東芝、購買ビッグデータと生成AIを活用した高精度な「販売予測AI」を開発

　株式会社東芝は8日、300万人を超える会員を持つ電子レシートサービス「スマートレシート」に蓄積された購買ビッグデータを活用し、新商品投入時などの販売数量を高精度に予測する販売予測AIを開発したと発表した。同技術は、食品・日用品などの消費財分野における商品販売予測への活用が期待されているという。

　今回開発された技術では、2つのAIによりビッグデータの処理と予測精度の向上を行っている。1つは東芝が独自に購買ビッグデータ向けに開発したクラスタリングAIを用いて、購買行動が類似する消費者をクラスタ単位でグループ化する技術。

　もう1つは、生成AIを活用し、嗜好といったあいまいな変数に対して高精度な予測をする技術。新商品への購買の度合いを0から100のスコアで表す「反応スコア」を生成AIがクラスタ単位で算出し、クラスタごとの反応スコアと人数を考慮して集計することで、市場全体の販売数量を算出する。このアプローチにより、多様化した消費者の嗜好に基づく購買を反映した予測が可能になるとのこと。

　また、処理をクラスタ単位で行うため、ビッグデータであっても、実用的な計算量に抑えた予測を実現している点も特徴。対象期間に応じて予測値を算出することで、期間の長さに応じた販売数量の予測や、長期間にわたる継続的な予測など、柔軟な活用が可能になるとしている。

　なお、消費のトレンドは、気候やイベント、競合商品の動向、消費者マインドなどさまざまな要因によって日々変化するが、今回の新技術では、長期にわたり「スマートレシート」に蓄積された購買ビッグデータを活用し、予測を継続的に更新することで、計算量を抑えながら、従来の予測手法と比べてより最新の、精度の高い予測を実現した。

　東芝によれば、「スマートレシート」の購買ビッグデータを用いた評価実験では、特定ジャンルの商品の販売予測において、従来の予測手法と比較して、予測販売数量と実販売数量との誤差を約23％低減できることを確認したとしている。