今日は、家電小売業界×人工知能（画像認識）です。
思いつきベースなのでさくっと記事更新。
■なんで新規アイデア考えてるの？
新規アイデア作成のためのシートの公開もしています
■アイデア生成シートwebアプリ
https://herokucards.herokuapp.com/cardsapp/template/
では以下今日のアイデアです。
—————————————————–
【市場整理】
まずは市場規模から。GfKジャパンによると、市場は前年比減であるものの7兆1,100億円と非常に大きな市場規模となっている。
2015年の家電小売市場規模は前年比5.7％減の7兆1,100億円となった。IT関連製品は前年のWindowsXPサポート終了以降消費が上向かず、また、大型生活家電や季節家電では冷夏・暖冬がマイナス要因となった。話題となったインバウンド需要も、局地的には影響が見られたものの、市場全体では明確な押し上げ要因とはならなかった。
出所 ：GfKジャパン(2016)「2015年 家電・ＩＴ市場動向」
http://www.gfk.com/fileadmin/user_upload/dyna_content/JP/160210_2015CEandHomeAppliance_.pdf
最近ある機会で聞いた話で、家電量販店でインターネット（フ○ッツ光とかそういうの）を販売しようとした時に、どういう形で接客をすれば最も効果が高いかを調べ施策を打ちたいということで、接客履歴を解析した結果、ある場所に留まっているお客さんに声がけをすると成約数が非常に高まった、という話を聞いた。
その場所は特定のニーズを持った顧客が留まる場所であり、そのニーズとインターネット購入とがうまく結びつくようだった。
このような店舗上での業務プロセス改善にデータ解析を活かすというものは、
接客の過去データが細かくあればそれを元にデータ解析を進め、改善につなげられるわけだが、
データがない場合、そうは簡単には進められない。
上記例のように接客担当者が細かく業務日報を書いていないとそもそも分析材料にならないので、
業務の運用から変えていかなければならず、これはなかなかしんどい話となる。
先日の展示会のアイデアもそうだが、リアル店舗におけるデータ解析は、
業務プロセスの整備が面倒であるため、データ取得という点でまだまだ整備の必要性の余地があり、
この点において、今からでも人工知能の技術が活かせるのかな？という印象を持つ。
ということで、上記のような場合に対して、簡単にアイデアありきで今日のアイデア。
【ターゲット】
・家電量販店に来ている買い物客
【対象企業】
・家電量販店舗
【アイデア内容】
・画像認識＋POSシステム連動型分析システム
【ビジネス詳細】
・（先日の展示会のアイデアのものと同じだが）例えば以下のような画像認識技術を用いれば、1人1人の認識をして、どの場所に留まり何を買ったか、店員は誰と話したかを追跡することが可能
・上記動画の時間と、POSデータの時間を突合させれば、どういう人が何を購入したかの判別も可能（会員カードを使っていればより詳細な顧客データも紐付いてくる）
・これらを組み合わせれば、上記の例で書いたような、どの場所で接客をすれば商品が売れやすいのか、といったことが迅速に把握できる
【効用/解決する課題】
・店舗側にとって：、購入の仮説立てや、より詳細な接客時の会話ヒヤリング、顧客ニーズの深掘りにつなげやすく、販売PDCAの向上が図れるかもしれない
—————————————————–
今日は以上です。
※30分～1時間程度での思考訓練のための記事ですので、厳密性にはこだわっていません。