AmazonのAI小売分析「Veridian」、その本当の実力とは？

AmazonのAI小売分析「Veridian」、その本当の実力とは？

いやー、またすごいニュースが飛び込んできましたね。Amazonが「Veridian」というAI小売分析SaaSを発表した、と。しかも、売上予測精度が95%だとか。正直、この業界に20年近く身を置いていると、AI関連のニュースは毎日のように目にするんですが、今回の「Veridian」には、ちょっとばかり足を止めて、じっくり考えてみる価値があるな、と感じています。あなたも、そんな風に思っていませんか？

私自身、シリコンバレーのピカピカのスタートアップから、日本の老舗企業まで、数えきれないほどのAI導入プロジェクトに関わってきました。その度に、技術の進化の速さに驚かされ、時にはその勢いに圧倒されることさえありました。でも、今回の「Veridian」の発表を聞いて、ふと、過去の経験が頭をよぎったんです。

初めてAIによる需要予測の可能性に触れたのは、もう10年以上前だったでしょうか。当時は、まだ「AI」という言葉自体が、一部の技術者の間でしか通じないような時代でした。それでも、そのポテンシャルは感じていました。でも、実用レベルとなると、まだまだ荒削りで、期待通りに動いてくれることの方が少なかった。データの前処理に膨大な時間がかかったり、モデルのチューニングが難しかったり。正直、導入したものの、「これは本当にコストに見合うのか？」と頭を抱えたことも一度や二度ではありません。

そんな時代を経て、ディープラーニングの登場で、AIの能力は飛躍的に向上しました。画像認識や自然言語処理といった分野では、もはや人間の能力を超えるレベルに達しています。小売分析の分野でも、過去の販売データから将来の需要を予測する試みは続けられてきました。でも、95%という精度は、正直、驚異的としか言いようがありません。これが本当なら、小売業界のゲームチェンジャーになりかねない。

ここで、少し冷静になって、この「95%」という数字の意味を考えてみましょう。もちろん、Amazonほどの巨大なデータセットと、それを分析するための高度なインフラがあれば、高い精度を出すこと自体は不可能ではないのかもしれません。彼らが長年培ってきたレコメンデーションエンジンや、物流最適化のノウハウが、この「Veridian」にも活かされているのでしょう。例えば、季節変動、プロモーションの影響、競合の動向、さらにはSNSでのトレンドまで、あらゆる要因を複合的に分析しているのかもしれません。GoogleのAI技術であるTensorFlowや、MetaのPyTorchのような、最先端の機械学習フレームワークを基盤に、独自のアルゴリズムを開発している可能性も十分に考えられます。

しかし、私はいつも、このような数字を聞いたときに、いくつかの疑問符を頭に浮かべます。まず、この「95%」という数字は、どのような条件で計測されたものなのか。特定のカテゴリの商品に限定した結果なのか、それとも全商品にわたる平均値なのか。また、予測期間はどれくらいなのか。明日の売上予測と、来月の売上予測では、精度に大きな差が出るはずです。さらに、Amazon自身が「Veridian」の対象としているのは、自社のプラットフォーム上での販売データが中心なのか、それとも外部の小売業者にも提供されるSaaSとしての汎用性も考慮されているのか。Web検索の情報だけでは、この辺りの詳細までは掴みきれませんでした。

そして、もう1つ気になるのは、この「Veridian」が、単なる売上予測ツールに留まるのか、という点です。Amazonであれば、予測された需要に基づいて、在庫管理、物流、さらにはマーケティング戦略まで、シームレスに連携させることができるはずです。例えば、需要が高まると予測された商品に対して、自動的に広告を最適化したり、プロモーションを企画したり。そう考えると、その影響範囲は、予測精度の高さ以上に、ビジネス全体に及ぶ可能性があります。これは、小売業界だけでなく、サプライチェーン全体に革命をもたらすかもしれません。

私自身、過去にいくつかの小売業のクライアントに、AIを活用した需要予測ソリューションを提案したことがあります。その際、最も苦労したのが、予測結果をどのように実際のオペレーションに落とし込むか、という部分でした。どれだけ精度の高い予測ができても、それを現場の担当者が理解し、活用できなければ意味がない。Amazonであれば、そのあたりの「橋渡し」も得意としているはずですが、外部の企業が「Veridian」を導入した場合、その運用体制や、既存システムとの連携が課題となる可能性はあります。

考えてみれば、AIの進化というのは、常に「できること」と「それをどう使うか」のバランスの上に成り立っています。画期的な技術が発表されても、それがビジネスとして成立するか、社会に受け入れられるかは、また別の話です。例えば、かつて注目された「IBM Watson」も、当初はあらゆる分野での活用が期待されましたが、その後の展開を見ると、期待通りの成果を上げたとは言い切れない側面もあります。もちろん、これは「Veridian」を否定するものでは全くありません。むしろ、Amazonという巨大なプレイヤーが、この分野に本格的に参入してきたこと自体が、業界の成熟度を示す証拠とも言えるでしょう。

この「Veridian」が、もし本当に95%という精度で、しかも汎用的に売上予測を行えるのであれば、それは小売業のあり方を根本から変えてしまう可能性があります。過剰在庫によるコスト削減、欠品による機会損失の最小化。これらは、小売業にとって永遠の課題ですが、「Veridian」はその解決策になり得るかもしれません。また、中小規模の小売業者にとっても、これまで莫大な投資が必要だった高度な分析ツールが、SaaSとして手軽に利用できるようになるというのは、非常に大きなインパクトがあるはずです。

ただし、私としては、この発表を鵜呑みにせず、もう少し様子を見たい、というのが正直なところです。AIの性能は、実際に使ってみないと本当のところは分からない、というのが長年の経験からくる教訓です。Amazonがどのような企業と提携し、どのような形で「Veridian」を展開していくのか。そして、実際に利用した企業からのフィードバックがどうなのか。そういった情報が、今後出てくるのを待ちたいと思っています。

AI業界というのは、常に期待と現実のギャップに悩まされてきた歴史があります。過度な期待は禁物ですが、かといって、可能性を閉ざしてしまうのももったいない。今回の「Veridian」の発表は、AIによる小売分析の新たな地平が開かれる予感を感じさせます。もしかしたら、私たちがこれまで当たり前だと思っていた小売業のビジネスモデルが、数年後には大きく変わっているのかもしれません。

あなたはどう思われますか？ この「Veridian」という新しいAIツールは、一体どれほどのインパクトを、私たちのビジネスや生活に与えることになるのでしょうか。Amazonの次の alkenyl は何になるのか、そして、他のプレイヤーたちはどのように対抗していくのか。この技術の進化の行方から、目が離せませんね。