業務用酒類卸売業で期待が高まる生成AI活用 - 未来型データの重要性も解説

近年の生成AIツールは、関連ドキュメントを添付し指示文を入力することで、期待するアウトプットを生成AIが返信・作成してくれるものが多くなりました。

生成AIの特徴は、単なる既存データの組み合わせではなく、学習したパターンを参考にしながらも新しい内容も生成・予測することができる点にあります。例えば、商品の特徴や顧客のニーズを生成AIに学習させることで説明文を作成でき、過去の取引データを学習させることで将来の需要を予測してもらうことも可能です。

EC業界は商品説明文の自動生成により、商品登録作業時間を削減できた事例があります。また、生成AIによる多言語への自動翻訳機能により、越境ECの展開も容易になります。

一方、製造業では市場動向や過去の販売データを学習した需要予測モデルにより、在庫の最適化や売上の拡大を実現。物流業界では、交通状況や配送先の地理的条件を考慮した配送ルート最適化により、燃料コストの削減と配送時間の短縮を実現する事例があるなど、生成AIの活用範囲は拡大しています。

注目される事例の一つに、商品説明文の自動生成があります。日本酒、焼酎、ワインなど数千種類に及ぶ商品について、産地情報・製造工程・味わいの特徴・ペアリングの提案などを含む魅力的な説明文を生成AIが作成可能です。

従来は専門知識を持つスタッフが手作業で作成していた商品資料を、短時間で大量生成できます。蔵元の歴史や杜氏の技術、醸造過程の特徴まで踏まえた詳細な説明を作成し、酒販店スタッフの専門知識不足を補完することで、スタッフは自信を持って顧客に商品を提案できます。

その結果、顧客満足度の向上と営業効率化を同時に実現し、売上アップに直結する効果が期待できます。

過去の発注・売上データ、季節変動、地域特性、イベント情報などを統合的に学習した生成AIやその他AIシステムが、商品別・店舗別の最適発注数量を提案します。

従来はスタッフの経験と勘に依存していた発注業務において、さまざまなデータを収集・分析し、ビジネスの方向性について意思決定することにより、欠品による販売機会の損失や過剰在庫によるコスト増を回避できる可能性があります。

生成AIやその他AIシステムの優れた点は、複数の要因を同時に考慮できることです。例えば、年末年始の需要増加、地域の祭りやイベント、気温の変化による季節商品の動向、さらには競合他社の動きを含め、総合的な分析が可能です。

また、AIを活用した物流プラットフォームの利用企業に向けたアンケートでは、AIの活用により高度な需給予測が実現することで、食品ロスが「無くなる」「減る」と約7割の方々が回答しました。多くの方々が、AI活用に一定の効果を期待している状況だと言えるでしょう。

業務用酒類卸売業において、受発注時の業務ルールは多数あります。例えば、最小発注ロット数の確認、配送エリアごとの送料設定、取引先ごとの支払い条件の違いなど、フレキシブルな対応が求められています。

こうした細やかなルールをマニュアルやメモを見ながら確認し、担当者が業務を進めている場合、繁忙期など業務量が多くなった際にミスが発生するリスクがあります。

そこで、取引先ごとに定められた手順やルールを教えてくれるAIチャットボットを活用することで、業務におけるミスを大幅に削減できるようになります。

生成AIの導入による効果として、商品説明文の作成時間削減や、需要予測精度の向上による在庫コストの削減、受発注ルールのリアルタイム確認といった活用例をご紹介しました。

生成AIの導入により業務の属人化を解消するとともに、経験の少ないスタッフも生成AIを活用して熟練スタッフと近いレベルで業務を進められる可能性が高まります。

一方で、生成AIの活用にはいくつかの現実的な課題も存在します。生成AIによるアウトプットのレベルによっては、チェックに時間がかかることや、ツールやシステムを使用する際の継続的な運用・保守費用を要することに留意しなければなりません。また、生成AIの活用には十分な質及び量のデータが必要です。

生成AIのツールの導入・運用コストや、生成AIがサポートする内容は必ずしも100%正確ではない点を考慮した上で、費用対効果を踏まえて導入を検討すると良いでしょう。

業務用酒類卸売業における生成AI活用の未来は、商品説明文の作成や商品の需要予測を超えて、より包括的な「ビジネス最適化」へと進化していくでしょう。

最も期待される領域は、配送ルートの最適化です。物流業界で既に実用化が進むAIルート最適化技術を業務用酒類卸売業に応用し、交通状況・配送先の位置関係・発注タイミング・車両の積載効率などを総合的に考慮した最適な配送計画を自動生成できる可能性があります。あわせて、配送コストの削減、納品効率の向上、CO2の排出量削減も実現可能です。

また、IoTセンサーとAIの連携により、酒類の保管状態をリアルタイムで監視するなど、品質管理の自動化の実現も期待できます。こうした技術革新により、業務用酒類卸売業はデータ活用力とAI運用力が求められていくでしょう。

長期的な展望として、人間を超える「超知能」の登場により、業界構造そのものの変革が起きる可能性があります。AIエージェントが顧客の嗜好性を分析し、市場トレンドの予測から新商品開発の提案、価格戦略の立案まで支援してくれる時代が到来するかもしれません。

今後の技術革新にあわせて、生成AIの導入を成功させるには、段階的かつ戦略的なアプローチが不可欠です。

第一段階では、現状業務の詳細な分析を行い、AI化による効果が最も期待できる領域を特定します。例えば、商品説明文の自動生成やFAQの作成など「小さい導入」から着手し、成果を確認してから需要予測で活用するなど、段階的に利用を拡大していくと良いでしょう。

生成AIの活用を成功させるポイントは、データ基盤の整備と組織体制の構築です。過去のデータをいつでも参照できるように統一フォーマットやルールで整理し、継続的なデータ収集・管理体制を確立することが重要です。

また、スタッフへの研修を通じて、生成AIツールの操作方法や活用方法の習得を促すとともに、生成AIを受け入れる環境づくりを進めることも大切なプロセスです。もし、AI専門人材の確保が困難な場合は外部パートナーとの協業を検討しても良いかもしれません。

業務用酒類卸売業における生成AIの活用において、「非構造化データ（予め決められた形式（行や列）で整理されていないデータ）」の活用は重要なポイントです。

従来のシステムでは、顧客からのメール、営業担当者の商談記録、SNS上の口コミ、蔵元からの製造情報など、これらはテキスト形式ではあるものの活用が困難でした。しかし、こうした非構造化データには、数値だけでは把握できない市場や顧客の潜在ニーズが含まれています。

生成AIは、こうした非構造化データの分析に活用できます。営業担当者が日々蓄積する顧客との会話内容やリクエストを生成AIが自動分析することで、商品開発のヒントや販売戦略の改善点を抽出できる可能性があります。

また、SNSや口コミサイトでの酒類に関する消費者の声を継続的に分析することで、トレンドの変化を早期に察知し、競合他社に先駆けた商品提案が可能です。さらに、蔵元からの製造情報や品質データと組み合わせることで、より精緻な商品説明文や適切なペアリング提案を生成できます。

具体的には、商品のラベリングの画像ファイル、会議の録画データ、SNSのキャプチャ、電話の録音データなどを生成AIに学習させることで、分析可能です。非構造化データの戦略的活用により、ビジネスにおける意思決定の精度が飛躍的に向上し、競争優位性の確立につながると期待できます。

業務用酒類卸売業における生成AI活用は、労働人口の減少という構造的な課題に対する解決策と言えます。生成AIによって、商品知識の効率的なナレッジ管理、需要予測精度の向上をはじめ、さまざまな業務の効率化を実現可能です。

その上で、技術の導入にとどまらず、質と量を兼ね備えたデータの準備やAI活用人材の育成、段階的な導入によるDX推進が不可欠です。小規模なプロジェクトから段階的に始め、成果を確認しながら徐々に適用範囲を拡大することで、リスクを最小化しながら組織のAIリテラシーを向上させることができます。

また、技術の急速な進歩を見据えた「柔軟な技術の選択」と「継続的な学習体制」の構築が成功の鍵となります。経営層は短期的なコスト削減効果に加え、中長期的な事業基盤強化の観点から計画的にAI導入戦略を策定し、持続可能な成長モデルの確立を目指すべきでしょう。

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生成AIの導入においては、内製化と外部パートナーとの協業の両方の選択肢があります。現在、三菱電機デジタルイノベーションでは業務用酒類卸売業に向けた生成AI機能の開発に取り組んでいます。

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