現在、AIはあらゆる場面で存在感を示しています。今年春にシカゴで開催されたAnalytics Uniteカンファレンスに参加した際、ブレイクアウトセッションの終わりにはAIがほぼ禁句状態になり、「またAIの話題で申し訳ありません」と講演者が謝る場面が相次ぎました。私は小売・CPG業界のデータ分析においてAIがわずか数年でこれほど不可欠な存在になったことを如実に感じました。
小売業界のさまざまなチームがChatGPTのような生成AIツールを活用して、ゾーニング文書の要約、概要書の作成、内部業務の自動化などに取り組んでいます。しかし、現実は：大手小売企業の 64％ がAIを導入済みと報告し、さらに 22％ が試験導入中（NVIDIA, 2024）ですが、その多くはエッジレベルにとどまり、店舗の立地決定を実際に左右する中核のワークフローには組み込まれていません。
一方、実店舗は依然として米国小売売上高の 81％ 以上を占めています。さらにBOPISハブ、サービスセンター、ショールーミングなどの新しい形態が広がる中、適切な立地を選び、その立地に適切な役割を割り当てることはこれまでになく複雑になっています。
もし、あなたの位置データが依然として表計算ソフト、PDF、CRMのエクスポート、GISツールなどに分散している場合、AIは役立ちません。まず必要なのは構造化です。そのうえで、次に進むべき方向についてより賢く、より迅速で、より戦略的な意思決定ができるようになります。
生成AIは低品質なデータでは機能しない
不動産計画でAIを有効活用するには構造化された高品質なデータが必要です。そこが、多くの店舗選定ワークフローがつまずくポイントです。
店舗レベルのデータは特に断片化が激しいことで知られています。賃貸契約条件はPDFに埋もれています。交通パターンは別々のGISファイルに保存されています。人口統計データはサードパーティのダッシュボードに格納されています。内部の営業成績は、依然として毎月Excel経由で集計されている場合があります。いずれも標準化も同期化もされておらず、AIモデルが活用できる形式でアクセスすることはできません。
正確な予測はできません。比較を行うこともできません。使用するデータに不一致、欠落、または矛盾が多く含まれている場合、大規模言語モデルに意味のあるプロンプトを与えることはできません。
AIは乱雑なデータを修正しません。逆にそれを増幅します。
本当に必要なのはAI対応のロケーションデータパイプライン
AIに新しい市場の提案や店舗パフォーマンスのシミュレーションを依頼する前に、データはクリーンで、連携され、構造化されている必要があります。そこでAlteryxの出番です。
Alteryxは不動産部門と戦略部門に以下の機能を提供します：
- すべての主要ソースに接続：Snowflake、Salesforce、Excel、来店客数API、賃貸管理ツールなど
- 生の位置データをクリーンアップし、ジオコーディングして住所を標準化し、空間座標を割り当てる
- 内部データと外部データをブレンドし、立地ポテンシャル、コスト、需要、パフォーマンスの一元ビューを作成
- 反復可能なワークフローを自動化して、サイト評価、商圏分析、人口統計オーバーレイを実行
- 出力 AI対応のデータセットを出力し、予測モデル、大規模言語モデル（LLM）のプロンプト、またはTableauやPower BIのダッシュボードに活用
Alteryxを使えば、データの前処理だけでは終わりません。それを運用に組み込み、モデルを一度きりではなく大規模に実行できるようにします。
AIでアナリストの能力を置き換えるのではなく、向上させる
データ基盤がしっかり整えばAIは真の資産となります。AlteryxはLLMをワークフローに直接組み込むことができ、チームは以下を実現することができます：
- 長文の区域計画レポートや市場レポートを要約
- 店舗パフォーマンスや競合ポジションにおける異常を検出
- ロケーションスコアの背景にある「理由」を説明する平易な文章を生成
- 構造化データを入力として、カスタムの推奨案を作成
これはアナリストを自動化して置き換えることではありません。表計算ソフトのつなぎ合わせではなく、彼らの時間を戦略的な業務に集中する作業に使うことが目的です。
小売業界では誰もがAIの話をしています。しかし、立地選定で優位に立つのは最も重要な場面でAIを活用できるチームです。具体的に言うと、店舗パフォーマンスの予測、拡大機会の特定、そして変化する顧客行動に店舗の足並みをそろえることです。
Alteryxはその実現を支援します。乱雑で一貫性のない位置データを、AIが活用できるクリーンで信頼性の高いデータパイプラインに変換します。その結果とは？より的確な立地決定。より迅速な拡大サイクル。投資する每一平方フィートに対して、より賢明なアプローチを提供します。
位置データをAI対応にする準備はできていますか？
まずは小売向け分析スターターキットと空間分析スターターキットをご覧ください。これらには店舗データの準備・統合・活用を通じて、チームがより賢い意思決定を行えるようにするワークフロー、テンプレート、ツールが豊富に含まれています。