SUMMARYセミナー概要
今、小売業は物価の高騰や慢性的な人手不足、顧客ニーズの多様化など、多くの課題に直面しています。本セミナーでは、コンビニエンスストアやスーパーマーケット、ドラッグストアなど、特に実店舗を持つ小売業を対象に、こうした課題を乗り越えるための、AI技術を活用したリテールテックソリューションをご紹介いたします。
データから顧客の購買行動や社会の変化による不確実性を分析し、その結果にAI技術を活用することで、発注量・値付け・棚割り・配送ルートの最適化、過剰在庫やフードロスの削減を実現する、その方法を具体的な導入事例を交えて解説いたします。
とくに、大手スーパーマーケットへの値引き最適化・フードロスの削減のためのアルゴリズム導入の事例では、担当者の勘や経験に頼った割引率の決定業務をシステム化するのにあたり、どのように顧客の需要を捉え、どのようなAI技術を用いて最適な金額を算出したのか、詳しくお伝えします。
店舗を持つ小売業にて、売り上げの最大化、業務の効率化をしたい方、「何となく割引シールを貼る」といった感覚だけに頼る業務から脱却したい方はぜひご参加ください。
RECOMMENDこんな方におすすめ
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店舗を持つ小売業にて、発注量・値付け・棚割り・配送ルートの最適化、過剰在庫やフードロスの削減に向けた取り組みを検討されている方
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値引きや発注などの業務を、担当者の勘や経験に頼るのではなく、データやAIを活用して合理的に進めたいと考えている方
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小売業向けにソリューションを提供しているコンサルティング・SIer企業で、最新のリテールテック事例を知りたい方
FEATURESセミナーでわかること・できること
EVENT PROGRAM当日のプログラム
※ 新たに内容を追加させていただく可能性がございます
- プログラム１
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店舗を持つ小売業におけるAI技術を活用した業務改善の具体例
AI技術を用いたリテールテックを活用し、どのように業務を最適化・自動化して、どのように発注量・値付け・棚割り・配送ルートの最適化、過剰在庫やフードロスの削減などの効果を出すのかについて、大手スーパーマーケットへのアルゴリズム導入をはじめとする事例を通してお伝えします。
- プログラム２
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店舗を持つ小売業におけるAI技術を活用した業務改善の進め方
ここまでにご紹介した取り組みをはじめとする、店舗を持つ小売業の業務へのAI技術の導入について、どのようなデータを準備しておくべきか、どのように課題・目的を設定しておくべきか、運用開始までどれくらいの期間がいるのか、当社のこれまでの経験をもとに、お伝えします。
- プログラム３
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オンライン個別相談会
セミナー終了後に講師と直接話せるオンライン個別相談会を実施します。短時間でも、より深く・具体的に聞ける貴重な機会です。「セミナー内容の理解をさらに深めたい」「自社の状況に即した具体的な課題について相談したい」「数理システムとのプロジェクト推進時の具体的な進行イメージを知りたい」、このようなご要望をお持ちの方はぜひご参加ください。 ※セミナー参加フォームからお申込みいただけます。お申し込み多数の場合は、後日別日をご案内いたします。
SPEAKERS登壇者情報
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株式会社NTTデータ数理システム
シミュレーション＆マイニング部 主任研究員梅垣 優
機械学習や最適化技術を活用した、業務課題解決のためのアルゴリズム開発に従事。近年は、小売・製造分野にて、需要予測モデルや在庫・発注の最適化アルゴリズムを構築し、現場の意思決定を高度化する仕組みを設計している。
SCHEDULE開催日程
- イベント名
- 実店舗を持つ小売業へのリテールテック活用セミナー「もう何となく割引シールを貼るのはやめよう！」
- 開催場所
- ウェビナーにて開催します。参加方法は申し込みページでご確認いただけます。
FOLLOW UPイベント後は技術スタッフへの
直接のご相談も可能です
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イベントに参加したけど
よくわからない所があった
担当スタッフによる個別のフォローを行いますので、当社製品について不明な所があれば何でもお聞きください。
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自社の課題を解決するための
具体的な方法が知りたい
解決したい課題をお聞かせいただければ過去の解決事例や、ソリューション・最適なツールのご紹介が可能です。
※不要な営業・ご提案は行いませんのでご安心ください。 -
この分野の知識が無い、
でも解決したい課題がある
どんなお悩みでもぜひ一度お聞かせください。課題の棚卸しや解決に必要な技術のご説明など、お客様のお困りごとの解決の一助となる内容をお伝えします。
ABOUT USNTTデータ数理システムについて
NTTデータ数理システムってどんな会社？
NTTデータ数理システムは「数理科学とコンピュータサイエンスにより現実世界の問題を解決する」をミッションとしている会社です。
1982年設立の会社で、大学で数学や物理を学んでも社会でその知識を発揮できる仕事ができないという人も多い時代から、数理科学的な知識を生かせる場を作りたいという理念で会社を発展させてきました。
ビッグデータブーム、AIブームを経て、今では機械学習を使うために数理科学的な素養のある人を雇いたいという会社も多くなりましたが、このような活動をしている会社としてはかなりの老舗です。
機械学習、統計解析、数理計画、シミュレーションなどの数理科学を背景とした技術を活用し、業種、テーマを問わず幅広く仕事をしています。
NTTデータ数理システムの得意な領域
昨今は AI という言葉で様々な技術領域を包含した表現を行います、当社でもセミナー等では抽象的に AI という言葉を用いた説明を行っています。実際の当社の開発現場では、要素技術を大切にしており理論的背景をおさえ、新旧横断的に活用してお客様へ価値提供しています。
- 機械学習全般（Deep Learning／強化学習／各種モデル）
- データマイニング／テキストマイニング／統計解析
- 数理最適化（厳密解法／近似解法／動的計画法）
- シミュレーション（物理／エージェント／待ち行列など）
などを活用し、日々鍛錬しています。