（KTSG Online）-コストが非常に高いため、大企業であっても、日常業務でビッグデータまたは人工知能（AI）を使用することは依然として課題です。 しかし現在、日本のグループソフトバンクは月額わずか40ドルで小売業者に顧客予測を提供しています。

ソフトバンクによると、低価格は、ビッグデータやAIサービスにすぐにアクセスするための資金があまりない日本の小規模企業に役立つとのことです。

2022年1月、日本のテクノロジー企業は、多くの企業顧客に「未来を見る」という意味の「サキミル」サービスを販売しました。 ソフトバンクは今年度から、中小企業をはじめとするより多くの顧客にサキミルを紹介するとしている。

このサービスは、ソフトバンクのホットスポットに接続された約3,000万台のモバイルデバイスからの位置データに基づく歩行者の交通流情報を活用します。 この情報を日本気象協会の2週間の天気予報と組み合わせて、気温や風などの要素を含め、店舗周辺の交通量を予測します。

企業は、過去の売上と顧客のトラフィックに関するデータを個々の店舗にインポートできます。 このテクノロジーは、人工知能（AI）を介して他の情報と相関し、店舗を訪れる可能性のある買い物客の数を予測します。 企業は、性別、年齢、地元の人か外国人かなどの要因に基づいて顧客データを分析できます。

最低サービス料は月額5,390円（$ 41）です。 製品需要予測や自動在庫などのより高度な機能には、追加コストが発生します。

2021年3月の薬局チェーンでの実験では、サキミルの予測は実際の顧客トラフィック数と平均7％異なっていました。

このような詳細なトラフィック予測は、小売業者が在庫過剰または在庫不足の長年の問題を回避するのに役立ちます。 サキミルは、製品の損傷による損失を3％に減らし、在庫不足による売上の損失を15％に減らしました。 このサービスでは、店舗がいつでも必要とする可能性のある従業員数を計算し、シフトを自動的にスケジュールして、人件費を管理することもできます。

大規模な小売ネットワークを持つ大規模なチェーン店は、サキミルシステムに簡単に投資できますが、地元の徒歩交通統計を使用すると非常に費用がかかることが多いため、中小企業にとっては手の届かないところにあります。

たとえば、NTTデータの需要予測サービスとNTTドコモのモバイルネットワークからのトラフィックデータを組み合わせた通信会社NTTは、年間500万円以上、つまり38,000ドル以上の費用がかかります。 KDDIは、年齢や性別など、お客様が訪れたファイルに基づく詳細情報に対して、年間240万円を請求しています。

AIデータ分析の新興企業は、月額約10,000〜20,000円の、よりソフトなサービス価格を持っています。 ただし、このデータは気象データと過去の交通量に基づいており、この地域の歩行者数に関するデータはありません。

ソフトバンクは、これまでデータサイエンティストが扱っていた分析を自動化することでコストを削減しました。 また、小売業者やレストランの需要を予測する独自のアルゴリズムを開発し、特定の業界向けにサービスをカスタマイズするために必要な時間と労力を削減しました。

ソフトバンクは、インターネットや携帯電話の料金などのサービスの価格を下げる取り組みにおいて重要な役割を果たしてきました。 今日でも、このグループはビッグデータ分析サービスの価格を下げる取り組みにおいて主導的な役割を果たしたいと考えています。 ソフトバンクは、他の企業と協力して他の種類のデータをサキミルに持ち込むと述べています。

カナダを拠点とするShopifyや日本を拠点とするBaseなどの企業のおかげで、eコマースサービスの料金は下がっています。 ソフトバンクの子会社であるLineは、間もなくeコマースWebサイトのプラットフォームを立ち上げ、2.5％の取引手数料がかかりますが、前払いや月額の手数料はかかりません。

一方、SMEの小売業者は、実店舗でのデジタルツールの使用に遅れをとっています。 スマートフォンでの支払いに加えて、中小企業はオンライン販売チャネルでのマーケティングまたはインターネットでの広告に限定されています。

経済産業省の統計によると、2016年には約99万の実店舗があり、その82％が5人以下の従業員を雇用していました。 言い換えれば、中小企業のデジタルトランスフォーメーションサポートには巨大な潜在的市場があります。

調査会社IDCJapanによると、日本のビッグデータ分析市場は2020年に7％成長し、3,337億円に達しました。 市場は、デジタルトランスフォーメーションにより、今後数年間で2桁の成長が見込まれています。