ビッグデータのビジネス活用ソリューションを開発する。
例えば、ビッグデータを利用し、新規出店のための商圏分析、競合店のモニタリング、適切な不動産価値判断を可能にしたり、発注・値引・棚割・仕入れ等を改善することで食品廃棄の最小化と売上の最大化を実現したり、など。
食料品などモノの価格の予想に挑んでいる。商品ごとのPOSデータなどを読み込み、需要を予測する。気象情報や売り手側の在庫、競合店の価格も踏まえ、その時点で最適とされる価格をパソコン上で示す。利益を増やしたり、在庫処分を減らしたりしたい小売企業を中心に20～30社から引き合いが来ているという。
同じ商品でも時間帯によって価格が変わる「一物多価」は、航空券やホテル予約などではよく知られているが、食料品を扱う小売業の場合、人の経験と勘による価格の変更がいまだに一般的。商品ごとに仕入れ条件が異なる、雨が降れば客足が鈍る、閉店時間が近づけば廃棄リスクが高まるなど、考慮すべき条件が多く、効果を定量的に分析するのは難しかった。同社が提供するAIによるダイナミックプライシングは、こうした問題に果敢に挑戦する。
『日本経済新聞』2020/02/12付。
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