キムチの製造・販売を行う株式会社美山では、小売企業への棚割提案に向けて、提案先の店舗で撮影した写真から陳列状況を調べ、POSデータと1件1件照らし合わせて分析していました。しかし、商品情報のExcelへの入力や集計に時間がかかり、提案内容を検討する時間を十分に確保できないことが課題でした。
同社は「MiseMise店舗調査」と「MiseMise棚割」を検証し、商用導入を決定。写真からの商品情報の読み取りと、AIによる集計をどう評価したのか。導入を推進したK様に、従来の業務、導入の決め手、今後の活用について伺いました。
――売場調査や提案業務を見直そうと思ったきっかけを教えてください。
K様：営業担当者の提案準備を支援したかったことが出発点です。以前から棚割の分析は行っていましたが、各担当者が売場写真を見ながら商品情報をExcelに手入力しており、その作業に多くの時間がかかっていました。
また、若い営業メンバーも増えていたので、棚割提案をどう進めればよいか迷ったときに、支援できるような仕組みが必要だと感じていました。提案に必要な集計・分析結果を取り出しやすくすることで、取引先に何を提案するかを考える時間をつくり、何から手を付ければよいか分からずに止まってしまう状態を減らしたいと思っていました。
――導入前は、売場調査から提案資料の作成まで、どのように進めていましたか。
K様：営業担当者が店舗で売場写真を撮り、競合の商品や販売価格を確認して、商品情報を一つずつExcelに入力していました。売場調査、Excelでのデータ作成、POSデータとの紐付け、提案資料の作成まで、基本的に各担当者が一連の作業を行っていました。
Excelの操作や関数に慣れていないメンバーもいるので、POSデータから該当する商品を探し、必要な数字を手入力することにも時間がかかっていました。気がつくと、分析よりも入力作業に時間を使ってしまう。提案を考える前の準備が、大きな負担になっていたんです。
――その負担が、特に大きくなるのはどのような場面でしょうか。
K様：春、秋に向けた、年2回の大きな提案の時期です。複数の取引先で時期が重なるので、直近の売場を調べ、分析して提案したくても、通常の営業活動と並行して準備しなければなりません。
同じ小売企業でも、店舗の規模によって棚の大きさや品揃えが違うことがあります。複数店舗を比較する場合は、その分だけ売場写真から棚割データを作成する作業が増えます。詳しく分析できるのは、優先度の高い一部の取引先に限られていました。
――MiseMise店舗調査とMiseMise棚割を、どのような流れで活用しようとしていますか。
K様：まず、MiseMise店舗調査で売場写真から商品名や陳列位置を読み取り、棚割データを作ります。そのデータをMiseMise棚割に取り込み、POSデータと照らし合わせて分析します。
POSデータから売上状況は分かっても、商品が棚のどこに、どのように並んでいるかまでは分かりません。売上の数字に加えて、実際の売場の状況も見ながら提案を考えられることに価値を感じています。
――実際に使ってみて、MiseMise店舗調査の使い勝手はいかがでしたか。
K様：売場写真から作成された棚割データを確認して、一部の商品情報を修正するだけで、棚割データを完成できました。写真を見ながら一つずつ手入力していたときに比べると、作業の負担はかなり軽くなったと感じています。
別の画像認識ツールでは、写真から読み取りたい商品を事前に一つずつ撮影して登録する必要があり、その準備にかなり手間がかかりました。MiseMise店舗調査は、そのような商品撮影や登録の手間が不要ですぐに使い始められたことも良かったですね。
――MiseMise棚割では、実際にどのような使い方を試されましたか。
K様：売上状況などの棚割提案時に必要な情報をAIに質問して集計結果を取り出しました。これまで自分で集計していた内容を取り出せることは大きいですね。
汎用的なAIチャットも試しましたが、分析をする際に毎回情報を入れる必要があり、出力もなかなか安定しませんでした。MiseMise棚割は、一度データを登録しておけば、知りたい内容に応じて質問し、必要な集計結果を確認できるのが便利だと感じています。
――営業メンバーの反応はいかがでしたか。
K様：特に若い営業メンバーからは、「使いやすい」という反応がありました。日常的に触れているChatGPTのような汎用的なAIチャットの使い方に近く、抵抗が少ないのだと思います。
今まで苦労して集計していた情報が、棚割データを登録して質問すれば出てくる。その使い方を見せることで、業務でどう使えるかをイメージしてもらえたと感じています。
――売場写真を棚割データを作成する作業には、どのくらいの時間がかかっていましたか。
K様：担当者のExcelの習熟度にもよりますが、以前は2〜3棚分のデータを作るのに、1日がかりになっていたと思います。MiseMise店舗調査では、読み取り結果が正しいかを確認する時間も含めて、1棚あたり約10分で作れそうだと感じています。
――今後、MiseMiseを活用して、提案準備をどのように変えていきたいですか。
K様：これまで十分に分析できなかった取引先についても、売場の状況を踏まえて提案を検討できるようにしたいです。春、秋のように提案時期が重なっても、入力や集計にかかる時間を減らして、どのような棚割提案するかを考える時間を確保したいと思っています。
「この取引先に何を提案するか」というストーリーは、営業担当者が考えます。MiseMiseで必要な情報を揃え、その情報から何を読み取り、どう提案するかに、より多くの時間を使っていきたいですね。
