東芝、購買ビッグデータと生成AIを活用した高精度な「販売予測AI」を開発

東芝が発表した販売予測AIは、私たちの日々の買い物データが実は貴重な予測材料になることを示す事例です。スーパーやドラッグストアでレシートをスマートフォンで撮影する「スマートレシート」というサービスがあります。このサービスに300万人以上が参加し、その購買記録が蓄積されています。東芝はこの膨大なデータと生成AI技術を組み合わせ、新しい商品がどのくらい売れるかを事前に予測するシステムを作りました。

従来、メーカーや小売業が新商品の売上を予測する際は、過去の類似商品の実績や市場調査の結果に頼ることがほとんどでした。しかし実際の購買行動は個人差が大きく、予測がはずれることも珍しくありません。一方、数百万人の実際の買い物記録から学習したAIなら、より現実に近い予測ができる可能性があります。

なぜこれが注目されるのかというと、食品や日用品の企業にとって在庫管理は経営課題の大きな部分だからです。売れすぎて品切れになれば機会損失になりますし、売れ残れば廃棄コストや保管費用がかかります。特に季節限定商品や新フレーバーの展開は勘に頼ることが多かったのですが、データに基づいた予測があれば、より正確な生産計画が立てられます。

この技術の面白さは、個人の買い物行動という「プライベートな情報」が、適切に匿名化・加工されることで、社会全体の最適化に役立つという点にあります。消費者にとっても品切れが減ったり、余計な値下げセールが少なくなったりするなど、間接的に恩恵を受ける可能性があります。

ただし課題もあります。データ利用の透明性、プライバイシー保護、AIの予測精度がどの程度なのかといった点は、実際の運用段階で検証される必要があります。また、このような高度な予測技術が普及すれば、データを持つ大企業と中小企業の格差がさらに広がるリスクも考えられます。