「データはある。でも、活かせていない。」——小売現場が抱える見えない課題
小売業界では、ECやSNSを通じたオンライン購買の普及に伴い、消費者の購買行動や価値観が大きく変化しています。この変化に対応するため、各社でデジタル化が急速に進んでいます。店舗の各データを統合するツールの登場もその一例です。
独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の「DX動向2024について」※1 によれば、小売業におけるDXの取り組み状況は70.5%。その内訳は、『会社戦略に基づき一部の部署のみあるいは部署ごとに取り組んでいる』が39.9％。『全社的に取り組んでいる』は30.6％にとどまっています。
「データはある。でも、活かせていない。」何故なのでしょうか？
導入｜数字の海に溺れる、店舗の現場
店舗現場では、売上、来店数、天候、スタッフのシフトなど、毎日大量のデータが届きます。にもかかわらず、成果が思うように伸びない——そんな声を多く耳にします。
独立行政法人中小企業基盤整備機構の「中小企業DX推進に関する調査（2024年）」※2によれば、DX推進の課題として「IT に関わる人材が足りない」が 25.4％、「DX 推進に関わる人材が足りない」が 24.8％。つまり、課題の半分以上は「データを利用するヒト」に関するものです。
現場をまとめるマネージャーも「次にどんな行動を取ればいいのか分からない」と感じている事が多いといいます。せっかくのデータも、数字を「見ているだけ」では活かすことができません。
いま小売業が直面している最大の課題は、この「行動につながらないデータ」にあります。
問題の本質｜人手と時間の限界
現場のマネージャーは日々、多忙を極めます。Excelを開いて分析する時間も、ダッシュボードをじっくり眺める余裕もありません。
「なぜ昨日の売上が落ちたのか」
「今日のスタッフ配置は適切か」
これらを判断するには、来店者数（トラフィック）、購買率（コンバージョン率）、客単価といった複数のデータを組み合わせて分析する必要があります。しかし、人の勘や経験だけでそれを正確に行うのは限界があります。
多くの企業がデータ活用に投資しているのに成果が出ない理由。それは、データが「見るためのもの」で止まっているからです。
Flow AIの登場｜データが「次の一手」を提案する
Flow AIは、この「データ停滞」を解消するために生まれました。
AIがリアルタイムで店舗データを分析し、「何が起きているのか」だけでなく、「次に何をすべきか」まで提案します。
たとえば、
・来店者数が目標を下回っている時は「外看板の訴求を変更」を提案
・コンバージョン率が低い日は「スタッフ配置の再調整」を指示
・天候変化によって売上が鈍る前に「関連商品の前出し」を推奨
これらの提案を数字と連動し確認し、実行するだけ。分析や報告の手間は不要です。
Flow AIは、店舗のリアルタイムデータをもとに、行動を生み出すAIアシスタントとして機能します。
具体例｜数字をみて行動する店舗へ
Flow AIを導入すると、店舗状況をリアルタイムで要約・可視化できるため、判断のスピードが劇的に向上します。データに基づいた効率的なシフト設計や在庫管理が可能になり、コンバージョン率の改善にもつながります。
また、閉店前のレポート作成にかかる時間も大幅に削減。マネージャーの時間が「考える時間」から「行動する時間」へと変わります。
さらに、成功事例を全店舗で共有することで、企業全体のパフォーマンスが底上げされます。
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【参考】
独立行政法人情報処理推進機構（IPA）「DX動向2024について」※1
独立行政法人中小企業基盤整備機構の中小企業DX推進に関する調査（2024年）※2
