スティーブン・キース・プラット、RetailPredict.aiの共同創設者兼チーフ・デベロップメント・オフィサー – インタビュー・シリーズ

スティーブン・キース・プラットは、Platt Retail Institute（PRI）のディレクター兼研究フェローである。ノースウェスタン大学の兼任教授であり、Medill School、Integrated Marketing Communications Department、ノースウェスタン大学、PRIの共同イニシアチブであるRetail Analytics Councilの研究ディレクターを務めている。

彼はまた、RetailPredict.aiの共同創設者兼チーフ・デベロップメント・オフィサーでもあり、AIを活用した予測モデルを提供することで、持続可能な収益と利益の改善を可能にする会社である。

あなたが最初にRetail AIに惹かれたのは何ですか？

私は25年以上にわたって小売業の分析に携わっています。業界には常に多くのデータがありましたが、この膨大な情報から学び、ビジネスを運用するための分析は不足していました。ビッグデータを管理する能力が最初の大きな変化であり、約5年前にAIが主流になったとき、より高度な計算方法に移行するのは自然な進化でした。

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RetailPredict.aiは、私がノースウェスタン大学で教える小売AIコースの成果物です。毎クォーター、リテーラーと協力してビジネス上の問題をAIソリューションを適用して解決します。那些ユースケースは、既存の需要があることを証明し、AIを適用することでそれらの問題を解決できることを示しました。したがって、ラボではPOCを実行し、RetailPredict.aiではその成果を工業化し、商業生産に移行しています。

あなたが小売AIに焦点を当てた理由は何ですか？

いくつかの理由があります。

多くのデータ。多くの解決すべき問題。メジャー（Walmart、Target、Home Depotなど）を超えると、100億ドル未満の売上高を持つ多くの小売業者は、社内でソリューションを開発するためのリソースが不足しており、支援するためのタレントを見つけるのに苦労しています。したがって、多くの機会があります。

企業は小売環境でAIを最も効果的に活用する方法は何ですか？

成功には、リーダーシップレベルの採用と受け入れが必要です。AIは、新しい方法で事態を達成することを要求することがあり、文化的な障壁は課題をもたらす可能性があります。したがって、ロードマップが必要です。また、AIが何をできるか、できないかを理解する必要があります。最後に、信頼性を確立するために、短期的な勝利に焦点を当てることが役立つでしょう。

小売業でAIを導入したことで、どのような生産性の改善が見られたのでしょうか？

ソリューションの範囲は、ほぼ無限大です。オンライン注文の見積もりからサプライチェーンまで、解決すべきユースケースは広範囲にわたります。RetailPredict.aiでは、初期の焦点は、労働力の最適化（最大5週間先までの店舗トラフィックの予測）にあり、労働力と顧客をよりよく一致させます。たとえば、顧客が予想される場合、スタッフを削減するか、顧客トラフィックが増加する場合、コンバージョンを高めるために追加のスタッフを配置します。また、時間ごとの予測により、店長がタスク管理をよりよく行うことができます（例：この時間にラッシュが予想されるため、チェックアウトに余分な人員を配置しましょう）。また、私たちの別の製品は、在庫切れを減らし、売れ行きの悪い製品への過剰投資を排除し、新製品の需要をテストし、予想需要と価格弾力性に基づいてマークダウンを管理するために、製品需要を予測します。

RetailPredict.aiについてさらに共有したいことはありますか？

私たちのアプローチは市場でユニークです。非常に安価で、簡単にオンボードできるユースケース固有のモデルを提供し、広範な統合は必要なく、迅速に導入できます。これに加えて、ユーザーが簡単にデータを解釈できるダッシュボードを提供します。アラートをプログラムして、管理者に変化する状況を通知できます。最後に、モデルへの信頼性が重要であるため、さまざまなパフォーマンスメトリックを組み込んでいます。

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