現場のリアルから見えた「接客時間の喪失」という本質的な課題
――現在、貴社では「店長AIエージェント」の導入を進められていますが、そもそも導入以前の店舗運営にはどのような課題感があったのでしょうか。
システムエンジニアとしてキャリアをスタートし、事業会社のIT部門や物流のオペレーション部門を経て、2021年に株式会社アダストリア（現・株式会社アンドエスティHD）に入社。DX部門にてグループ全社のデータ基盤整備から、データおよびAI活用の推進を牽引。現在は、AIを活用した全社的な働き方変革をミッションとして活動している
現場の最大の課題は、「店舗スタッフの人材不足」でした。慢性的に人が足りておらず、お客様への十分な対応ができない状況が続いていたのです。しかし、店舗スタッフの実際の業務内容を細かく整理していくと、実は「バックヤードで事務作業をしている時間」が非常に多いことが分かってきました。
本来、店舗スタッフが最も価値を発揮すべきなのは、店頭でお客様に商品の魅力をお伝えする「接客」の時間です。それにもかかわらず、事務的な作業に膨大な時間を奪われていました。人材不足という課題に対して単純に人を増やすのではなく、「いかにバックヤードでの作業時間を減らし、店舗スタッフが本来の魅力を発揮できる接客時間を増やせるか」が、我々の解決すべき最も大きな課題でした。
当社として、本来であれば商品の魅力やブランドの世界観を直接お客様に伝えるコミュニケーションを最優先にしたい。一方で、日々の運営を回すためにはどうしても裏での作業が必要になってしまっていた。このジレンマを解消しなければならないと強く感じました。
複数システムを横断し、思考を支える「店長AIエージェント」
――課題解決のために導入された「店長AIエージェント」とは、具体的にどのようなものですか。
我々が最終的に目指している理想のイメージは、「店舗スタッフや店長が行う事務的な作業が、すべて店長AIエージェントとのチャットのやり取りだけで完結する」という状態です。
これまで店舗スタッフは、1つの業務を遂行するために、専用のシステムやツールをいくつも使い分けたり、複数のツールを横断して操作したりする必要がありました。それが非常に手間であり、時間のかかる原因になっていたのです。
店長AIエージェントは、スマートフォンのチャットアプリのような使いやすい画面（UI）を唯一の入り口とします。ユーザーがチャットで「この業務を実行したい」と入力すると、裏側でエージェントが既存の各ツールやシステムにアクセスし、適切に連携して処理を自動で進めてくれます。さらに、分析業務などにおいては、ユーザーの思考や判断そのものをAIがサポートするという機能も加えています。つまり、1つのチャット画面の裏側で、各業務に特化した複数のAIが連携して処理を行う「マルチAIエージェント」の仕組みを最終形として描いています。
――現在は初期導入フェーズとのことですが、具体的にはどのようなエージェントが稼働しているのでしょうか。
現在は主に2つのエージェントの導入を先行して進めています。1つ目は「在庫検索・取り寄せエージェント」です。
店頭で接客をしていると、お客様から「この商品の違うサイズはありますか？」といったお問い合わせをたくさんいただきます。その対応をするために、従来はまず自店の在庫を検索し、なければ倉庫の在庫を検索し、そこにもなければ近隣店舗の在庫を検索して、どこかに見つかったらようやく取り寄せの申請画面に移行する……という非常に長いステップを踏んでいました。一人のお客様を対応するのに、バックヤードでかなりの時間がかかってしまっていたのです。
この一連の流れをエージェント化し、チャットで「このアイテムのこのカラーの在庫はある？」と聞けば、自店や倉庫、近隣店舗の情報を一気に表示してくれます。そして「取り寄せて」と指示すれば、倉庫からの取り寄せ申請までチャット上で完結する仕組みを作りました。
――もう1つのエージェントについても詳しく教えてください。
もう1つは「売上分析エージェント」です。各店舗の店長は毎週、前週の実績を振り返って売上の分析を行い、今週どういうアクションを取っていくかというプランを作成します。今までは複数の帳票やデータを確認しながら、自分で数字を拾い集めて分析していました。
この業務は、店長の経験やスキルによって分析のクオリティに大きな差が出ますし、人によっては毎週月曜日に数時間かけて分析業務にかかりきりになっているという実態もありました。このエージェントを導入したことで、ある程度型化されている分析内容については、AIが必要な観点の分析や示唆を自動で提示してくれます。さらに深掘りしたい点があれば、チャットを通じて対話形式で分析を深めることも可能です。
