小売の現場を、AIで無理なく前へ進める
人手不足、インバウンド需要、ECと実店舗の連携など、日本の小売業が抱える課題に対し、ERAIは既存業務に配慮しながら、段階的なAI活用をご支援します。
小売現場が直面する構造的な課題
人手不足、インバウンド需要、チャネルの多様化、データ活用の遅れが同時に進む中で、現場と顧客の双方にとって無理のない仕組みが求められています。
人手不足と業務負荷
レジ、品出し、在庫確認、接客などの負担が集中し、店舗運営の品質に影響を与えています。
インバウンド対応
多言語での商品案内や免税手続きなど、スタッフの語学力だけに依存しない対応体制が必要です。
実店舗とECの分断
販売・在庫・会員データが分断され、チャネルをまたいだ購買体験に一貫性を持たせにくくなっています。
小売の現場に合わせたAI活用
既存のPOS・EC・会員システムと共存しながら、業態や店舗規模に応じて機能を組み合わせます。
AIセルフチェックアウト
商品認識から決済までを支援してレジ業務を省人化し、スタッフを接客や売場づくりに振り向けます。
需要予測・在庫最適化
販売実績、季節性、天候、イベントを分析し、発注と在庫の精度向上を支援します。
多言語AI接客
商品説明、アレルギー情報、売場案内などを多言語で提供し、訪日客の買い物を支援します。
オムニチャネル統合
POS、EC、会員データを統合し、在庫・価格・プロモーション情報の一元的な管理を支援します。
顧客分析・提案
購買履歴や来店頻度を分析し、顧客の関心や購買状況に合った商品提案と販促施策を支援します。
業態別の活用シーン
同じ小売業でも、業態によって優先すべき課題は異なります。対象店舗の現状を踏まえて導入範囲を定めます。
コンビニエンスストア
ピーク時間帯のセルフチェックアウトにより、少人数体制でもレジ待ちの短縮と店舗運営の安定を目指します。
スーパーマーケット
生鮮食品の需要を予測して発注判断を支援し、欠品と廃棄の双方を抑える運用を目指します。
百貨店・専門店
多言語AI接客と実店舗・ECのデータ統合により、訪日客を含む顧客体験の一貫性を高めます。
現場に合わせた段階的な導入
一括でシステムを刷新するのではなく、一部店舗・一部機能での検証から始め、現場への影響を確認しながら展開します。
ヒアリング
業態、店舗業務、既存システム、課題の所在を整理します。
導入設計
優先度に合わせて、導入する機能、システム構成、連携範囲を設計します。
PoC
一部店舗または一部機能で実証し、運用上の課題を確認します。
本番・改善
既存環境と共存しながら展開し、効果測定と改善を続けます。