EC・小売業界向け
AIソリューション
通信販売・Eコマース領域では広告・データ分析、在庫の最適化やお客様の声の分析など、これまでの業務に効率化をもたらす役割でAI技術の活用が進んでいます。また、アパレル領域では衣類の廃棄課題や人件費課題、トレンド予測の難しさに対してAI技術の活用で解決を図る動きもあります。世間的影響を受けて需要度が増している通信販売・Eコマース、顧客購買活動の予測やAR（仮想現実）によるイメージング、流行予測、商品レコメンド等、更なるAI活用が進んでいくと予想されます。
業務課題に応じたAI活用例
Usecases
コンビニ・
スーパーマーケット
棚割り業務の効率
売上予測による仕入れ最適化
SNSレビュー・トレンド分析による新商品企画のサポート
ECプラットフォーム
パーソナライズによる購買促進
不正レビューの検知
広告効果のリアルタイム分析
小売
パーソナライズドマーケティング
店舗業務の効率化（来店者行動分析、防犯・万引き検知
需要予測と在庫最適化
NABLASの提供するソリューション
Solutions
研究開発で培った知見をもとに、現場で役立つ形に落とし込むことで、成果に直結するAI導入を支援します。
ここに書いてあるソリューション以外も、お気軽にご相談ください。
よくある質問
FAQ
PoC（実証実験）はどれくらいの期間でできますか？
課題やデータの準備状況にもよりますが、2〜3か月程度で成果を確認できるケースが多いです。小規模の検証であれば1か月程度で実施することも可能です。
コスト感（初期費用・運用費用）はどのように試算すればいいですか？
利用するAIの種類やデータ量、運用規模によって変動します。ご相談いただければ、初期費用・運用費用を含めた概算見積もりをいたします。
初期データが少なくてもAIは導入可能ですか？
はい、可能です。データが少ない場合でも、既存の公開データや既存データから学習用データを生成する方法などを用いてモデルの学習を進めるなど様々なアプローチがございます。
レコメンドAIはどの程度売上向上につながりますか？
業態や商品特性によって効果は異なるため、明確な数値をお伝えすることはできません。しかし、レコメンドAIを活用することで「一人ひとりに合った商品提案」が可能となり、顧客単価の向上や離脱防止といった効果が期待できます。
在庫予測AIは季節イベントやセールにも対応できますか？
はい、対応可能です。在庫予測にAIを活用する場合、過去の販売データや需要変動のパターンを学習することで、通常時だけでなく季節イベント（クリスマス・バレンタイン・お盆など）やセール時の需要増減も考慮した予測ができます。