Owned株式会社（東京都品川区、代表取締役社長、石井翔、以下「当社」）は、小売業界向けに「AIの活用を最適に行うためのデータ管理方法をまとめたレポート」の2025年7月版（全32ページ）を無料公開いたしました。
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本レポートの内容
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本レポートでは、小売業界向けにAI活用を進める上で、データの質や整理不足、定義の不一致がもたらす問題とその解決策を解説します。
AI技術の導入が進む中、多くの企業がデータ管理の課題に直面し、AIの効果を十分に引き出せていないのではないでしょうか。AIモデルのパフォーマンスは学習データの質に依存しますが、不正確なデータや欠損データが問題となり、AIの分析や予測の精度を低下させています。
例えば、顧客情報の未更新や収集基準が統一されていないことが原因です。また、部門間で分散管理される膨大なデータが、AIが全体像を理解する障害となっています。このような場合、データレイクやデータウェアハウスの導入が効果的であり、データの一元化と整備が求められます。
さらに、データの基準や定義が部門間で異なることもAI活用の妨げとなっています。例えば、「顧客」の定義が部門ごとに異なるケースでは、AIが正確な学習や分析を行うことが難しくなります。この課題に対応するには、データガバナンスを強化し、標準化されたルールを策定することが不可欠です。解決策としては、データクレンジングツールを用いて不正確なデータを補正し、データの統一と一元管理を進めることが挙げられます。また、業務目標に基づいたデータ設計を行うことで、AIのパフォーマンスを向上させることが可能です。
これらの課題に対する具体的な対応策と業界別の活用例を詳しく紹介しています。AI活用を最大化するための指針としてご活用ください。
AIデータ活用で解決できる課題と活用例も紹介
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本レポートでは、AIを活用した小売業界の効率化と顧客満足度向上の成功事例を通じて、業界全体が持続的な成長と競争力を実現するための戦略や実践方法を紹介しています。
AIは顧客の購買履歴や市場動向を分析し、各商品ごとの需要を正確に予測することが可能です。この需要予測に基づき在庫を最適化することで、過剰在庫や品切れといった課題を防ぎます。
さらに、AIは顧客の過去の購買データや好みを基に、パーソナライズされた商品提案を行うことができます。例えば、特定の顧客に好まれるカラーやデザインを反映した商品を提案することで、購買体験を最適化します。また、プロモーションやディスカウントを顧客ごとに最適化することも可能で、これにより顧客満足度が向上し、リピーターの獲得を促進します。このような個別対応は、顧客との関係をより強固なものにします。
これらのAI活用事例は、小売業界の効率化と売上向上を支える重要な手段となります。これらの取り組みに加え、AI導入後のパフォーマンスを監視し、施策を最適化する方法についても解説しています。
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～Owned株式会社について（https://owned.co.jp/）～
2020年創業。東京都品川区。代表取締役、石井 翔。大学在学中に株式会社終活ねっとにジョインし、わずか2年半で月間1,000万PVを叩き出したメディアの幹部として運営に携わる。株式会社終活ねっとがDMMにジョインするタイミングで、Owned株式会社を立ち上げ「デジタルの力で企業活動を一歩前に」「DXで健康のアンフェアがない世界を創る」というビジョンを見据え、「DXコンサルティング事業」「オンライン診療事業」の2事業を展開。2023年7月に、世界6位、アジアNo1*のPRエージェンシーのベクトルグループに参画。同月にホワイトニング事業、プロケアホワイトニング (https://procare-whitening.com/) を開始した。2024年6月より、幹細胞クリニック東京 (https://kansaibou-clinic.or.jp/) の包括的マーケティング支援を開始するなど、医療ドメインにおける事業の多角化を進めている。
本リリースに関するお問い合わせ
Owned株式会社
広報部
TEL：03-6303-9786
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