ブレインパッド、カインズと共同で棚編成業務におけるAI活用の検討を開始
データ活用やAIによる経営支援を手がけるブレインパッド（東京都）は11月26日、カインズ（埼玉県）と共同で、店舗全体の商品カテゴリ構成を最適化する「棚本数最適化AI」を活用する取り組みを開始したと発表した。
取り組みの第一段階として、棚本数最適化AIの初期モデルによる机上検証を約1か月という短期間で実施。約200店舗、1,000種類を超えるカテゴリを対象に、過去数年分の棚本数や売上データ、店舗属性情報を学習し、店舗・カテゴリごとの最適な棚本数と売上リフト効果を試算した。その結果、定量的に約10％前後の売上向上効果が見込める結果が得られたという。
この検証結果を受け、今後はPoC（概念実証）に向けた取り組みを進める方針。さらに、モデル改善、システム構築・実地検証を経て、来年度に計画している全店での業務利用開始を目指す。
カインズでは、消費者ニーズやトレンドの変化、店舗や商圏ごとに異なる需要へ迅速に対応することの重要性が増す一方、店舗改装や棚替えなどにおけるゾーニングや棚割り・品揃えの調整が担当者の経験や人手に依存しやすく、全体最適の実現やスピード面で課題を抱えていた。
こうした背景から、両社は地域や店舗特性を踏まえた予測と最適化を行うアルゴリズムによる高度化・高速化を目指す取り組みを開始した。
ブレインパッドは、予測・最適化アルゴリズムの独自ライブラリ「棚本数最適化ライブラリ」を活用し、短期間で検証を実施。データ分析による見直し結果は、カインズがこれまで検討してきたカテゴリ見直しの方向性とも一定程度整合したとしている。
今回の成果を受け、同プロジェクトは今年度より、店舗での実地検証の準備および実業務への適用に向けたアルゴリズム改善（モデル改善）のフェーズに移行。カインズ社内では取り組みのさらなる推進が期待されているという。