機械学習を活用して数千店舗をきめ細かく運営、米ホームセンターThe Home Depot

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本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

　全米に数千の店舗を持つホームセンターチェーンが、各店舗や倉庫の商品在庫を横断的に管理するのは大変な仕事だ。厄介な要因が増えるブラックフライデーやホリデーシーズンともなれば、その困難を乗り越えるのは不可能なようにも思える。

　しかしThe Home Depotは、機械学習とコンピュータービジョンの技術を組み合わせ、顧客が求める商品をスタッフが迅速・効果的に見つけられるようにすることで、この課題に真っ向から取り組んでいる。

　米ZDNETのオンラインでのインタビューに応じてくれたThe Home Depotの技術フェローHari Ramamurthy氏は、このような新技術の導入は同社にとって当たり前のことだと語った。

　「当社は非常に技術指向が強い企業だ」と同氏は言う。「私たちは、最新・最高のテクノロジーを利用してスタッフの体験を改善する方法を模索している。それが最終的には、顧客体験を改善することにもつながる」

　The Home Depotは、スタッフの生産性を高めるために、機械学習を使用した「Sidekick」と呼ばれるアプリを開発した。

　このアプリにはコンピュータービジョンの技術も使われており、同社のスタッフが使っている業務用モバイルデバイスである「hdPhones」にインストールされている。このデバイスは、The Home DepotがZebra Technologies、HPE、Arubaと共同で開発したものだ。

　Sidekickは2023年の初めに導入された。Ramamurthy氏によれば、このアプリは、全社的に進められているデータ主導のさまざまなアプローチの中の最新のものにすぎないという。

　「機械学習や人工知能のようなテクノロジーが持っている、従業員や顧客に望ましい結果をもたらす潜在的な可能性は非常に大きい」と同氏は述べた。

　The Home Depotは、Sidekickを開発するに当たって、スタッフが重要な業務から優先的に処理できるようにするために、機械学習アルゴリズムを使用したクラウドベースのシステムを独自に開発した。

　このアプリは、店員が需要の高い商品に集中できるようにするのと同時に、棚の高いところにあるような見つけにくい商品を探す際の手助けもしてくれる。

　「私たちは、店員に自分の担当場所に関連する最も価値の高い業務を割り当て、店員が常に生産性の高い業務を行えるようにしたかった」と同氏は言う。「アルゴリズムには、社内のデータソースから生成されたさまざまなシグナルが入力されている」

　この機械学習モデルには、POSや在庫管理プラットフォームなどの業務システムからのデータが入力されている。

　さらにこのモデルは、従来の構造化された小売データだけでなく、店内の客の流れが分かるカメラ映像などの、半構造化された情報源からも分析情報を引き出すことができる。

　このアプリにはコンピュータービジョンも使われている。この機能には、店員がhdPhoneのSidekickアプリで撮影した画像が使用される。

　スタッフが店内のあちこちで写真を撮影すると、そのデータを使って、どの製品が棚に並んでいるかに関するより詳細なデータが得られる仕組みだ。

　「コンピュータービジョンは、アルゴリズムに入力されている、業務システム以外から得られるデータの典型例だ」とRamamurthy氏は言う。

　「これは非常に面白い技術で、このデータストリームには、私たちが持っているデータソースを補強する情報がたくさんある。より総合的なシグナルのセットを作れるため、店員に対して適切な業務を生成して指示することができる」