ソウル江南区のGSタワーでインタビューを受ける金学民GSリテイルAIデータ部門長。「より多くの従業員がAIを自然に活用することを目指す」と述べた。[写真=ユ・デギル記者 dbeorlf123@ajunews.com]
許書洪GSリテイル代表取締役と各事業部長は毎月集まり、人工知能（AI）を学んでいる。3か月続いている「AIリテラシー」教育には、許代表を含む10～12名が参加している。数十年にわたる流通現場の経験にAIをどう結びつけるかが核心テーマである。教育のコンセプトは「子どもが教えるAIリテラシー」であり、難しく感じるAIのハードルを下げることを目的としている。
この教育を実施しているのはGSリテイルAIデータ部門で、金学民部門長は昨年9月にGSリテイルに加わった。許代表と頻繁に会い、人工知能転換（AX）について議論する中で、「人工知能転換（AX）とは何か」という根本的な問いから「AI時代に人はどのような役割を果たすべきか」まで議論の範囲が広がった。ソウル江南区のGSタワーで金部門長にGSリテイルが描くAXの姿を聞いた。
-昨年9月にGSリテイルに加わったが、最初に何を調査したのか。
「これまでAIとデータ分野で働いてきたため、GSリテイルでどの部分に貢献できるかをまず考えた。従業員が約7000名いる組織であるため、現場から出てくる考えや要求も非常に多様であった。そのため、△会社が望むAXはどのような姿か、△現場で最も悩んでいることは何か、△実際に解決したい問題は何かを優先的に見ていった。初期には許書洪代表と毎週会い、AXについて議論した。新しい技術の導入がAXなのか、意思決定の方法を変えることがAXなのかを多く考えた。今は月に一度程度会ってこのようなテーマを引き続き議論している。」
-GSリテイルでAIを最も積極的に適用しようとしている領域はどこか。
「流通業は他の産業よりもスピードが速く、組織のあらゆる場所で多くの意思決定が行われる。そのため、AXの役割は迅速かつ多様な意思決定をどう支援するかにあると考えた。まず業務を大きく三種類に分けてみた。第一は必ず人が集中しなければならない仕事、第二は繰り返し発生し時間がかかる仕事、第三は必ずしも行わなくてもよい仕事である。この中で繰り返し行われる業務や不必要な業務に時間を多く使っていないかを見つけることが重要であった。繰り返し行われ、時間がかかる業務をAIが代わりに行うことで、重要な仕事に集中できるようにすることが目標である。」
-代表的な例は生鮮食品（FF）自動発注か。
「その通りである。コンビニエンスストアでは、キンパ・弁当・サンドイッチ・ハンバーガーなどの生鮮食品をFFと呼ぶ。毎日、店主は今日の顧客がどれだけ来るか、FF商品がどれだけ売れるかを判断して発注しなければならない。非常に難しい課題であり、同時に毎日繰り返される業務である。しかし、経営者にとってより重要なことは顧客に対応し、より良いサービスを提供することである。そこで、繰り返される発注業務をAIが支援できるのではないかと考え、FF自動発注の研究を始めた。研究は約3年前から行っており、実際の実行とテストは昨年から進めている。現在も新しいモデルを作成しテスト中である。今年の年末頃にはAIが発注の意思決定をどのように支援できるかの具体的な輪郭が見えてくると考えている。」
-すべての店舗に一つの自動発注モデルを適用するのは難しくないか。
「初めは一つのモデルを作り、全店舗に拡大したいと考えていた。しかし、実際の現場に適用してみると、店舗ごとに状況が異なっていた。人によって性格や環境が異なるのと同じである。例えば、学習塾の近くの店舗は10代の顧客の割合が高く、建設現場の近くの店舗では現場労働者の簡便食の需要が大きい。また、住宅街とオフィス街も異なり、大学周辺も試験期間かどうかで需要が変わる。この過程で、モデルの精度を高めることと同じくらい、現場の要求や不便をどれだけ早く把握できるかが重要であることを学んだ。いわば試行錯誤であった。」
金学民GSリテイルAIデータ部門長がアジュ経済とインタビューを行っている。[写真=ユ・デギル記者 dbeorlf123@ajunews.com]
-現場の従業員が直接AIを活用して業務ツールを作った事例はあるか。
「AIを活用して店舗ごとの営業活性化を支援する『店舗診断サイト』が代表的である。過去には必要なシステムが生まれると外注開発から考えたであろう。しかし、最初だけ便利で、修正が必要な場合は再度要求事項を説明し、結果を待たなければならない。時間もかかり、コストも発生する。だが、現場担当者がAIを活用すれば、自分に必要な機能を直接説明し、結果も即座に確認できる。数日かかっていた作業が数分で実現されるのである。特に作成された成果物を近くの店舗で直接テストし、不足している部分を再度AIに要求して修正することもできる。結局、GSリテイルの状況と現場の問題を最もよく理解しているのは内部の従業員であるという結論に至った。そこで始めたのが現場密着型エンジニア（FDE）の育成である。現場の従業員が自ら問題を発見し、AIを利用して直接解決できるようにすることが核心である。」
-在庫管理にもAIとデータを活用していると聞いたが。
「商品企画者（MD）は、どの新商品を導入すれば顧客が喜ぶかを考えるのに多くの時間を費やす。一方で、予想通りに販売されずに積み上がる在庫は相対的に見逃されがちである。そのため、MDと物流担当者が共にデータを見ながら、在庫を見つめる方法を変えてみた。例えば、あまり売れずに在庫が積み上がった商品中で、賞味期限が迫っている商品を迅速に見つけ出し、プロモーションを通じて再び販売機会を作るという方法である。物流担当者にとっては在庫効率の問題だが、MDにとっては必ず売らなければならない商品の問題である。同じデータを職務別の目的に応じて異なる形で活用するのである。今後は製品デザイン、開発、実際の運営など一サイクルを従業員が理解できるよう教育する必要があると考えている。」
-GSリテイルが保有する店舗・商品・顧客データはどのような競争力を持っているのか。
「データが多いからといって必ずしも良いわけではない。実際の現場でうまく活用されるときに価値が生まれる。社員が毎日どのデータを使っているかを見てみた。コンビニエンスストア関連のデータだけでも、データの束が約7500個に達する。この中で実際に毎日活用されるデータの束は30個以内であった。であれば、AIが7500個に達するデータの束をすべて理解させるよりも、実際の業務で頻繁に活用される30個前後の核心データを人とAIが共に深く理解できるようにする方がはるかに重要であると判断した。したがって、このような『一握りのデータ』を適切に整備し、現場で誰でも簡単に活用できるようにすることに集中している。」
GSショップの従業員がデジタル転換(DX)・人工知能転換(AX)統合ポータル『エックスハブプラス(xhub+)』を確認している。[写真=GSリテイル]
-AIが今後GSリテイルの店舗運営や商品業務をどのように変えると予想しているか。
「最も大きな変化は、従業員一人一人が自らの問題を発見し、解決できるようになる点である。核心は意思決定である。従業員がデータに基づいてより迅速に意思決定を行い、AIがその過程を容易に支援することが目標である。問題を直接解決しようとする従業員が増え、その姿を見た周囲の従業員がAIを活用し始める形で組織全体に広がるべきである。数人の専門家だけがAIをうまく使う会社よりも、現場の多くの従業員がAIを自然に活用することが、私たちが目指す姿である。」
-今後1年間のAX組織の目標は何か。
「AX組織の成績表は、AI技術をいくつ開発したかで決まるのではない。現場の従業員の手にAIが実際にどれだけ握られているかがより重要である。単にAIを導入して売上が何パーセント増えたかだけを見るのではない。AIを通じて意思決定のスピードがどれだけ速くなったか、人の役割や働き方がどれだけ変わったか、従業員が自らの問題をどれだけ直接解決できるようになったかを見るべきである。GSリテイルがどれだけ『AIネイティブ企業』に変化しているかを確認することが、今後1年間の最も重要な課題である。」
* この記事はAIによって翻訳されました。
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