ニトリ、AI活用で社内用語の壁を解消

ニトリの事例は、最新のプラットフォームにデータを集約しても、IT専門家と事業部門の間の知識格差が価値を制限し得るという共通の課題を示している。同社は自然言語での問い合わせを可能にすることでこの壁を下げ、データ専門家ではない店舗スタッフなども活用しやすくした。この取り組みは、何が起きたかだけでなく、その理由を理解するというニトリの目標に沿うものであり、購買や販売のプロセスをより深く分析する必要がある。

2022年末のBigQuery移行により、分析用の重要テーブルは2,600超に増え、データ基盤はより充実した。ただし、BigQueryのクエリ実行にかかる初期コストは懸念事項であり、慎重な管理が求められた。日常言語での質問を可能にすることで、一部の専門家だけでなく多くの社員が自立的にデータを取得できるようになり、長期的にはコスト削減につながる可能性がある。

Google Cloud Next Tokyoでの発表は、同様の課題を抱える他企業にとってニトリの手法がモデルケースと見なされていることを示す。BIツールを参照用と検索用に分離した設計は、他社がより利用しやすいデータシステムを構築する際の参考になるだろう。ニトリの業務への全面的な影響はまだ明らかではないが、非エンジニアの活用を重視する姿勢は、小売業界におけるデータアクセス民主化の大きな流れを反映している。