☑️ リテールAI協会が複数企業のデータ統合実証を実施
☑️ 業態の異なる小売2社の25ヶ月分ID-POSデータを解析
☑️ 顧客を8分類しメイン店舗の使い分けや価格弾力性の知見を獲得
リテールAI協会は2026年6月25日、複数小売企業のデータを横断的に統合・分析する実証実験「ユニファイドデータプロジェクト」の結果を公表しました。同プロジェクトは、自社データのみでは困難だった顧客の相対的な分析を通じて解像度を高め、効果的な施策を導き出すことを目的としています。実証にはアドインテ、ブレインパッド、日本マイクロソフトのほか、業態の異なる小売チェーン2社が参加しました。
データクリーンルームによるセキュアな統合解析
実証実験では、同一エリアにある店舗の25ヶ月分にわたるID-POSデータおよび属性やカテゴリーなどの各種マスタデータを使用しました。各社用のAzure Databricks環境を用意し、Databricks Clean Rooms機能を用いることで、プライバシーを保護したセキュアなデータ統合環境を構築しています。アドインテがデータクリーンルームの構築と、広告識別子や共通カテゴリーの付与によるデータセット整備を担当しました。分析については、アドインテが買上点数の向上、ブレインパッドが買上単価の向上を主担当として連携しています。
購買傾向に基づく8つの顧客分類と併売分析
共通利用客の購買データに基づき、買い物の目的や傾向から顧客を8つのクラスターに分類しました。分析の結果、顧客は各店舗を目的別に「メイン店舗」として使い分けていることが判明しました。また、クラスターごとの併売リフト値を分析したことで、ついで買いを促進するカテゴリーを特定しています。さらに、ヘビーユーザーが1店舗で多種多様な商品を購入する一方で、ライトユーザーが購入する食品類は価格弾力性が高い傾向にあることも示されました。リリースでは、競争力のある価格設定によりライトユーザーの来店頻度を向上させる余地があるとしています。
今後の展開とセミナーでの成果発表
リテールAI協会は今後、分析の深掘りを進めるとともに、新たな流通企業やメーカーの参加を募集し、複数チェーン間での施策の実行可能性の検討や実際の販促施策への展開を目指すとしています。本実証実験の成果については、同協会が主催するセミナー等で発表を行う予定です。協会代表理事の林拓人氏は、本実証を「競争と協働を両立させながら業界全体の知見を積み上げる重要な一歩」と説明しています。
発表日時: 2026年6月25日 09時31分
関連URL: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000021.000059670.html
