しまむら、AIレコメンドで顧客体験を向上　トレンドと在庫をリアルタイム解析

　しまむらは、数万点の商品画像から顧客に最適な商品を提案するレコメンドシステムを構築し、ECサイトと店舗アプリへ導入した。2月16日、システムの構築を担ったニューラルグループが発表した。膨大な商品データやWebトレンド、リアルタイムの在庫情報をAIで解析することで、顧客ごとにパーソナライズされた商品提案を実現し、顧客体験の向上と売上の最大化を図る。

　しまむらは「ファッションセンターしまむら」や「アベイル」など、国内外に2000店舗以上を展開する大手ファッション小売企業だ。商品数が非常に多く、流行の変化も激しいファッション業界において、最新のトレンドや顧客のニーズ、さらには各店舗の在庫状況をリアルタイムに反映した商品提案を行うことが大きな課題となっていた。

　こうした背景を受け、同社は購買情報、在庫情報、商品画像、インターネット上のトレンド情報を統合した次世代のレコメンドシステムを構築した。ECサイト向けには、独自のAIレコメンドエンジンを開発。週あたり数万点にのぼる新規商品をAIが画像解析し、テキストデータだけでは判別が難しい形状やデザインなどの視覚的特徴をスコアリングして優先順位を決定する。また、Web上の最新トレンドをリアルタイムで解析し、流行に合致する自社商品を優先的にレコメンド枠へ表示するロジックも構築した。

　実店舗向けの施策としては、全国の店舗在庫をリアルタイムに算出する「在庫解析基盤システム」を構築した。これを活用した店舗アプリのレコメンドエンジンにより、顧客のお気に入り店舗や現在地周辺の店舗に在庫がある商品のみを提案する。さらに、過去の購買履歴に基づくプロファイリングに加え、商品の季節性や値下げ情報を素早く反映させることで、顧客一人ひとりの嗜好とコストパフォーマンスを両立させた訴求力の高い提案を実現している。

　今回のシステム導入により、商品提案に関する業務効率が改善されたほか、ECサイトの利便性向上による売上拡大にも寄与している。しまむらは、AIによる高度な解析技術を活用し、複雑化する顧客ニーズへの対応を強化していく。

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