリコメンド分析、ダイナミックプライシングを加えれば、マイケル・カレンの求めた現代における革新的な販売業態、スーパーマーケットができるのではないかと思います。2018年度はAIシフトの元年ともいえますので、このセミナーを手始めに、AIの研究開発体制も整いつつありますので、ID-POS分析とAI、すなわち、IDプラスAI(アイ)に本格的に取り組んでゆきたいと思います。

2.POSデータ分析基本徹底セミナー:4/17開催【満員御礼・受付終了しました】

テーマ:POS分析千本ノック!あらゆる角度からPOSデータを分析!
・主催:株式会社マーケティング研究協会

主な講演プログラム

1.金額、数量で見るPOS分析

1)店舗での視点:単品、カテゴリー、部門、店舗、チェーン
2)時間での視点:年間、月間、週間、日別、時間帯別
3)影響要因:立地、競合、天候、販促、欠品、鮮度(在庫)
4)実務への活用:棚割、商談、発注

*平均単価を金額×数量で算出
*売上高=売上数量×平均単価で分析

2.客数が加わった場合のPOS分析

1)店舗での視点:単品、カテゴリー、部門、店舗、チェーン
2)時間での視点:年間、月間、週間、日別、時間帯別
3)影響要因:立地、競合、天候、販促、欠品、鮮度(在庫)
4)実務への活用:棚割、商談、発注

*PI値を売上数量(金額)/客数で算出
*売上高=客数×客単価(金額PI値)
=客数×PI値×平均単価で分析

3.全国平均のPOSデータが加わった場合のPOS分析

1)全国平均とのGAP分析を行い、課題を抽出
2)新商品、未取り扱い商品を抽出し、導入推奨

4.IDが追加された場合のPOS分析

1)F(頻度)の活用
2)併買の活用

*F(頻度)を客数/IDで算出
*同時併買と期間併買等、併買の活用

  • セミナーを終えて:
  • 4/17、マーケティング研究協会主催の「POSデータ分析基本徹底セミナー」で講師を務め、約4時間、POSデータ分析の基本について、めちゃくちゃ早口で解説しました。POS分析の歴史は大きく3つに分かれて進んできたといえます。売上高=売上数量×平均単価、すなわち、売上高を数量と価格のみで分析し、いわゆる、ABC分析による単品管理全盛のPOS分析_01の時代。これに客数が加わり、売上高を相対化し、PI値が出現したPOS分析_02の時代。そして、さらにIDが加わり、顧客視点への転換が起こったPOS分析_03の時代です。大きくはこの3段階でPOS分析は進化してきたといえます。特に、IDの時代になると、IDに様々なビッグデータが結びつき、より大規模に、より複雑になったといえ、もはや人間が分析するには限界に達したともいえます。恐らく、数年後には、この領域は人間がやるのではなく、大部分はAIが担う時代にいっきに入ってゆくのではないかと思います。今回のセミナーでは、はじめに、このPOS分析発展の歴史をじっくり解説し、将来はAIの時代になることを予言し、人間がやるべきことはそのような時代になっても、POS分析の原点、数量と価格をしっかり押さえ、大局的な観点からPOS分析にあたるべきであることを解説しました。全体の約半分近くの時間を第1章と第2章のはじめ、客数の問題に充てました。従来のセミナーではID-POS分析をメインにPOS分析を解説してきましたが、今回は全く逆、ID-POS分析は全体の2割ぐらいにとどめたセミナーに敢えてしました。ある意味、ID-POS分析の時代は終わったといえるのではないかと思います。ここは人間が分析するのではなく、AIの力を借りて、新たな視点や知見を、原点のPOS分析_01に加えれば良いのではないかと思います。今回はこのような観点からはじめて取り組んだセミナーですので、まだまだ改善の余地はあるといえますが、POS分析の世界に新たな試みを提示できたのではないかと思います。次回はさらにPOS分析_01に時間をかけ、POS分析_03は完全AI化を目指し、その視点と知見をPOS分析_01に入れ、POS分析_02で相対化し、全店平均、全国平均のPOSデータをどう活用し、実践に活かすかに取り組んでゆければと思います。第2弾、いつやるか、まだ全く白紙ですが、今回の経験を活かし、コンサルティングに取り組む一方、次のセミナーの準備も進めてゆこうと思います。乞うご期待。

お名前 (必須)

メールアドレス (必須)

題名

メッセージ本文

  • Facebook
  • Hatena
  • twitter
  • Google+
  • twitter
PAGETOP
Copyright © (株)IDプラスアイ All Rights Reserved.
Powered by WordPress & BizVektor Theme by Vektor,Inc. technology.