一番大事なのは「購入しなかった人」の情報　リアル店舗の接客を変革するPARCOの仮説

株式会社パルコのABEJA導入事例

小島英揮氏（以下、小島）：では続きまして、パルコさんです。無理を言って、昔の写真をいただいてまいりました。僕にとってのPARCOは、やはり公園通りにある店です。

林直孝氏（以下、林）：これは渋谷PARCOですね。

小島：ゴジラに倒されて久しい感じですけど。今、ちょっとお休みなんですよね？

林：そうですね。公式発表は2016年8月に、「ゴジラに破壊をされて建て替えを余儀なくされた」ということで、今、建て替え工事中ですね（笑）。

小島：私の年代に近しい方だと、PARCOは青春の1ページのような気がするのですが、同世代で「行ったことあるよ」という方はどれぐらいいらっしゃいますか？

（会場挙手）

林：ありがとうございます。大変たくさん手を挙げていただいて。

小島：将来はまた、渋谷に帰ってくるんですか？

林：はい。来年2019年秋に新しく、同じ場所に再オープンさせていただく予定です。

小島：一方で全国では、いろいろなかたちで出店されています。

林：そうですね。約50年前の1969年に池袋PARCOがスタートして、そこから北海道から九州まで、全国にPARCOの店舗が今17ヶ所。それ以外に「ZERO GATE/Pedi」という名前で、やや小型の商業施設を合わせて25ヶ所ぐらい展開しています。

小島：今回、ABEJA Insight for Retailを入れていただいたのは一番新しいお店になるんですか？

林：そうです。昨年（2017年）11月にオープンした上野にある店舗です。最寄駅は銀座線でいくと上野広小路駅ですね。

小島：ここに今、どんな感じでABEJAのカメラを設置されているんですか？

林：今回、「PARCO_ya（パルコヤ）上野」には、約70のショップにご出店いただいてまして、その約9割のショップに2種類のカメラが入っています。

1つ目が入店客数。ある区画、あるショップに、何名のお客さんが入られたかをカウントするカメラです。

2つ目がショップに入られたお客さまの属性として、年代、性別の推定データを判別するカメラということです。

来客客数（をカウントするカメラ）は、要は入口を通過した方を上から撮影してカウントするということで、入り口付近にあります。属性（を判別するカメラ）のほうは、顔を認識しますので、店舗の奥のほうに設置しています。

ここでぜひ誤解なきようということで言いますと、我々自身も、PARCOの人間も、設置しているテナントの方々、スタッフの方々も、撮影した画像データ自体は一切見ることができません。

小島：来客客数と属性ということで、レポートを見ているという感じですかね。

林：そういうことです。プライバシーは守られているということです。

ショップ別の来客客数・属性からわかること

小島：ちなみに来客客数だけではなく、年代・性別取りたいというのは、何か仮説があったのでしょうか？

林：そうですね。PARCOもそうですし従来の多くの商業施設の入口には、だいたい人数を測定するセンサーが入っていると思います。何名のお客さまが出入りされたのかという。

小島：先ほどのトレッサ横浜もそうでしたよね、「入館人数はわかっている」と。それで次はいきなりもう、「いくら売れたか」だと。

林：そうですね。ただ、今回の取り組みはPARCOの中でも初ですし、ABEJAさんのカメラをショップ単位で導入したのは、おそらく商業施設で初めてだと思います。

やはりショップ単位の動向をちゃんと可視化した状態で、テナントさんそれぞれにデータとしてお戻ししたいと。要は分析データとしてお戻しすることに価値があると考えて導入したわけです。

小島：そうするとこんな感じで。

林：個々のテナントさんが見ていただくものはもっと見やすいダッシュボードなんですけど、こちらはサマリーにしたレポートです。

こちらはどのような用途で見ていただいてるかというと、PARCOでだいたい月に1回ほど、各ショップの責任者を集めたミーティングをやっているんです。そのときに、「このようにデータを見ていただければ改善ポイントが見つかって、よりいいオペレーションができるのではないか」ということで。

例えば、時間帯別の入館客数は1時間おきにデータ化されますので、そちらを見ながら、1つは客数の多い時間帯を把握して、シフトの人数だったり、休憩時間をどこにあてているかを含めたローテーションなど、データを見ながら年齢性別の傾向を把握して、人員配置および商品配置などを策定していきましょうということですね。

小島：おもしろいのは、その数値を渡しているだけではなくて、ちゃんと見方をトレーニングしていらっしゃるんですよね。

林：そうです。来客客数に対してもう1つ、PARCOではテナントさんから毎日、その日売り上げていただいた合計額といわゆるレジ客数をデータで頂戴しています。それを組み合わせて見ると、ショップごとに入店された人数に対してレジを通過した客数を割ると、ショップごとの買上率という指標が出てきます。

これをちゃんと提示して、（グレーの）折れ線グラフが日別の買上率なのですが、やはり高い日と低い日の波があります。それで、そのときにぜひ見ていただきたいとテナントさんにお願いしているのは、高い買上率のときはどのような商品の見せ方だったりとか。

小島：先ほどのトレッサ横浜さんのVMD（ビジュアル・マーチャンダイジング）そのものですね。

林：まさにそうですね。それがどうだったのかを振り返って検証してもらっています。悪いときは、ビジュアル・プレゼンテーションの問題もあったかもしれませんが、ひょっとすると実は接客するスタッフ数が足りていなかったのではないかとか。

勘と経験ではなく、データに基づく店舗運営を

小島：なるほど。本来これくらいの人が来れば当然上がる分も上がっていないから、対策を打てますねと。各店ごとに数値のギャップの把握ができるという意味ですか。

林：そのような要因把握で、そこに対する改善ポイントを絞り込んでいくために使っていただきたいということで（データを）出しているわけです。

小島：入館客数だけではなく、属性データもお渡しされている？

林：はい。先ほど申し上げたように、PARCO_ya上野のお店が11月にオープンするときには、個々のショップでは、「このような客層がいらっしゃるだろうから、このような商品を用意して、もっとも喜んでいただける、買い物していただける環境をつくろう」ということで想定をするわけですね。

小島：はい。それが実際に正しいかどうか。

林：はい。

小島：そこの仮説があって検証するために、やはり「（データが）見えないといけないよね」ということになるわけですよね。

林：例えば、12月で見た場合、ショップAが「このような男女、年齢層の構成比だった」ということが、果たして事前に考えていた仮説と一致しているのかどうか。ここのギャップがある場合、それは商品の品揃えだったり、接客する方々の年齢や性別など、ある程度キャッチアップして店舗運営の改善ポイントがあると思います。

小島：「相手がわかれば対応策もわかってくる」ということですよね。

林：そうですね。それを「経験や勘ではなく、データに基づいてやっていきましょう」ということをおすすめしているということですね。

小島：なるほど、わかりました。今まで聞いていただいて、たぶんピンと来たのではないかなと思いますけれども、トレッサ横浜さんもパルコさんも、実は同じことをやっていらっしゃるのではないかなと。

もともと来館する方はわかっていましたと。それで、最終的にいくら売上があったかもわかっていますと。だけど、入店から購買までの顧客行動をもっと理解しないと、これからの人口減少時代にライフタイムバリューを上げていこうとするときには、「もっと顧客行動を紐解かないといけない」ということですよね。

一番大事なのは「購入しなかった人」の情報

小島：シアトルにAmazonという会社があるんですけど、実は前職でそこにいたことがあってピンと来たんですけど、これは実はオンラインでは当たり前のことなんですよね。

サイトにどれぐらいやって来て、ページにどれぐらい人が来て、カートに1回入れたんだけど買わなかったとか。中のことを見ているから、打つ手があっていろいろとできると。

よくEコマースで言われるのが、「一番大事な情報は買わなかった情報だ」と。カートに入れたのに戻したとか、ページに来たけど買わないとか。これを改善すると売上が上がるんです。

買っているのは、もうその時点で買っているので、あまり何もしなくて。椅子を買った人に「椅子を買ってください」とメール送ってもしょうがないので、買わなかった人に対してオファーをしたほうがいいと。これは今、まさにAmazonがやっていて「Amazon Go」という名前を聞いたことがある方。

（会場挙手）

小島：今日一番、知名度が高い（笑）。

林：（笑）。

小島：Amazon Goは「無人コンビニ」のように言われているんですけど、実は私、今日お話ししなきゃいけないと思って、先々週行ってまいりました。この話をするために行ってきたんですけど（笑）。

この動画は僕が実際にiPhoneを使いながら撮っているんですけど、本当に棚から取るだけでアプリ上のカートに商品と会計金額が入っていって。商品を戻すと、アプリ上のカートでも戻ると。

それで、アプリに「お店に何分間滞在したか」「あなたが買ったものは何ですよ」と出るんですよね。これは僕に知らせるというのもあるんですけど、実は全部お店側が把握しているということなんですよね。

このEコマースの行動そのものが、オフライン店舗で取れているものそのものなんですよね。これはもしかして、林さんがやりたいかたちの、1つの究極のモデルですか？

林：そうですね。私はずっとパルコにいるんですけど、その間にEコマースの責任者をやっていたことがありました。やはり小島さんがおっしゃるように、Eコマースはすべてデータで、どのページを見た方がどのページに行って、最終的に何を買ったか買わなかったかまですべてわかります。

それで、やはり私どものようなリアル店舗、ショッピングセンターの中でもそれができないとダメだという思いが最初のスタート地点なので、それをまさに体現されているのが「Amazon Go」なのかなと。

小島：日本だとなぜか「無人コンビニ」という表現をして、レジの省力化のように言うんですけど、それはたぶん180度見誤っていて、店内にはけっこう人がいるんですよ。限られたリソースは接客側に回しているんですよね。

今朝のキーノートで、「接客を拡張するためにITを使うんだ」とおっしゃっていましたけれども、「Amazon Go」がやっているのはまさにそうです。実はコスト削減というよりかは、接客を厚くする方法としてやっているのではないかなと思いました。

人工知能（AI）導入におけるラーニングと効果

小島：たぶん「Amazon Go」みたいなものが1つのゴールなんじゃないかなと思うんですけど、今は来客人数や年齢・性別など指標把握を実施されていますよね。

そこからさっきのゴールに行くところまでに、「次に何をしなきゃいけない」とか、もしお悩みがあればお聞かせいただきたいと思います。数字はわかるようになりましたと。そうすると欲が出てきて、「次はこれが見たい」というのが出てくるかと思うんですけど。

栗原郁男氏（以下、栗原）：何が一番スタッフで困るかというと、本当にたくさん人に来ていただけるので、声をかけるんですよね。そうすると、先ほど言ったように、究極の衝動買いじゃないですけど、声をかけたほうが買ってくれるということはわかっているんです。

ある調査をすると、声をかけてほしい人が半分。逆に言うと、半分は声をかけられたくないということがあるものですから、声をかけるといいということがわかっていても、半分の人が声をかけられたくないということを何回もやると……。

小島：販売員の人は心が折れそうですね。

栗原：そういう意味では、今度は声をかけてもいい人を自分なりに判断してしまうんですね。そうすると、声をかける数が少なくなってしまう。

小島：逆に人がいることで接客ロスが生まれるということですか？

栗原：出てくるので、外観で人を見るのではなくて、先ほどの行動パターンを把握して、誰に声をかけるべきかが分かるようになると、優秀なスタッフが誰に声を掛けたらいいか分かるようになるので、そのようなことができるようになるといいなと。

小島：なるほど。では行動把握のほうが次のステップだということになりますかね？

栗原：はい。館の人の行き来がわかるようになると、より深い顧客の行動理解が出来るようになると思っています。例えば、「スターバックスに行った人は、このブランドの買い物をすることが多い」というようなデータの紐付けがもし法律的にOKになれば、将来できるのではないかと。

林：そうですね。実はPARCOの場合、AI導入については、ABEJAさんの前に「POCKET PARCO」というお客さま向けのスマートフォンアプリでAIを導入しています。

これは何をやっているかというと、テナントさんに日々PARCOのプラットフォームでブログ記事を投稿していただいて、アプリ上にはAIを使って記事をお客さまごとにパーソナライズして、レコメンデーションしています。

成果については、AI導入前と導入後の3ヶ月比較をすると、そのブログの記事にお気に入り登録する方々が2割増えて、その行動結果によって、ショップでの買上も同様に2割上がりました。

小島：その行動が変わると購入も変わるということですか？

林：それはオンラインのスマートフォンの中で起きていることなのですけれども、何をやっているかというと、（アプリで）特定のブランドをクリップ（お気に入り登録）や、どのブランドで買い物することが多いという、ブランド間の相関関係を機械学習で見て、それを仕分けているということなのですが、それをリアルの店舗での回遊情報、お客さんの行動情報をもとに、店舗の中でできないかなというのが。

小島：なるほど。店舗の中で。

林：はい。店舗の中でどうやってやるのかというのは、今だとみなさんスマートフォンをお持ちなので、そこに対して通知を送るとか。あるいはPARCO_ya上野などには、各フロアにデジタルサイネージがありますので、そこで通知をするとか。

小島：AIをきっかけにしてお知らせしたり、行動させるような仕組みはけっこうあるんじゃないかということですよね。

林：そのようなイメージです。

小島：お話を聞いていておもしろいと思ったのは、先ほどトレッサさんが、「お声かけして、半分ぐらい断られると人の気持ちが折れる」と言っていましたけど、何割ぐらいかOKだったら、またスタッフの行動が変わるんですかね？

栗原：7〜8割で、違ってくるでしょうね。

小島：製造業の方のお話を伺うと、判定率99.99パーセントが求められる…みたいな話をよく聞くんですね。どれぐらい精度が高いかという点が非常に重要視されると。もちろんこれはもともと目検の人がやっていて大事な世界なんですけど。接客でいくとだいたい五分五分なので、それが7割になるだけでも実はバリューがあるということですよね？

栗原：はい。

小島：小売や流通、製造でAIを使う時の閾値がかなり違うかなと思っていて、工場ってすでに高い精度が人力で実現できているので、AIで置き換えようとするとはじめからすごく高い精度を求められるんですけど、接客の部分は7割、8割というと、それだけでいいようなイメージがあります。

ここは1つ導入の提案のポイントなのかなという気がしますが、そちらの認識は合ってますか？　7割いければいいんじゃないかという。

栗原：そうだと思います。先ほど言った半分というのは、半分あるからいいんだという思いもあるんですけど、やはり2回外れると、もうイヤになってしまうということがあるので。7割、8割だったら（当たる）確率のほうが圧倒的に高い感じがしてくると思います。

小島：身内の多いディーラーでもそうだから、PARCOさんは各テナントの販売員にそれを促すのはけっこう大変ですよね？

林：そうですね。ただ、やはりみなさんいい接客をした結果、お客さまに満足をいただいて、買い物をしてくださると、接客行動が良くなっていくんですよね。そのために必要な顧客行動データを差し上げるということが今までできなかったので。

小島：なるほど。今までできなかったことができるようになるという意味では、非常に前進だと。

林：そうなんです。なので、わかるようになったデータを使って、どうやって良い接客をしようかというのは、みなさん自然にやっていただけることなので、いかに使えるデータでフォローしてあげるかが大事だと思います。

人工知能（AI）活用の将来像は？

小島：なるほど。その今までできなかったことが、AI、ディープラーニング使うとできるということですね。今日は「Amazon Go」が1つの究極のモデルということでしたけれども、もっと何かおもしろい世界があれば。

1年後の世界よりも、5年後ぐらいの世界のほうが夢があっていいなと思うんですけど、栗原さんは何かありますか？

栗原：そうですね。今、店長が店内を見ていて、インカムで接客の指示をしたりするんですけど。そういうのも、ビッグデータで全部解析できるようになって、「このお客さまは声掛けを望んでいるお客さまだ」とライトか何かが点いて見えるようになったら、すごくいいなと思いますね。

小島：ARグラスみたいなもので、その人が急に浮かび上がってくるみたいな感じですよね。

栗原：そうですね。

小島：例えば、今この会場にいらっしゃる方の中で、どれぐらいの方が眠そうで、どれぐらいの方が興味あるかを見分けるのは非常に大変なんですけど、簡単に見分けられるようなARグラスがあると、ポンっポンっと光って見えたりすれば、その後の接客もやりやすいのと同じですよね？

栗原：はい。丁寧な接客もできると思いますしね。

小島：PARCOさんのほうは、キーノートにすごくいいスライドがありましたのでお借りしてきました。

林：これは今、社内でこういうことをやりたいんだということと、やはり我々だけではできないので、外の企業の方に説明するためにつくったものです。

今、1つ実施したことは、カメラを使ってお客さまの行動をデジタル化していくことです。もちろん個人情報を保護しながらです。一方で、インターネットを使っているものは、すべて行動という意味ではログ化されてますからそういったものをかけ合わせると。

お客さまはやはり来店される前にネットをご覧になっていますし、その結果、来店をされている・されていないということも、リアル店舗の行動とかけ合わせることで、このお客さまがより「何をほしい」と思っていらっしゃるのか、あるいは来たけど買っていただけないのはどのような理由だったのかというのが、もっと見える化されてくると思います。

その中で、今度は個々のショップのおすすめをつくるところから、商品・サービス単位でおすすめできるように、商品・在庫のデータを持って、お客さまごとに適切なタイミングで（おすすめすると）。それはPARCO店内の場合もあるでしょうし、インターネット上での場合もあると思います。

小島：まさに24時間、PARCOになるということですね。

林：そういうことを目指しているということと、もう1つ、スライドにVR・ARと出てきているのは、先ほど小島さんがおっしゃったように、もうそれほど遠くない未来に……。

小島：そうですね。どんな情報を出せということが決まっていれば、表現方法はかなりできています。先ほどの店長さんがインカムで「接客をして」と指示を出す業務をAIがやってくれれば、表現方法はいくらでもできてしまうような感じはありますよね。

林：そうですね。そういうことをやりたいと。1つ、ここを忘れてはいけないなと思っているのは、「テクノロジーはあくまで人の接客を補完したり拡張するために使うべきだ」というところは曲げないほうがいいのかなと。

小島：人は大事というか、もっと人にしかできない仕事をやってもらうためにテクノロジーを使うという話ですね。AIは今は把握の部分に使っているけど、今度はデータを紐付けて、より上の階層で判断をするところにAIの先があるかなと。

林：はい。

小島：これは2019年、渋谷PARCOができたときに実装されているイメージですか？

林：そうですね。私はもうそれを目指してやっていて（笑）、個々にはVRをやったり、ロボットを走らせたりということで。

小島：そうなんです。PARCOさんはここに書いてあることを、実は個別にやっていらっしゃるんですよね。

林：やっていますね。私の中では、2019年に渋谷のPARCOがオープンしたときに、すべてつながっているということをイメージしているので新しいショッピングを体験いただけるようになるとベストだなと思っています。

小島：来年のSIXのキーノートを空けて待っておりますので、ぜひお話しいただければと思います（笑）。AIは人に代わるものではないというのは、きっと栗原さんも同じですよね？　接客を強化するところにテクノロジーをどんどん使っていきたいと。

栗原：そうですね。そういう意味では仮説も含めて、そこを使った丁寧な接客が必要なんだろうなと思います。

小島：今はほとんどEコマース化するみたいに言われますけど、やはりEコマースができないのはリアルの接客なので、そこにもっとリソースを投下して、それ以外のところはEコマースと同じように当たり前にやれるようにするということが、これからの未来なんじゃないかなと思います。40分にわたってお話を続けてまいりましたけれども、今一度、栗原さま、林さまに大きな拍手をお願いします。

（会場拍手）