マーチャンダイジングにおけるAI活用：用途、導入、そしてメリット

Coresight Researchの推計によると、小売業者は店舗内の非効率によって、年間売上総額の4.5％を失っており、現代のマーチャンダイジングにおける重要な課題が浮き彫りとなっています。

たとえば、需要予測の不正確さは欠品や売れ残りの在庫につながり、予測データの粒度が不足している場合、地域特性を反映した戦略や棚割り（プラノグラム）計画の精度が下がります。

AIは小売業を変革しています。本レポートでは、ローカルな天候情報やソーシャルトレンドといった外部データを活用し、需要予測・在庫管理・品揃え計画の精度を飛躍的に高めている先進企業の取り組みを紹介します。

AIは、精度の高い需要予測、在庫水準の最適化、超ローカルなショッピング体験の提供を通じて、利益率の向上に貢献します。Walmart、H&M、ZARAの事例を通じて、AIによるマーチャンダイジングの成功事例をご覧ください。

導入時の課題を乗り越えるための実践的なアドバイスも掲載しており、在庫問題の削減、顧客ニーズへの対応、先進的な予測で競争力を強化したい小売業者にとって必読の内容です。