服飾大手Gapが買収したAIベンチャーは何が｢すごい｣のか…危機感はイノベーションの推進装置
こんにちは。パロアルトインサイトCEO・AIビジネスデザイナーの石角友愛です。
先日、ギャップ（Gap）が米ニューヨークとイスラエルのテルアビブを拠点とするCONTEXT-BASED 4 CASTING（コンテクスト・ベースド 4 キャスティング、以下CB4）というAIスタートアップを買収したことが報道されました。
CB4は、AIと機械学習を利用した予測分析と需要感知によって、Gapの売上促進や顧客体験の向上に貢献していくそうです。同社にはシリコンバレーでトップの実績を持つVC、セコイア・キャピタルが出資していたため、シリコンバレー界隈でも注目されていました。
今回はファッション業界でのAI活用事例をもとに、機会損失を減らし過剰生産を回避するための様々なアプローチを考察します。
ファストファッション業界は今、曲がり角に立っていると言われています。原材料のコットンの価格高騰（過去1カ月で18％上昇）によって株価も影響を受けているところが多く、サプライチェーン間で統一されたデータを持たない企業が多いため、生産の遅延が発生してしまう点も問題視されています。
脱炭素時代といわれる今、過剰生産されがちな商慣行を見直し、適正在庫率や需要予測を指標として持ちながら廃棄ロスをなくすことが業界全体に期待されています。同時に、コロナで加速したEC需要を取りこぼすことなく収益に転換させていくためのデジタル体制を組織で持ち合わせる必要もあります。
CB4はまず、店舗のPOSデータを取得し、そこに現れる日々の小さな変化をAIで検知します。そうして、棚ごとの商品・在庫を予測し、在庫切れによる機会損失を最小化するためのアナリティクス（分析）を提供します。
店舗ごとに、この「変化検知」を行うことで消費者需要の変化を予測し、同じような特徴が見られる店舗の店員に通知を送る……というのがCB4のシステムの特徴です。店長は、CB4から提示された複数の「売り上げが伸びない理由」のリストから適切なものを選択し、該当しないものは消去します。
この店長のアプリ上の行動データをAIで学習させることで、店舗ごとにカスタマイズした需要予測システムにすることが可能だといいます。CB4の需要予測システムは次第にその店舗特有のものにカスタマイズされていきます。店長が週に30分、CB4のアプリを使うことで、最大で純利益（ボトムライン）を2％復元できるとのことです。
このCB4アプリが提案する「売り上げが伸びない原因」の例として
・商品が棚に並んではいるが顧客の目に届かない位置にある
・広告と値段タグの表示内容に誤差がある
・商品が在庫倉庫に眠ったままになっている
・在庫切れになっている
・在庫情報と店舗情報に誤差がある
・値段タグがついていない
・商品の外観に問題がある（ふたが外れている等）
などが挙げられます（CB4ウェブサイトより）。
店長は、アプリを通して該当する原因を選択し、その改善をします。また、フランチャイズ展開をしているような大規模な小売店舗向けの機能として、複数店舗を管理する地域マネージャー用には異なるUIのアプリを提供しています。
このアプリ上では、どの店舗がうまくいっていて、どの店舗が問題を抱えているか、地域ごとの相対的なメトリクス（指標）が可視化され、タスクも細分化して表示されます。このように、「店舗ごとに顧客情報管理などを必要とせず」ただ「POSデータをアップロードして店長が週に30分ほどアプリを使うだけ」で大きなインパクトにつながる……というのが、このプロダクトの特徴です。
異常検知や変化検知などの技術的要素よりも、店長レベル、地域マネージャーレベル、エグゼクティブレベルで異なるデータを可視化させ、意思決定が簡易的に行えるようにしたUIの最適化、そしてPOSデータをアップロードするだけで解析できることを可能にしたインフラ設計のうまさが、CB4の成功の秘訣かもしれません。
通常、POSデータのアップロードは店舗ごと、または小売りごとにフォーマットが異なるケースが多いです。フィールドエンジニアを店舗にそれぞれ派遣して、データをとる手間が発生することも未だにあるのが現状です。
このような場合、店側にとっては作業の増加による負担が生じ、技術を提供するスタートアップにとっては人件費が増えてしまうことで、ビジネスモデルに拡張性がなくなってしまう点が大きな課題でした。そのため、お店側で簡易的にデータをアップロードできる仕組みを作ったことは、リテールデータを扱うビジネスとしては画期的だったと言えるでしょう。
Gapのチーフグロース・トランスフォーメーション・オフィサー兼戦略的成長オフィスの責任者を務める、サリー・ギリガン（Sally Gilligan）氏はCB4の買収に関してこのように述べています。
｢我々は、人工知能と機械学習がファッション業界の未来を形作ると信じています。当社は過去にCB4のワールドクラスのデータサイエンティストと一緒に仕事をした経験があり、彼らの技術が販売や在庫、コンシューマー・インサイトにインパクトを与えるだけでなく、幅広く応用することでさらなる価値を引き出して顧客体験を向上させる可能性を秘めているということを理解しているのです。」
Gapは2021年に入り、3Dでバーチャルに試着できる技術を提供するスタートアップを買収するなど、技術投資に積極的です。今後は店舗ごとのデータを収集し顧客満足度や売上の向上に貢献するCB4の技術がさまざまな領域で活用されそうです。
｢来季はこの商品が売れるだろう」という需要予測をたててトップダウンに生産、在庫管理を行う従来のファストファッションのモデルは過去のものになるのかもしれません。
AIの活用提案から、ビジネスモデルの構築、AI開発と導入まで一貫した支援を日本企業へ提供する、石角友愛氏（CEO）が2017年に創業したシリコンバレー発のAI企業。
社名 ：パロアルトインサイトLLC
設立 ：2017年
所在 ：米国カリフォルニア州 （シリコンバレー）
メンバー数：17名（2021年9月現在）
パロアルトインサイトHP：www.paloaltoinsight.com
お問い合わせ、ご質問などはこちらまで：info@paloaltoinsight.com
2010年にハーバードビジネススクールでMBAを取得したのち、シリコンバレーのグーグル本社で多数のAI関連プロジェクトをシニアストラテジストとしてリード。その後HRテック・流通系AIベンチャーを経てパロアルトインサイトをシリコンバレーで起業。東急ホテルズ&リゾーツのDXアドバイザーとして中長期DX戦略への助言を行うなど、多くの日本企業に対して最新のDX戦略提案からAI開発まで一貫したAI・DX支援を提供する。2024年より一般社団法人人工知能学会理事に就任。
AI人材育成のためのコンテンツ開発なども手掛け、順天堂大学大学院医学研究科データサイエンス学科客員教授（AI企業戦略）及び東京大学工学部アドバイザリー・ボードをはじめとして、京都府アート＆テクノロジー・ヴィレッジ事業クリエイターを務めるなど幅広く活動している。
毎日新聞、日経xTREND、ITmediaなど大手メディアでの連載を持ち、 DXの重要性を伝える毎週配信ポッドキャスト「Level 5」のMCや、NHKラジオ第1「マイあさ！」内「マイ！Biz」コーナーにレギュラー出演中。「報道ステーション」「NHKクローズアップ現代+」などTV出演も多数。
著書に『AI時代を生き抜くということ ChatGPTとリスキリング』（日経BP）『いまこそ知りたいDX戦略』『いまこそ知りたいAIビジネス』（ディスカヴァー・トゥエンティワン）、『経験ゼロから始めるAI時代の新キャリアデザイン』（KADOKAWA）、『才能の見つけ方 天才の育て方』（文藝春秋）など多数。
実践型教育ＡＩプログラム「ＡＩと私」：https://www.aitowatashi.com/
お問い合わせ、ご質問などはこちらまで：info@paloaltoinsight.com
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