デジタルと新業態が牽引する「店頭起点のマーケティング」革命

👉【変わらなければ生き残れない】ニューフォーマット開発、プラットフォーム構築で店頭起点のマーケティングを進化させる：マツキヨココカラ＆カンパニー 取締役 松田崇氏

マツキヨココカラ＆カンパニーの戦略は、業界平均を大きく上回る化粧品と医薬品の構成比72％という、高付加価値型のビジネスモデルを基盤としています 。彼らは、「ユーザー数×LTV」を最重要指標と捉え、LTVを向上させるドライバーとして「チャネルの併用」と「サービスの併用」を促進しています 。特に注目すべきは、アプリを活用したデジタルサービス（メイクシミュレーション、調剤デジタルサービス、在庫を使った宅配サービスなど）の利用が、顧客のLTVを最大3.1倍にも引き上げているという具体的な実証データです 。

さらに、同社はオフライン戦略として、美容感度の高いお客様が集まる都市部に「旗艦店」や化粧品特化型の「ビューティフラッグシップ店舗」といったニューフォーマットを展開しています 。しかし、この新業態開発の真の目的は、従来のマス広告に依存した手法ではなく、「店舗発・店頭起点のマーケティング」を実践し、その有効性を示すことにあります 。

店頭での購買をきっかけにクチコミやSNSの投稿が自然発生的に盛り上がるという、従来の購買プロセス（セールスファネル）を逆転させた成功事例（資生堂アネッサとの共同企画商品など）は、小売業界の常識を覆すほどのインパクトを持っています 。

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ネットスーパーの成長と課題

冒頭、10X CEOの矢本真丈氏は、次のように時代背景を解説。

「食品スーパーマーケット業界は、1960年代前半に業態が確立し、1990年代後半まで急速に店舗数を拡大してきました。しかし、2000年代以降は店舗数の増加が緩やかとなり、人手不足や原価高騰による粗利圧迫など構造的な課題に直面しています。こうした背景から、各社がDX（デジタルトランスフォーメーション）を活用し、労働生産性を高めることが喫緊のテーマとなっているのです」（矢本氏）

同社が提供するStailerは、ネットスーパーを構築・成長させるためのプラットフォームだが、単なるシステム導入にとどまらず、販促施策やオペレーション効率化など、多面的なサポートを提供する点が特徴だ。

既存のネットスーパー市場はEC成長率が10%前後と比較的緩やかだが、Stailer導入企業全体でみると、同期間の流通総額成長率は約56%を記録。年間流通総額は数百億円規模に達している。利用客の中心は子育て世帯やヤングファミリー層で、ネットスーパー利用開始後、1人あたりの小売への支出金額が大幅に上昇する（ライフタイムバリュー向上）傾向も確認されている。

以下の図は、ネットスーパーにおける1カゴ当たりの売上から商品原価・ピッキングやパッキング・配達などのオペレーションコストを差し引き、最終的な営業利益がどう生み出されるかを示したものだ。ネットスーパーの場合、店舗側が受注後のピック・パックや配送を担う必要があるほか、稼働していない時間帯のアイドリングコストなども発生しやすいのが特徴である。

株式会社10Xでは、こうしたコスト構造を踏まえ、大きく3つの観点でパートナー企業の収益改善をサポートしている。

1. カゴ単価の向上：商圏設定や配達料設計、検索体験・商品レコメンドの最適化などにより、1回の買物での購入金額を高める。

2. カゴ粗利率の改善：ネットならではの詳細な購買データを活用し、価格弾力性を捉えながら商品価格（粗利）を最適化する。

3. オペレーションコストの削減：ピッキング・配送スタッフの作業をモバイルアプリで可視化し、店舗や配達の稼働率を分析。課題を抽出し、地道な改善を重ねることで生産性を高める。

デリシアが示す“ネットスーパー黒字化”の道

今回の記者発表会では、長野県でスーパーマーケット「デリシア」を運営する株式会社デリシアの代表取締役社長・森 真也氏が登壇。Stailer導入前後の変化を次のように語った。

「当社はかなり早い時期からネットスーパーを運営していましたが、店頭との商品マスタ連携問題や紙ベースでのピッキングなど、システム的・オペレーション的な課題を解決できないまま拠点だけが増減していた状況でした。欠品率も高止まりで、コストばかりが先行していたのです」（森氏）

こうした課題を10Xとともに解決するため、デリシアでは2022年9月末からStailerを導入。結果として稼働会員数は約1.4倍に増え、欠品率も4%から1%に改善。売上高は2.5倍に拡大し、店舗段階での営業利益率はマイナス31.4%から1年半で黒字化へ転じた。

「10Xさんは、システム導入だけでなく、販促業務の効率化やデータ分析、課題に即した施策提案まで含めて伴走してくれました。定期的なデータ共有と振り返りで、PDCAを実行しやすかったのが黒字化の鍵だと考えています」(森氏）

スーパーマーケットDXを加速させる「Stailerマルチプロダクト戦略」

今回の発表会では、Stailerの新戦略として「小売業のDX全体を支えるプラットフォーム」への進化が示された。具体的には、オンライン・オフラインの会員IDや購買データを一元化し、販促を最適化する「Stailer OMNI」、商品別の価格をAIで最適化し、粗利確保を支援する「Stailer AIプライシング」、商品・販促データを集約し、バイヤーの業務を効率化する「Stailer MD」、需要予測と在庫管理をAIが行い、発注の手間を軽減する「Stailer AI発注」、各システムに散在するデータを統合し、外部連携もしやすい基盤を提供する「Stailer データストア」という複数プロダクトの提供を開始する。

7月にはまずAI発注がリリースされ、その後、冬にAIプライシングやMDが投入される予定だ。

DXは現場を解放し、経営を変えるか

10Xの矢本氏は、新プロダクトの狙いを次のように説明する。

「スーパーマーケットは粗利益の確保と人手不足という二重苦を抱え、労働生産性の向上が大きなテーマになっています。Stailerでは、ネットスーパーだけでなく、基幹システムや在庫管理、価格戦略など店舗運営の根幹を支える仕組みを強化し、AIとデジタル技術で一気通貫のDXを進めていきたいと考えています」（矢本氏）

一方で、デリシアの森氏は自身の店舗運営を踏まえ、こう展望する。

「10Xさんとは現場をともに回り、データと業務プロセスを丁寧に見直すところから着手しています。価格設定や商品管理など、DXで最適化できる業務はまだまだ多い。今後も同じゴールを共有するパートナーとして、一緒に取り組んでいきたいです」（森氏）

小売各社がネットスーパーやEC戦略を加速させる一方、収益化の難しさも指摘されてきた。しかし、デリシアがStailer導入により店舗段階で黒字化を実現した事例は、特に地方中堅小売業にもDXの可能性を示唆する。

「Enpowering Retail’s Future with Tech & AI」を掲げる10Xと、従来の慣習や枠組みを抜本的に変えようとする地方スーパーマーケット――両者のパートナーシップは、店舗中心の商売をベースにしながらも、デジタル技術を融合させて経営改革を進める1つのモデルケースとなり得るだろう。

小売業の持続的な成長に不可欠なのは「労働生産性の向上」に他ならない

――「スーパーマーケットのこれまでとこれから」を非常に興味深く拝見しました。小売業、特に食品小売業は今後どうなっていくとお考えなのか、改めてお話いただけますか。

矢本：小売業が持続的な産業であり続けるためには、今までのあり方から、生産性を突き詰めたあり方に変わっていかなくてはなりません。これまでの発展の延長の仕方では、SMやドラッグストア（DgS）といったチェーンストアがインフラとして残っていくことは難しいと思います。

――生産性の向上は誰もが目指しているところですが、実現は容易ではありません。そこに対して何をしていけばよいのでしょうか。

矢本：今広く言われている「生産性」とは、そもそも何の生産性なのかが抜けています。私が強く訴えているのは、「労働生産性」を向上させなければならないということです。

ベンチマークする数値をしっかり設定し、従業員一人あたりがあげる粗利を高めていかなくてはなりません。例えばSMの従業員一人あたりの粗利の中央値は700万円程度ですが、これをどのぐらいまで上げるべきなのか。この数値目標がないことには、業務改善のためのデジタルソリューションを入れても、それによって本当に労働生産性が上がったかどうかまでは測れません。私が小売業の経営者の方と話していて、労働生産性がいくらかを訪ねても、すぐには返ってこないことが多いですね。

――そもそもの数字が出てこないわけですね。

矢本：はい。これまでは売上が上がれば企業としてはOKとされてきたと思いますが、今後は人口が集中している一部のエリア以外では、売上を上げるのも難しくなっていきます。

そうであれば、「どうすれば今の売上規模のまま利益をたくさん出せるようになるのか」、「どうすれば今の10分の1の人数で今と同様の売上規模を維持できるか」といった、経営の土台を築くための方策を考えるべきです。シェア争いばかりを続けていても、お互いの体力が削られていくだけです。

――それは、ここ数年でパートナーさんをサポートしていく中で見えてきたことですか。

矢本：そうですね。我々はネットスーパーを支援してきましたが、ネットスーパー事業はこの10年ほどで「儲からない事業」という市場の認知が作られすぎてしまいました。

我々がパートナーさんにネットスーパーのプラットフォームを売り込んでいく際に、一番のボトルネックになっていたのはその部分です。ほとんどの会社は、「10Xのプラットフォームに乗る・乗らない」ではなく、「ネットスーパー自体をやらない」という選択をされました。

ではやらない理由は何かというと、「儲からないことをやっている余裕がない」とのことでした。

つまりネットスーパーは社会インフラとしての価値があることはわかっているけれど、事業の経済性・生産性に問題があるために広がっていかないというわけです。であれば、我々はこの問題を真正面から解決して、市場を広げていこうという方向に舵を切り直したのが昨年のことです。それと同じことがネットスーパーだけでなく、小売業全体にも起きていると思います。

デリシアを２年で黒字化へ導いた３つの柱

――そういった中で、長野県のSMのデリシアさんのネットスーパー事業を黒字化されたと伺いました。何をしたことで結果を出せたのでしょうか。

矢本：大きく3つの柱があります。1つ目は単純に、商圏の方からしっかり認知いただいて、たくさん受注して売上を伸ばせたということです。コストだけ改善したところで、売上に一定の規模がないと、利益を出せるようにはなりません。デリシアさんではStailerを導入してから2年強で、ネットスーパーの売上規模が2倍以上になりました。

2つ目の大きな柱がプライシングです。お客様自身がピックパック（ピッキングとパッキング）して持ち帰る店舗のサービスと、ピックパックから配達まで全部店舗が行うネットスーパーで、同じ値付けをしていては儲かりません。

Stailerには受注から配達・決済まで、全てのタッチポイントのデータが集まるので、データを見て適切なプライシングを提案することができます。そこで、価格弾力性が低い商品は何なのかをデータを使って見定め、お客様の許容範囲まで価格を上げることでしっかり粗利を取り、全体の粗利率を改善することに取り組みました。

例えばECでは、カートのはじめに投入されるのは、お客様がそれを欲しいと思って（そのウェブストアに）来店される商品です。たとえば果物や日配商品などは、はじめの方に投入されることが多いですね。こうした商品は、値段を上げるとお客様は気づいて離脱していきますから、むしろ少し価格を下げて、来店していただくための理由にしてもらいます。

一方でカートに後の方で投入される商品…例えば一部の冷凍食品やカップ麺などは、「せっかく配達してくれるなら一緒に買おう」というように、利便性で購入されています。お客様はこれらの商品の値段はそれほど気にされていないので、少し値上げをご提案します。

またケースの水など、配達コストが大きい商品は少し値上げしますが、それでもamazonなどで買うよりは安価な価格を提示できます。このような商品のプライシングも、カートへの投入順序のデータを持っているのでしやすいわけです。

3つ目の柱は、ピッキング・パッキング・配達のオペレーションの効率化です。この点についても、「誰がどのお店でピッキングしているか」、「1時間あたりのピッキング点数が何点か」などのデータは全て取れています。そこで、平均値や中央値よりも低い店舗はどこに問題があるのかを探り、改善する取り組みを実施しました。

また、ピックパックを配達業者に委託している店舗のデータを見たところ、1件あたりのコストが上がっていることがわかったため、内製に切り替えました。このように一つ一つの問題点を地道に直す作業をしていきました。

今年はデリシアさんでやったことをある種の機能として、さらに研ぎ澄ませたものを作り、「Stailerを入れれば放っておいても黒字になる」というプロダクトにしていきたいですね。

ネットスーパーで利益を出してエコシステムを成立させる

――導入から2年で黒字化とはすばらしい事例を生み出されましたね。デリシアのある長野県では配送のオペレーション構築の難易度が高そうにも思えます。

矢本：長野県は山と雪がありますから配達効率をあげていくのは難しい地域です。デリシアさんの事例は、その中でもビジネスが成立しているということに大きな意味があると思っています。

どの会社にも共通して言えることですが、配達自体にはあまり工夫の余地がありません。例えば「店舗Aには配達用のバンが1台あり、1日の出荷の上限は24件」といった配送の上限を設定した場合に、先にキャパシティが足りなくなるのは「ピッキング・パックキング」などの店舗作業の方です。出荷件数を増やすためには、まずは配達の前工程であるピッキングやパッキングのキャパシティを拡張して生産性を上げる方が効果的だと考えています。

――ネットスーパーというビジネスモデルは今までは儲からないままで拡大してきましたが、ようやく黒字化の事例が出てきましたね。

矢本：はい。これまでは店舗事業で出た利益を持ってきてなんとかネットスーパーを回しても、そこで利益が出ずに抜けていってしまう状態でした。利益が再投資に回るエコシステムの形になっていなかったのです。ネットスーパーで利益が出れば再投資されて回っていくので、雪だるま式に大きくなっていきます。その段階にいかに早く全ての会社が到達できるようにするかが重要です。

イオンさんや西友さんのような巨額投資はなかなか真似できませんが、ネットスーパーの売上もまだ数億円規模というデリシアさんのような会社でも、利益はしっかり出ています。であれば「自分たちにもできるかもしれない」と思う会社はもっと増えると思いますし、今年以降はそうした事例をたくさん作っていきたいですね。

地方スーパーマーケットの課題

――採用難に人口減、インフレと大きな環境変化の中、地方のSMは今後事業継続が厳しくなってくる企業も少なくなさそうです。矢本さんはどうお考えですか。

矢本：地方であるかどうかに関わらず、SMの市場環境は非常に厳しいと思います。需要の面でも供給力の面でも人が減っている中、「原価」「人」「電気」の三大コストは全て上がっていきます。SMはそれを価格に転嫁する能力を30年間持ってこなかったのに、これからこの産業をどうやって維持していけばいいのか。この厳しい問題に、地方のスーパーはより強く晒されています。

彼らがそのような環境においても生産性を上げて、独立して利益を上げられるようになれば、「大手SMやDgSに買われる」か「独立独歩で地域のインフラとして継続経営していく」の2択から出口が選べるようになります。3択目の「倒産する」が消えるだけでも、非常に価値があること。今、地方の多くのSMが、2択から選べるようにしていけるかどうかの分水嶺にいると思います。

一方でM&Aの状況を見ても、なかなか買い手がいないのが現実です。今、SM業界の買い手で一番大きいのはDgS、次いで同業のSMですが、SMのサプライチェーンは厳しく、地方をまたがって買収するのは難しい。また利益が出ない店舗を買うことは考えづらいことからも、M&Aもあまり活発だとは言えません。

となると、第一の選択肢となるのは自分の足できちんと立って経営し、高齢者を中心とした、地方に残っている多くの人たちのインフラになることだと思います。

――DgSへのネット販売導入においてはどのような役割を果たせそうでしょうか。

矢本：やはり薬やDgSでしか取り扱っていないもの、またSMでは品揃えが少ないオムツや介護商品などを配達で受け取りたいというニーズはあります。ただしそれらはamazonなどでも購入できるので、ネットDgSにそこまで強いニーズがあるのかについては、正直なところまだ我々もわかっていません。

我々が支援しているネットDgSでも、はじめにカートに入れられるのは食品が多く、ネットスーパーの別物として扱われている部分があります。薬王堂さんなどはEDLP（エブリデー・ロー・プライス）なので、SMと比べて一部の商品が常に安いといった面で使われている側面が強いと思います。

そういったニーズを探っているうちに、DgSは業界再編がすごく進んでしまっていますね。

20、30年かけて長期でネットスーパーのエコシステムをつくる

――業界は大きく変化していて、個人的にはこの数年に一つの山場があると感じています。こういった中で御社ではどのような形で事業を展開してきたのか、また今後の展望をどう描いているのか教えてください。

矢本：我々はそもそも、ネットスーパー市場を支援し続けてきました。ネットスーパー市場は直近では毎年10数%ずつ伸びていて、これは社会インフラになるべきものだと思っています。インフラの条件の一つが、利益が出て、それが再投資されて大きくなるという、エコシステムが回っていくことです。今はそれを実現するための機会だと感じていますし、20年、30年かけて、長期で取り組んでいくつもりです。

今までのStailerは高い価格で導入していただくものでしたが、大手ではない会社さんも手軽に導入できるように、我々の中でコスト構造を見直し、会社のリストラクチャリングも進めてきました。

その結果、小さい会社さんが1店舗からでも導入でき、その地域にとってネットスーパーが必要なものなのかどうかの実験もできるようになってきました。今後はそういった小さい会社さんへの導入が進んでいくと思います。

併せて、大手の会社さんがしっかり伸びていくことがマーケットの先端を広げていくことになると考えており、今年は大手リテーラーへの導入も決まっています。大手と小さな会社の2つの支援を同時に進められる企業であり、プロダクトになっていきたいですね。

また、昨年小売の経営者さんと対面したり、現場調査をしたり、各社の財務諸表を分析したりする中で、やはり課題が膨大にあると感じました。今のSMの一番の課題は、間違いなく生産性の問題です。ならば「どの生産性をどのように変えていくのか」ということに対して自分たちのプロダクトを用意したいと考え、現在新規事業にも取り組んでいるところです。

我々は日本の小売業のDX部になりたいと思っていますが、30年かけて取り組もうと思ったら、まずは自分たちが30年戦える体にならなくてはいけません。我々自身もしっかりと利益を出しながら成長する体制を作り、小売業さんたちと一緒に歩んでいきたいと考えています。

――ありがとうございました。

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2025年が読者の皆様によってよい年になりますようお祈り申し上げます。

「MiseMise」は品出し、AI値引き、棚割、自律移動ロボット、分析の5つのツールから構成されており、人手不足や食品ロスなど、リテール業界におけるチェーンストアの課題をPFNのDX・AI・ロボット技術の組み合わせで解決する新ソリューションだという。

ビジネス的にはSaaS型で、コンサルティングも交えて進めていく。初年度売上目標は10億円、3年後には100億円。BtoB型ビジネスを進めてきたことによる現場に入り込んだ連携が強みだという。

小売世界の拡張を目指し、主力事業の一つとして取り組む

まず、PFN 代表取締役最高経営責任者の西川徹氏は今年で創業10周年を迎える同社の事業概略を紹介した。PFNではハードウェアからソフトウェアまでAI技術のバリューチェーンを垂直統合して多くの課題に取り組んでいる。そのなかでも小売関連の取り組みは5年以上前から続けてきたという。

西川氏は「リテールは皆様にもっとも身近な領域。生活には必要不可欠で、さまざまな分野があって市場も大きい。歴史も長いので人によるオペレーション最適化・効率化も進んでいる。いっぽうで、まだ伸び代がある。機械によって便利にできる余地がたくさん残されていることも事実。人の力をエンハンスできる余地がたくさんあることはエキサイティングだ」と述べた。

小売分野への取組理由については「ITを取り込むことで、効率化できる部分が多い。昨今のAIの発展が、ますますリテール分野を加速できる。将来性も含めて主力事業の一つとするべきだと考えて、リテール・ソリューションの発表に至った」と語った。

そして「まだまだ面白い世界がたくさんある。現場の皆さんとディスカッションしながら進めている。今後、『ものを売る』という行為は、その世界自体も拡張していくし、新たな世界観を目指していきたい。全力を注いで一大事業としていきたい」と述べた。

「人による認識の限界」を超えるためには

小売り業界では少子高齢化や人件費行動の影響を受け、人手不足が慢性化している。人材育成のための時間を取ることも難しい。PFN SVP 最高マーケティング責任者の富永朋信氏が新規事業の業界背景について語った。

富永氏は「お店が質的に変化を遂げたのがチェーンストアの誕生。誕生後、現在に至るまで本質的な変化は起きていない。POSなど部分的に効率向上のアイデアはあったが、本質的な変化とは言えない」と話を始めた。

富永氏はチェーンストア・オペレーションとは「多くの認知的負荷がかかる作業」だと述べた。本社の手間も、店頭の手間も大きい。数万の商品をフローのなかで最適化していくことがチェーンストアの業務だ。最適化のためには商品部のデータなどをもとに精度の高い棚割りを作り、配信していくことが重要だが、「チェーンオペレーションがちゃんと回っているチェーンはあまりないのではないか」と述べ、「店舗と本社のあいだが断絶しており、お店で実際に起きていることがブラックボックス化してしまっているからだ」と語った。

この「断絶」と「ブラックボックス化」には、大きくわけて二つの要因があるという。一つは複雑性だ。店舗は非定型で、本社で決めたことをそのまま実現することは難しい。品切れは売上機会損失だけでなく、今後の売上にも響く。情報の流れがコントロールができてないことによる、本社と店舗間のコミュニケーションも課題となっている。

これらには「人による認識の限界がある」と富永氏は述べた。店舗内全てに目を行き渡らせることは人間にはできない。一人一人の作業も個人のなかで完結してしまっており、ジョブのノウハウの共有も進まない。こういった点をPFNの技術で解決することを目指す。そして「100年間変わってこなかったチェーンストアをアップデートしたい」と語った。

「何を改善するか」見定めて逆算してデータを取得することが重要

「MiseMise」のサービス概要の詳細は、PFN リテール担当VPの海野裕也氏が紹介した。海野氏はチェーンストアの経営全体を支援し、「社歴1日でも誰でもベテランになれる」ソリューションだと語った。

海野氏も「認識の限界を超えるためにはデータに基づくことが重要だ」と話を始めた。よくある失敗は「今あるデータをいかに活用するか」ということから始めてしまうことだという。「ありもの」のデータは基本的に「副産物」として生まれているものに過ぎず、業務改善に本当に必要なデータではない。では何が必要なのか。

POSや受発注データをいかに分析しても、一番重要なデータである「店舗の売り場」そのものデータは出てこない。それらは人の頭の中にしかない。まず、それをデータ化する必要がある。そしてデータに基づいた意思決定、あるいは行動など、「何を改善するか」を見定めて、そこから必要なデータを逆算して取得しにいく必要があると海野氏は強調した。そこでPFNでは実際の現場に張り付いて、何のデータが必要なのかを調べながら「MiseMise」を作ったと述べた。

たとえば実際に品出しを手伝おうとしても、商品の場所が探せない。バックルームがデータ化されておらず、在庫バックヤードに行っても初見では見つけることが難しいからだ。ところが店員へのインタビューではその課題には気づけなかったという。それぞれの担当者は自分で整理しているため不便を感じていないからだ。しかしこれでは「その人」がいないと業務が回らないし、担当外の人が応援に来ても役に立たない。

すなわち、業務が属人化しており、チーム作業ができなくなっているのだ。PFNではこのような「欠けているデータ」を調べてIT化するためのツールを作り、業務設計を行った。

開発のために、まずPFNのオフィスにバックルームを作った。かご台車を実際に並べて、自分たちのプロダクトが本当に役立つのかどうか検証を行なって、フィードバックをするなど「地に足がついた製品開発を繰り返した」という。

「MiseMise」は一言でいえば「お店で何が起こっているのかをログ化できる」ツールであり、結果的にその情報に基づいて意思決定ができるようになるという。さらにそこから新たな変化を起こすことができる。

PFNの売りである「AI」や「ロボット」は業務の観点から見ると「部品」でしかなく、業務のなかの一部分しか担えない。そのため、これらの「道具」がある前提で、新たに業務全体を見据えて考え直し、新たな業務を発明することが重要だと語った。

MiseMiseツールは5種類

MiseMiseツールは5種類から構成される。

1）探す手間をなくす「MiseMise品出し」

MiseMise品出しは品出し・在庫管理を支援する。入庫してきたかご車に看板をつけて商品データと紐付けし、ケース単位で在庫管理を行うことで、バックルームのどこに何があるのかをデータ化する。これにより、誰でもすぐに品出しができるようになる。

具体的には店頭でハンディ端末を使って商品をスキャンすると、在庫がどこのかご車に載っているのかが担当者でなくても、すぐにわかるようになる。補充する品をメモする必要もなくなる。これにより商品を探す時間が50％下がり、売り上げが4％向上したという。特にバックルームに何が何個あるのかわかるので、「ないものを探し続ける手間がなくなる」点が大きいとのことだった。もちろん重たいかご車を何度も引き出す手間もなくなる。

2）誰でもベテラン同様の高精度値引きが可能になる「MiseMiseAI値引き」

MiseMiseAI値引きは、惣菜値引きなどを適切に計算する。商品をスキャンしすると値引き率が計算されるので、残っている惣菜個数を入力すると、適切な値引きシールが印刷される仕組みだ。商品データ、蓄積データ、当日変数、担当者や店舗の意思を反映した上で、誰でも高精度な値引きができるようになり、廃棄ロスを減らせる。

3）精度の高い棚割を自動作成「MiseMise棚割」

MiseMise棚割は本部向けの棚割ツールで、どういう商品構成にするべきかを自動計算して、各店舗に送信できる。棚割りは店舗数が多いと負担が大きい。しかも質が高い棚割りを作るのは大変だ。そこで一定の基準を設けて棚割りを自動作成する。たとえば現在は日中の品出し回数を減らすことが求められているが、品出し回数が少ない効率の良い棚割りなどを作ることができる。「なるべくたくさんの切り口を提供できるツールとして開発されている」という。

店舗への配信はスマホや紙などで出力できる。店頭側に対する情報の出し方も工夫しており、指示書を使って、置けてない商品がなんなのか分かりやすく明示する。発注最適化ツールとの連携などはまだ行っていない。

4）自動で欠品や値札の間違いを発見する「MiseMiseロボット」

MiseMiseロボットは、店の状況を把握するためのロボットで、カメラとAIを使って欠品などをチェックできる。計画どおりの棚割りができているのかの検知や値札間違いのチェックも行える。ロボットは自律移動し、障害物そのほかは安全に回避する。バッテリー持続時間は3〜4時間程度。子会社のPreferred Roboticsと共同で開発した。

5）在庫推移だけでなく従業員作業ログも見られる「MiseMise分析」

MiseMise分析は、お店で何ができるのか一元管理して分析するためのツールだ。様々なプロダクトを使って店舗の実情に近いデータを収集されてくるので、それらを見える化する。バックルームから何の品出しが1日に何回行われているのか、従業員の誰が一番品出しを行なっているのかといったことも一目でわかるようになる。

ユニバースその他で実証実験、在庫削減や欠品削減に効果

実際にMiseMiseを試験導入したユーザーの事例も2つ紹介された。北東北3県のスーパーマーケットチェーンであるユニバースでは「MiseMise品出し」を導入。バックルームのどこにどの商品があるか誰でもすぐにわかるようになり、在庫や補充作業の実態をデータで把握できるようになった。

データを活用することで商品の補充回数を減らし、品出しに関連する作業を1日平均5時間も削減。さらに、バックルームに滞留している在庫を把握し、2ヶ月で最大5割の在庫削減に繋がったという。株式会社ユニバース 店舗運営本部 店舗支援部門長の小泉徳彦氏によれば、意外な発見もあったそうだ。

また、「MiseMiseロボット」を試験導入したある店舗（社名非公表）では、店頭における欠品状況を日々確認したり、商品の発注数量と閉店時の在庫数量を適正化したり、値札の価格チェックができるようになった。その結果、営業時間中の欠品を1ヶ月で約50％削減し、売上機会の損失抑制に繋がったとしている。

現場作業と協調しながら新たな小売ビジネスの姿を模索

導入リードタイムはおおよそ1ヶ月から2ヶ月。まずは現状把握から始めるため、最短でも2週間はかかる。最初は試験導入から始めるパターンが多いとのこと。

導入コストに関しては明示されなかったが「どのくらいのターンオーバーがあるかによる。売上20億円の店舗なら月額20万円くらいの価格感」（富永氏）とのことだった。

今後PFNでは個別店舗ごとに異なるシステムやオペレーションとの協調を進めつつ、ソリューションの数を増やしていく。

AIやロボットは他社も行っている。差別化について質問された西川氏は「AIは各要素をノリのように繋げるモデル間の連携を担う。PFNではデータを高度なAIで分析してオペレーションに結びつけることができる。各モジュールだけではなく、それらを結びつけるためには高度なAIが必要であり、そのためには計算力が重要。PFNは計算力を効率よく実現できる。そこが大きな差別化要因だ」と語った。