AWSに全面移行完了、R&Dの組織も立ち上げ

──御社は2017年に基幹システムをすべてAWS上に移行したそうですね。

長谷川　昨年、MDシステムをはじめとする基幹システムのAWS上への移行が終了しました。当社はPOSも内製しているのですが、さまざまな決済機能を付けるなどの機能面の開発が完了し、店舗への展開段階に入りました。現在は1ヵ月に1、2店舗のスピードでPOSの入れ替えをしています。ハンズのシステムはひとつの区切りを迎えたといえます。この2、3年はAWSへの移行作業にエンジニアのリソースを全体の7割程度費やしていましたので、攻めの情報活用はできていませんでした。移行が完了したことで、今後は多くのリソースをユーザーにとって意味のある機能の開発に割くことができると考えています。

また、R&D(研究開発)の部隊もつくりました。IT技術は、実際に導入する前に実験をする必要があります。そこで、実際に採用するかどうかはわからないけれども、いろいろな新しい技術の実験をする部隊を1年ほど前につくったのです。私はこういった機能はどの企業も持つべきだと考えています。

2018年3月には、画像を使った売場改革のための「Postfor」というサービスのβ版もリリースしました。これまでは、スーパーバイザーが店頭を巡回して、気が付いたことを写真を使って店舗や本部に共有する際、どこかの共有フォルダに画像をアップロードしたり、メールに添付したりする程度で、だれがどうチェックしたとか、店舗がきちんと指示どおりに対応したかなどを管理する術がなく不便でした。また、写真の下に文字で「右上のあたりが汚れています」「上から2段目の棚の商品のフェースを増やす」などと指示を書いたりしても、わかりにくかったりします。

「Postfor」は、スーパーバイザー(SV)がiPhoneなどで撮影した売場写真に、直接指示を書き込むことができます。その写真をアップロードすると、該当する売場の担当者に通知が届きます。その通知を見た売場担当者が修正した売場の写真をアップロードすると、今度は担当するSVに通知が届き、SVが「ちゃんと直っているね、OK!」というようなコメントを付けることができる、というような仕組みです。

──簡単な仕組みでも非常に便利そうなツールですね。画像といえば、最近はAIとカメラを使って自動で店内や棚前のお客の行動情報をデータ化するようなサービスがたくさん登場しています。そのあたりの導入に関してはどのようにお考えでしょうか。

長谷川　「お客さまがどこに滞留しているかがわかります」や「お客さまの性別や年代がわかります」というようなサービスはいろいろありますが、私は「では次にどのようなアクションを取ればいいのか」ということを、理由をつけて考えないといけないものに関しては懐疑的にとらえています。「Postfor」は単なる画像共有のための単純なアプリですが、明確にアクションが見えて改善につながります。10人いれば10人が納得するようなわかりやすい仕組みに、私たちは技術を投入していきたいと考えています。

物流倉庫の技術を店舗に適用する

──現在はどのような技術分野にご興味をお持ちでしょうか。

長谷川　倉庫・物流の技術に興味があり、それを店舗に適用できないかと考えています。私はこれまで、ECの技術を実店舗に組み込もうと考えていました。たとえば決済の例でいえばECで商品を3つ購入し、10分後ぐらいに「やっぱり2個でいいや」とおもった場合は、1個だけキャンセル処理をすることができて、実際は2個届くというような処理ができますよね。

でも実店舗でクレジットカードを使って3つの商品を購入した場合、1個だけ返品したくても、一度3個全部返品して、もう一回2個購入してもらうという流れを取る必要があります。これはクレジットカード業界の常識です。

──差額だけ返金するというわけにはいかないんですね。

長谷川　はい。いきなり返金レコードを上げることができません。でもECではそれができているわけですから、店舗でもできないわけがありません。ということで、当社ではそのような仕組みを研究して実装しました。

このように、これまではECの技術をいかに店舗に適用するかということを考えていたのですが、今後はECだけではなくて倉庫・物流業の技術を店舗に持ち込もうと考えています。われわれがぼんやりしているうちに、倉庫・物流業の機械化はものすごく進みました。そのノウハウを店内物流にも生かそうと考えています。

これから研究したいとおもっていることのひとつは、品出しの効率化です。まず品出しに人件費の何割を掛けているのかとをきちんと測定してみたい。店舗には「売場」と「バックヤード」があって、売場で欠品を見つけたらバックヤードを行き来して、品出しして補充します。中国では、すでに店舗の中にシューターがあって、店内物流に活用しているような企業がありますが、たとえば私たちも売場とバックヤードをつなぐシューターのようなものをつくって、バックヤードから商品を売場まで移動させることができるかどうかなどを、実験してみたいのです。

──品出しは単純な作業で、小売業の本質的な意味とは少し離れたところにありますからね。

長谷川　将来的にはもしかしたら売場の棚の下にロボットが付いて、品切れしたら棚がバックヤードまで自動で移動する、なんてこともあるかもしれません。棚がバックヤードまで移動したら、そこで待ち構えている人が商品を陳列して、棚が自動的に売場に戻る。倉庫・物流業のテクノロジーやノウハウを店舗に適用するというようなことを真面目に考えてみてもいいのではないかなとおもいます。

──そうするとソフトウェアだけではなくて、ロボットのような物理的なハードウェアも重要になってきます。

長谷川　そうですね。売場の現場の方はテクノロジーがどう進んでいるかまではわかりませんので、情報システム部が積極的に研究していかなければなりません。金銭的な部分を含めて、いまが投資のチャンスなのか、あるいは、この技術はまだ自分たちの規模では採用は難しいから、いまは塩漬けにしておいて、2年後に再度検討しよう、というような判断ができなければ意味がないのだとおもいます。「このボタンのサイズをもっと大きくした方がお客さまには見やすい」といった、顧客満足度を向上させるような取組みは、それはそれで行っていく必要がありますが、いままで存在しなかった領域に新しいテクノロジーを適用することで、小売業はもっともっとジャンプアップしていく必要があるとおもいます。

数字の推定に関するAI活用には懐疑的

──お話を伺っていると、CIO（最高情報責任者）やCTO（最高技術責任者）の方の思想が、企業の情報システムには如実に表れているように感じました。AIの導入についても、積極的に挑戦している企業がある一方で、長谷川さんは非常に慎重ですね。表層的な部分ではなく、売場の根源的な部分の改善を常に考えていらっしゃる印象があります。

長谷川　そうかもしれません。とくにAIについては、私は映像や画像、文字のようなものに対して活用するのはいいとおもうのですが、数字の推定についてはまだ懐疑的なんです。

以前、東急ハンズの過去2年間の売上データを全部AIに読み込ませて、次の年の売上を推定するということをやってみたのですが、全然当たりませんでした。小売業は売上が前年比50%になることはなくて、98%とか105%とか微妙な推移をします。でもそれを過去の売上データからAIに推計させると、店別の売上高が前年比70%とか130%というような、あり得ない数字になってしまうんです。それはデータの量が少ないからだということで、日別・単品別のデータを読み込ませてみたところ、さらに数字が踊ってしまいました。

毎日単品が100個、200個売れるような業態ならいいのですが、われわれの業態には毎日の売れ個数が、0、0、1、0、0、1、0…というようにロングテール型の商品が多いのです。このように「暴れた」数字をAIで分析しても、暴れた結果しか出てきません。1日に2桁売れるような商材の単品の需要予測はうまくいくかもしれませんが、少なくとも東急ハンズという業態ではあまりうまくいきませんでした。ただ、文字や映像、音声はAIなどを使って分析する意義があるとおもっています。

鍵になるのはデジタル企業との連携

──御社は東急グループ以外の小売業のシステム開発も受託されていますが、割合的にはどれぐらいのお仕事をしているのですか？

長谷川　委託の開発にはだいたいエンジニアの半数が携わっていますが、なかなかインターネットの技術を使って業務システムをつくるということの理解が進まないのが難しいところです。基本的に閉域網※1の中でWindowsのクライアントマシンとホストコンピュータとがやりとりしているような仕組みを使われている企業さんは、社内システムをインターネットに接続することに拒否反応を示すことが多いんです。基幹システムをクラウド上に移行して、インターネット上にあるAPI※2をたたくというようなことになると「？」となってしまいます。

※1　閉域網…インターネットとは別に構築された専用の通信回線のこと。
※2　API…Application Programming Interfaceの略称。基本ソフト（OS）やアプリケーション・ソフト、インターネットのサービスなどが、自らの機能の一部を、ほかのソフトやサービスから簡単に利用できるように、機能の呼び出しやデータの受け渡しなどの手順を定めたルールのこと。

──小売業ではなかなかインターネット技術の活用が進みませんね。

長谷川　そうですね。「在庫データをインターネット上に置いてお客さまに見せる」といった瞬間に固まってしまわれます。やるなら閉域網にある基幹システムからデータをコピーするから、インターネットとつなぐのはそちらだけにしてほしいとおっしゃる。

でも、そのような構成では柔軟なシステムをつくることが絶対にできません。世の中にたくさん存在しているSaaS※3やAPIを使って、自分のデータをインテグレートするということを想像されていないわけです。当社が迅速にサービスを提供したり、改善することができるのは、データもシステムもインターネット上に全部置いてあるからなんです。

ときどき、いまでもWindows XPを使っている企業さんがいるのですが「別に閉域網の中で使っているだけだから問題ないよ」とおっしゃる。こういう企業さんは、「インターネットは基幹システムと全然違う世界のもの」と考えていて、世の中の動きに置いていかれていることにすら気が付いていないのかもしれません。

※3　SaaS…Software as a Serviceの略。必要な機能を必要な分だけサービスとして利用できるようにしたソフトウェア（主にアプリケーションソフトウェア）もしくはその提供形態のこと。一般にはインターネット経由で必要な機能を利用する仕組み。

──小売業においては、企業ごとのITリテラシーの差に格差があります。

長谷川　私は、いまの時点でメールを置き換えるのであれば「G Suite」か「Office 365」の2つ以外選択肢はないとおもっていますが、大企業になればなるほど「クラウド上にメールを置くなんて危ないからできない」とおっしゃる。聞くと、インターネットにつなげていい端末が制限されているという。「それでは何もできません」となってしまう企業さんが少なくない。

──新技術の採用に消極的な小売業が多いですよね。そうこうしているうちにAmazonのようなEC企業がどんどん成長して、さらに格差が広がっている印象があります。

長谷川　だからリアルリテール企業の買収を検討しているEC企業は多いのではないでしょうか。逆に、われわれのようなリアルリテールが中心の企業は、ブランド力があるうちに、ネット企業さんとどんどん業務提携などをしていく必要があるとおもいます。カインズさんとDIY FACTORY（大都）さんの提携は「天才的だな」とおもいました。

リアルリテール企業が自社だけでやっていても無理なんです。どれだけデジタルマーケティングの担当者が社内にいるといっても、素人が片手間にやるようでは駄目で、デジタルを専業でやっている人たちと組んでがっつりやっていかないと間に合いません。

社内にエンジニア組織をつくるには

──長谷川さんのこれまでのお仕事を見ていると、社内にある程度の内製のためのエンジニアを抱えていらっしゃいますね。以前お話を伺ったときに、小売業の売場生え抜きの人と、外部から採用したエンジニアとが同じ組織に所属することについて文化的な相違があり困難を抱えていらっしゃるように感じました。最近はどのような状況なのでしょうか。

長谷川　そのころに比べると状況はかなりよくなっていて、いまは混合チームでよいという結論に達しました。改善した理由のひとつは「スクラム※4」という開発手法を導入した点です。スクラムの考え方がわれわれによく合っていたようで、よいチームビルディングにつながりました。ただ、いまはエンジニアの採用そのものがなかなか難しい状況ですね。

※4　スクラム…開発手法のひとつ。かんばん方式やペアアプロミングなどが特徴。

──エンジニア採用は完全な売り手市場ですからね。

長谷川　経歴がピカピカのエンジニアさんは、サイバーエージェントやグリーなどのネット系企業を選択することが多くて、小売業を選択する人はそう多くはありません。たまに、「オレ、キラキラしたネット系も嫌なんです」という人もいる。技術的には比較的新しいのが好きでも、性格的にネット系やソーシャルゲーム系は嫌という人で、小売業のことを面白がってくれる人を探していく感じです。

──小売業がシステムを開発する部隊を社内に持ちたいと考えたときには、どのような手順を踏めばいいのでしょうか。

長谷川　中途採用しかありません。内製化をするという情熱を持ったリーダーがいないと難しいですよね。そういう人材を中途採用して情報システム部のトップに据える必要があるのではないでしょうか。

それと、私が考えているのは、小売業の会社のITシステムは、グループの垣根などを越えて、小売業同士で共同出資会社でもつくった方が、一社一社個別にやるよりは楽なのではないかということです。

──近い将来そのようなことも起きるでしょうね。基幹のMDシステムのような、どこの会社も使っているほとんど同じ仕組みを、それぞれの会社が独自につくり、商品マスターも別々に持っているという状況は、社会全体の生産性を下げています。

長谷川　そうはいっても、さすがに一足飛びに基幹システムを共同構築するというわけにはいきませんから、たとえばR&Dの部隊を何社かで出資して運営していくというのはあるかもしれません。

大切なのは、実行することです。「日本人は、Read Only No Actionだ」と外国の方にいわれたことがあります。勉強はすごく好きで、セミナーなどに足しげく通うのですが、同じテーマで何回も同じ話を聞いているだけ。勉強しすぎです。小さい領域でもいいからまずはスモールスタートで始めてみればいいのではないでしょうか。どれだけ座学で勉強しても、実際にやってみたら動かないこともあります。動かしながら勉強してみることが大切です。

──ビジネスもシステムも、つくって動かしてみることで課題が出てきて、次はああしよう、こうしようという方向性が見えてきます。いずれにせよ、情報システム部がもっと企業の中で価値を発揮していかなければならない時代になっているのですね。今日は大変興味深いお話をありがとうございました。

 急成長に追随できる柔軟なシステムをつくる

──御社はもともとシステム開発事業が基盤にあった会社と伺っています。まずは小売業に転換した経緯を教えていただけますでしょうか。

西川　当社は創業40年のうち30年以上の間、情報システム開発事業に取り組み続けています。創業当時は家電中心のリサイクルショップで、そこから家電の量販店ビジネスに転換しました。 そこで関係ができた家電メーカーさんから、パソコンやオフコン(オフィスコンピュータ)の販社をやらないかという声が掛かりました。でも販社だけでは商品が売れませんので、ソフトを開発するようになったというのが、システム開発事業を手掛けるようになった経緯です。そこで小売関係のシステム開発も行うようになりました。ルミネさんなどのショッピングセンター、アパレル関係、道の駅など、さまざまな小売業にシステムを導入しました。1990年代後半ぐらいのことですね。

並行して、当社の経営陣は家電量販以外の小売フォーマットを確立しようと、アメリカ視察を続けていました。ちょうどそのころ発見したのが、ウォルマートのスーパーセンターです。まだスーパーセンターという業態が日本であまり知られていないころで、この業態の開発に乗り出すことになりました。1996年には初のスーパーセンターフォーマットとして、トライアル北九州空港バイパス店をオープンしています。

──ウォルマートが西友沼津店に日本初のスーパーセンターをオープンしたのが2004年ですから、相当早い時期ですね。

西川　そうですね。その時期からPOSを自社で開発したりしていました。

──御社はシステムを内製化しているということですが。

西川　以前より内製の度合いは下がりました。現在は基幹システムの中心に数理技研社の「CoreSaver」という高速なデータベースを採用していて、その周囲のオペレションに関わる部分を内製しています。オペレーションに関わる部分は差別化の源泉になりますのでそこは自分たちでつくって、中心のデータを一元的に処理する部分は「餅は餅屋」で外部のパッケージを使うという構成です。データ分析はさらに競争力の源泉となりますので、データ分析基盤を「SMART」と命名して内製しています。

──その方が柔軟性のある運用ができるということですね。

西川　そうですね。いまから15年前の当社は売上高200億円ほどの規模でした。現在は売上高3,700億円まで伸びていて、5年後の2022年までに売上高1兆円を目指すというかなりアグレッシブな成長を計画しています。システムもこの成長に追随していく必要があります。

今後、高齢化と人口減少によって、流通小売業の市場はより縮小します。一方、Eコマースの伸長によって、既存の小売市場は30年後には半分になるともいわれています。小売業はもちろん、メーカー、卸もその波に巻き込まれます。この流通構造の変化に危機感を持ち、時代の変化とともに変わっていく必要があります。寡占化による効率化と、IT、AIによる効率化は不可欠です。

当社は、商圏人口に合わせたマルチフォーマット戦略で、地域ドミナントを達成することを目指しています。マルチフォーマットは「スーパーセンター」「メガセンター」「ドラッグストア(DgS)」の3業態を持っていて、商圏に合わせて出店をしています。主体となるのがスーパーセンターです。商圏半径3km、人口2万~3万人の商圏に対し、売場面積1,200坪の田舎型と、600坪の都市型店舗を展開しています。 メガセンターでは、商圏半径10km、人口10万人の大商圏に対し、売場面積2,000坪の大型店舗を展開。店舗内では約15万SKUに及ぶ深い品揃えとなっています。DgSは、商圏半径3km、人口1万人の小商圏向けの店舗を展開します。そして、今後はこの業態を踏襲しつつ、中食に力を入れた新業態「クイック」を立ち上げる予定です。

JBPを支えるMD-LINK

西川　日本における流通市場規模は、約140兆円ともいわれていますが、そこには膨大の額の「モノを売るためのコスト」が掛けられており、多くの無駄なコストも存在しているといわれています。そのため、日本の流通小売業のROE（ReturnOnEquityの略。株主資本対純利益率。経営効率の指標とされている)は欧米と比較して格段に低い値です。この無駄なコストを削減していくことが、収益力を上げる鍵になってくると私たちは考えています。

そのための手段のひとつがJBP戦略です。JBPとは、小売業がメーカーや卸とともに販売促進や物流、在庫管理に共通の目標を掲げて取り組んでいく取引形態のことです。それは単なる取引ではなく、小売とメーカー間の壁を取り払い、課題を理解し協力し合う、いわば、取引ではなく「取組み」でなければなりません。また、JBPにおいては、小売と取組み企業間の「ミラー型」の体制を組むことが実現への第一歩となります。

当社は定期的にこのJBP先進国であるアメリカに赴き、メーカーに選ばれた小売が生き残るということを学んできました。そして昨年度より、現地の大手小売店と大手メーカーとの取組みをビジネスモデルにしながら、日本独自のJBPをスタートさせました。その結果、生産、物流、在庫、店頭などのコストを削減、流通を効率化することで、着実に成果が出始めています。

──その中で情報システムをどのように活用されているのでしょうか。西川　MD-LINKという仕組みを使って、現在約240社の取引先と情報共有しています。このコンセプトはウォルマートのリテールリンクからヒントを得たものです。ユーザーは当社のID-POSデータにアクセスすることができます。好きな切り口でデータを抽出することはもちろん、WEBシステム上に分析メニューもありますので、それを使って分析することもできます。システム開発と運用のコストの一部負担という趣旨で、売上高に比例した課金をさせていただいていますが、リベートの代わりにPOSデータを販売するというような考え方ではありません。

当社はカテゴリキャプテン制度を採用していまして、カテゴリーごとにメーカーさんにキャプテンになっていただき、トライアル全体のカテゴリーの売上・利益をどうすれば最大化できるかということを見ていただきながら、品揃えや売場づくりを提案していただいています。

──どのレベルまで細かいデータを見ることができるのでしょうか。

西川　見ようとおもえば、単品レベルのID明細、つまりお客さま一人ひとりのデータを見ることができます。在庫や入荷が見られるのはもちろん、単に売上だけではなく、営業利益まで参照することができます。

飲料カテゴリーは、利幅が少なかったこともあり去年までは赤字が続いていたのですが、某大手飲料メーカーさんがカテゴリキャプテンをつとめてくださったことで、黒字化することができました。カテゴリキャプテンになってもらって、数字を握ってもらう以上は、そのために必要な実績は見ていただこう、という考えです。

──MD-LINKの利用にあたってはいろいろな要望がメーカーさんから出てくるかとおもいますが、どのような優先順位で開発に着手されているのでしょうか。

西川　当社と取り組んでくださっている企業さんと一緒に、MD-LINK研究会という勉強会を実施しています。その中で議論をしながら、MD-LINKの活用法・改善点や業務課題を意見交換してもらったり、新商品立ち上げや、サプライチェーンの成功事例などをサプライヤーさんに発表していただいています。

──御社はPB中心というイメージがありました。

西川　JBPを行うように方針を転換してから、PBを減らしてナショナルブランド(NB)中心に扱うように変化していま す。

JBPでは、年1回ほどのペースで、メーカーさんと一緒にアメリカ研修に行っています。前回は140人ほどの陣容で、某大手外資系メーカーの本社や、ウォルマートの本社があるベントンビルを訪問しています。前半のハイライトは、P&Gとウォルマートがいかに協力関係をつくっていったのかをP&Gの初代カスタマーチームリーダーに語っていただきました。次にユニリーバのカスタマーマーケティングチームの方に、JBPの具体的なプロセスをご紹介いただき、最後に某大手外資系メーカーの本社で、最新の企業対企業の取組みについてのお話を伺っています。

タブレットカートでリテールメディア化推進

──以前は中国に600人規模の開発の拠点を持って、オフショア(海外)でシステムを開発しているのも御社の特徴でした。

西川　中国の開発人員はひところより減っています。現在は日本と中国を含めて300人ぐらいの陣容です。いま中国にいるメンバーは、長く一緒にやってくれている強い人材が残っていて頼もしい仲間です。いまも開発の主たる現場は中国です。オフショアといえば、上流工程を日本人がやって、プログラミングを海外で、というのが一般的でしたが、当社では日本に中国人のメンバーが来て上流の仕事をするというようなこともあります。

──情報システムはクラウド上で運用されているのですか?

西川　いいえ、いまはクラウドは使っていません。オンプレです(データセンターにある物理サーバーを利用している)。

──クラウドの採用は時期尚早ということでしょうか。

西川　たまたまシステム刷新のタイミングと、クラウド普及のタイミングが合いませんでした。また、現在のシステム構成では、コスト面でもいまのところオンプレの方が優れているという状況です。次のシステム更新のタイミングでは、クラウドの活用も考えたいとおもっています。要するにやりたいことができればいいので、クラウドがいいとか、オンプレがいいということではありません。

──技術を採用するときに方針はありますか。

西川　システムにイノベーションを起こしていこうとしたときには、新しいものにチャレンジしなければなりませんが、基幹システムやオペレーションをつかさどる方は、枯れた技術がよいと考えています。

──最近バズワードかとおもうほど、ちまたではAIという言葉が使われていますが、御社はAIをどのように活用されようとしていますか?

西川　AI技術を活用して、OneToOneマーケティングをしたいと考えています。過去の購買データや、回遊データをAIで分析し、そのデータを現在テスト中のタブレットカートなど、情報発信の技術と組み合わせることで、お客さまの買物をサポートするというものです。ログインした状態でタブレットカートを使っていただくことで、売場に合わせてパーソナライズされたクーポンをタブレット上に表示することができる状態を目指します。今後、売場のマーケティングは重要なポイントだと考えています。モノを売るためのコストが売場にシフトすることで、無駄なコストが省けるはずです。

もうひとつ取り組んでいることが、タブレットカートでチェックアウトをしながら買物をしていただくというものです。ログインした状態で購入した商品をスキャンし、その情報を分析することで、タブレット上でおすすめする商品もリアルタイムに変わっていく。よりよい買物体験をしていただくことを目指します。

われわれは、お客さまの買物行動をプッシュする新しいメディア、つまりリテールメディアをつくっていこうとしています。実店舗に日常の買物に来られるお客さまのうち、買うものを事前に品目まで決めている割合は2割程度で、残りの8割は非計画購買だという調査結果があります。つまり8割のお客さまは「夕飯のおかずの肉を買おう」とか、「子供の衣類を買おう」とか、「生活消耗品を買おう」とか、漠然と買うカテゴリーを決めていても、ブランドやアイテムは決まっていないという状態なのです。テレビや広告などのマス広告は、商品についての一定の認知を得られるかもしれませんが、最後にお客さまをプッシュする効果は見込めません。ですから、店舗のメディアとしての役割は非常に重要です。売上の違いにもつながりますし、ブランドスイッチのきっかけにもなります。

当社の会長の永田(久男氏)は、ビールのシェア上位3社で使われている、テレビCMを中心とした莫大な額の広告宣伝費は大きな効率化の対象になりうると常日ごろからいっています。これを店頭にシフトしていくべきですし、もっと効率的に使っていかなければおかしいのです。店舗のメディアがマスメディアに取って代わる部分が必ず発生する。リテールメディアで価値をつくっていこうとしています。

膨大な最適化課題はITなしには解決し得ない

──中国にもよく行かれているようですが、比較して今後日本の小売業はどのように変化していくと思われますか。

西川　あちらはほぼキャッシュレスの状況です。日本も支払いはできるだけキャッシュレスにしていく必要がありますね。ATMに代わるものを小売が提供すべきでしょう。プリペイドカードへのチャージも、銀行口座と直結してオートチャージになっているといいですね。現金やチャージの手間がない状態で、買物できる環境を目指したいです。

Amazonが全部を席巻するのではないかということに関しては、実店舗が便利で安くて、欲しい品揃えをきちんとしているという状態をつくることで、お店に行った方がいいよね、とお客さまにおもっていただくことが大切です。危機感を持って変化すべき時期なのだとおもいます。

われわれは、お客さまのニーズや地域ごとのいろいろな違いに対して、究極のところまでマッチングできているかというと、まだまだできていないことの方が多い状態です。ですからまだやる余地は大きいですし、そこにいままでよりもより早く細かく自動で情報を処理できるコンピューティングを活用しない手はありません。

人間に欠けているのは「網羅性」です。小売はどうしても、「勘と度胸」のようなところがあって、これまではそれでも一定の成果を挙げることができました。しかしこれは局地的なものにすぎません。当社のように、大量のアイテム数があって、最適な品揃えをしなければならないような業態にとって、コンピュータやAIは不可欠な存在です。小売業は、膨大な最適化の課題を解くということだと思っています。マッチングの精度の競争ではないでしょうか。マッチングとマッチングの戦いになります。

──店頭起点のマーケティングの高度化を訴え続ける本誌と非常に親和性がある取組みですね。本日は大変刺激的なお話をありがとうございました。