データは新しい金」という言葉を耳にしたことがあるだろう。

自動化は、データ分析とレポーティングを加速する上で極めて重要な役割を果たしている。複雑なアルゴリズムと機械学習モデルは、膨大なデータセットの収集と処理を、人間のアナリストが処理する時間の数分の一で行うことができる。このスピードと効率性により、組織はトレンドに迅速に対応し、機会を特定し、リスクを軽減することができる。

小売業が労働力不足に直面する中、時間のかかる作業の自動化は、革新的なソリューションであると同時に、店舗内のデータを活用する大きなチャンスでもある。

ロボット自身がデータから利益を得る  

小売業における自動化プロセスでは、安全性の確保が最優先される。これは、従業員や顧客が共有する非常にダイナミックな環境にロボットを組み込む場合に特に重要になる。ロボットが通路を移動するのを観察するのは簡単そうに見えるかもしれないが、そのプロセスにはAIと機械学習に根ざした多様なアルゴリズムが複雑に絡み合っている。これらのアルゴリズムは、エコシステム内で展開される様々なシナリオに応じて意思決定を行うように設計されている。

人間の学習と同様に、ロボットも過去の経験から洞察を得る。遭遇する状況が増えれば増えるほど、ロボットの行動を制御するアルゴリズムも洗練されていく。これが大規模になると、1台のロボットの学習が、後続の何千台ものロボットの学習に影響を与えるようになる。この経験から学んだロボットは、類似のシナリオを巧みに処理する能力を備えている。

クラウドソーシングになぞらえれば、各ロボットの意思決定プロセスでは、システム内に保存された多数のシナリオを参照する。この豊富な潜在的選択肢により、各ロボットはインテリジェントにナビゲートし、目の前のタスクに最適な行動方針を決定することができる。

「BRAINOS®の特徴はその規模にあります。私たちのロボットは、ほぼ3万カ所に設置されています。BRAINOS®の周りに構築されたエコシステムは、本当に大きな差別化要因のひとつです。ブレーノスを中心に構築されたエコシステムは、本当に大きな差別化要因のひとつです。

- ブレイン社CTO、ジャラッド・キャノン氏

店舗内データの追跡

信頼できる意思決定を行うためには、データの品質が最も重要です。データプロセスを自動化することで、エラー、矛盾、重複を特定し、修正することができます。その結果、データの正確性と信頼性が向上し、組織は意味のある洞察や傾向を抽出できるようになります。

小売企業は、顧客がオンラインと実店舗のどちらを選ぶかにかかわらず、揺るぎないロイヤルティを育む、卓越したカスタマー・エクスペリエンスを提供することに絶え間なく注力している。しかし、最も重要な課題のひとつは、実店舗そのものにあります。実店舗をデジタル・インテリジェンスに変換するのは、複雑で時間のかかる作業であり、しばしばミスを犯しやすいのです。この盲点は、シームレスなオムニチャネル体験の実現を決定的に妨げ、小売業者がすべての店舗やフルフィルメントセンターにまたがる統一された在庫管理戦略を確立する妨げとなっている。

データの収集は方程式の一部分に過ぎず、このデータを解釈して行動するための堅牢なシステムを持つことも同様に重要である。要するに、保有するデータが多ければ多いほど、その洞察を活用する効率的な仕組みがあればあるほど、より大きな力を得ることができるのだ。

各小売企業はそれぞれ異なるため、そのデータは在庫戦略や構造、データポリシーに基づいている。小売業者の中には、店舗のデータを所有し、既存のシステムに統合することを好むところもある。一方、サードパーティのアプリケーション経由でレポートを受け取ったり、アクションにアクセスしたりすることを好む小売業者もいる。このことから、ソフトウェア企業は、データ管理プロセスにおいて柔軟性を提供する必要がある。

ブレイン・コープとデータ・インサイト

この包括的なAIソリューションは、小売業者の在庫管理を変革するように設計されている。 Brain CorpはGoogle Cloudと協力し、同社の小売AIとデータ分析ポートフォリオをBrain Corpのロボティクス・プラットフォームと組み合わせる。

この協業の特筆すべき成果は、データ収集カメラとセンサーをロボットに統合したBrainOS® Sense Suiteである。この技術とGoogle Cloudの広範な商品認識データベースおよび堅牢なデータ処理機能を組み合わせることで、Brain Corpは小売業者にほぼリアルタイムの洞察を提供することができる。ロボットが捕捉したデータに基づく決定により、小売業者は業務を最適化することができ、トレンドや顧客の好みを正確に把握することで売上増につながります。さらに、このデータ主導型のアプローチにより、効率的な在庫管理を通じて無駄を最小限に抑え、店舗パフォーマンスのさまざまな側面を強化し、最終的にはリソースの効果的な配分と顧客体験の最適化によって店舗の収益性を高めます。