AIを導入しただけでは、店舗の利益は増えません。起点は、自社が顧客に提供したい価値を明確にすることです。そのうえでデータとAIを現場の意思決定と業務変革に組み込む。この順番を、国内外の小売業の事例とともにお話しします。
お話しする内容（例）
- 米国の先進小売業（WalmartやAmazonなど）のAI・データ活用と、CX（顧客体験）・EX（従業員体験）を同時に高める考え方
- エージェンティックコマース（AIが生活者に代わって商品を探し、比較し、購入する仕組み）への備え方。「低コストで備える領域」と「いま本格投資すべき領域」の切り分け
- データが使われない理由：KKD（経験・勘・度胸）の強みと限界
- 生成AIを業務に使うときの前提：DIKW（データ・情報・知識・知恵）と人の役割
対象と形式
- 対象：経営層、DX推進・情報システム・マーケティング部門、AI活用を任された実務担当者
- 形式：会場またはオンライン。60〜90分の講演に、質疑や個別相談を組み合わせられます
これまでの主な登壇
- エージェンティックコマース時代の投資判断―経営・DX責任者が見極める「備える領域」と「本格投資する領域」（AI Commerce Expo 2026）
- 米国先進小売業にみるAI・データ活用戦略 CX・EX向上で競争力を強化（2026年）
- データとAI活用で勝ち抜く、リテールビジネス成長の条件（リテールアジェンダ、2025年）
- 米Walmart、Amazonなどの最新DX事例を紹介！先進企業の生成AI活用術とは（2025年）
- なぜ使われない？データ活用の謎：KKDにある本質（2024年）
- ChatGPTの登場によって、急加速したビジネスにおけるAI活用（日本オムニチャネル協会 勉強会、2023年）
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