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６ 【研究開発活動】 当社では、将来へ向けた取り組みとして以下の研究開発を行いました。 (1) 量子コンピュータによる物流最適化の研究 物流の2024年問題に対応するため、量子コンピュータを活用した「SCM最適化」の実験と検証を継続して進めました。 現在、業界各社への普及が進んできているロジスティクスEDIデータを活用すると業界全体の配送状況を可視化することができます。これを応用して複数企業が協調することにより、トラックへの積載と配送ルートの最適化を図ることができると考えています。業界レベルの業務効率化とサステナブルな物流の実現を目指してまいります。 (2) 返品適正化の研究 一般消費財業界では、製・配・販が協力して返品削減への取り組みが進んでいますが、それでも少なからず返品が発生しています。その返品に係る取引企業間の調整業務のDXを進めるためのプラットフォームの有効性の検証を実施し、新サービスとして稼働すべく準備を進めております。 (3) LLM（大規模言語モデル）による商品マスタメンテナンスの研究 近年の生成AIの圧倒的な進化により、人手による作業でしかできなかった業務も自動化できる可能性が出てきました。当社では、多くの消費財メーカーで行われている独自の商品カテゴリや特性を設定する業務にLLMを活用する研究に着手しています。 この業務は人手で行われているのが現状ですが、多大な労力とコストをかけているだけでなく、ミスの発生、作業精度のばらつき等の課題も顕在化しています。LLMによりこれらの課題を解決することで、業界全体の生産性向上が期待されます。 なお、当事業年度の研究開発費の総額は、81,622千円となっております。

６ 【研究開発活動】 当社では、将来へ向けた取り組みとして以下の研究開発を行いました。 (1) AI、量子コンピュータの研究 物流の2024年問題に対応するため、量子コンピュータを活用した「SCM最適化」の実験と検証を継続して進めました。 物流データを活用して業界全体の配送状況を可視化し、複数企業が協調して配送することにより、業務効率化だけでなくサステナブルな物流の実現を目指してまいります。 (2) 返品適正化の研究 一般消費財業界では、製・配・販の間で少なからず返品が発生しており、その調整には主に電話やFAXが使われています。取引企業間での返品調整業務のDXを進めることにより、返品の可視化と業務負荷の軽減を図り、さらに返品や廃棄の削減も目指して調査と概念実証を行いました。 (3) POSデータ業務効率化の検証 メーカーでは小売業のPOSデータを収集して、集計・分析を行っていますが、データの標準化が進んでおらず、データ整備業務の負荷が課題となっています。 この課題を解決すべく、個別POSデータを標準化されたデータに変換・クレンジングするアプリケーションを開発し、実データを使った検証を実施しました。 今後、業界のメーカー向けに広く活用されるサービスへと進化させてまいります。 なお、当事業年度の研究開発費の総額は、78,818千円となっております。

６ 【研究開発活動】 当社では、将来へ向けた取り組みとして以下の研究開発を行いました。 (1) AI、量子コンピュータの研究 2024年以降に顕在化すると考えられる物流の課題へのアプローチの一つとして、量子コンピュータを活用した「SCM最適化」の実験と検証を進めました。 製品の配送を最適化することで、業界全体の業務省力化と環境負荷軽減を目指してまいります。 (2) 人流データの活用可能性の研究 商用での利用が進んでいるGPS情報による人流データを一般消費財流通業界の業務の中で活用するための研究を実施しています。一般的に使われている購買データに加え、店舗やその周辺の人の流れが見えてくることでメーカーによる高度なプロモーションに役立つ可能性があります。 (3) POSデータ業務効率化の検証 重要な市場データのひとつにPOSデータがありますが、標準化が進んでおらず、分析の前に行う事前準備作業の負荷が課題となっています。この事前準備は各社類似の作業を行っており、汎用化できる可能性があることからPOSデータ処理に関する業務効率化の検証を進めています。また、検証結果を元に、今後のサービス開発への応用可能性を評価しました。 なお、当事業年度の研究開発費の総額は、66,601千円となっております。

５ 【研究開発活動】 当社では、将来へ向けた取り組みとして以下の研究開発を行いました。 (1) AI、量子コンピュータの研究 一般消費財流通における業務の省力化と新しい価値創出に寄与する可能性についての検証を進めています。当事業年度は、量子コンピュータを活用した「SCMの最適化」の検証を実施しました。製品の配送業務を最適化することで、業界全体の業務を省力化し、さらには環境負荷の低減も目指し検証を続けてまいります。 (2) GPS位置情報の活用可能性の研究 携帯キャリアが提供するGPS位置情報を一般消費財流通業界の業務における活用可能性を検証するための研究を実施しています。時間毎の店舗への人流の可視化は、メーカーや小売業にとって新たな指標となる可能性を秘めております。今後は業務での活用について仮説を立て検証を深めてまいります。 (3) データベース精度向上に向けたツールの研究 当社の重要な資産である取引先データベースについて、精度向上を目的とした自動化ツールの検証を進めています。当事業年度は昨年度に引き続き、Webクローラを利用したデータの自動取得について技術検証を行いました。検証結果を元に、今後のサービス開発への応用可能性を評価しました。 (4) 物流業務効率化に向けたツールの研究 流通業全体に関わる課題として物流業務改善がありますが、情報流を整備することで課題解決の一助とすべく、データ連携ならびに可視化ツールの検証を進めています。検証結果を元に、今後のサービス開発への応用可能性を評価しました。 なお、当事業年度の研究開発費の総額は、93,662千円となっております。

５ 【研究開発活動】当社では、将来へ向けた取り組みとして以下の研究開発を行いました。 (1)ＡＩ、量子コンピュータの研究一般消費財流通における業務の省力化と新しい価値創出に寄与する可能性についての検証を進めています。当事業年度は、ＡＩによる「需要予測」の実証実験に加え、量子コンピュータを使った「ＳＣＭの最適化」にも着手しました。需要予測の結果に基づき製品の配送業務を最適化することで、業界全体の業務を省力化し、さらには環境負荷の低減にも繋げることを目指した研究を続けてまいります。 (2)ＧＰＳ位置情報の活用可能性の研究携帯キャリアが提供をはじめたＧＰＳ位置情報を一般消費財流通業界の業務における活用可能性を検証するための研究を開始しました。携帯キャリア各社の公開データを基にした計算により、エリアにおける時間毎の人流や店舗の滞在客数をデータ化することができましたので、業務での活用について仮説を立て検証を進めてまいります。 (3)データベース精度向上に向けたツールの研究当社の重要な資産である取引先／商品データベースについて、精度向上を目的とした自動化ツールの検証を進めています。当事業年度はＷｅｂクローラを利用したデータの自動取得、全自動画像加工ツールによる画像編集、それぞれの技術検証を行いました。検証結果を元に、今後のサービス開発への応用可能性を評価しました。 なお、当事業年度の研究開発費の総額は、65,685千円となっております。

５ 【研究開発活動】当社では、将来へ向けた取り組みとして以下の研究開発を行いました。 (1)ＡＩ、機械学習の研究一般消費財流通における業務の省力化と新しい価値創出に寄与する可能性についての検証を進めています。当事業年度は「ＡＩによる需要予測の研究」を行い、取引データや気象データ等を活用し、業界における新たな情報連携モデルを目的とした需要予測の検証を実施しました。商用利用が始まった量子コンピュータによる「流通業界における最適化問題の解決」の可能性についての考察も開始しています。 (2)データプラットフォームの研究 データ活用のための新たな基盤となるデータプラットフォームについて検証を進めています。当事業年度は近年注目を集めている「DataLake」という概念を用いて技術検証を行いました。DataLakeは複数のサービス事業者が提供を始めていますが、事例の豊富な「Amazon aws」を利用し、今後のサービス開発への応用可能性を評価しました。 なお、当事業年度の研究開発費の総額は、48,755千円となっております。

５ 【研究開発活動】当社では、将来へ向けた取り組みとして以下の研究開発を行いました。 (1)ＡＩ、機械学習の研究流通業界における業務の省力化と新しい価値創出に寄与する可能性についての検証を進めています。今期は「ウェブスクレイピング技術と機械学習ＡＰＩを利用した画像識別に基づく特定チェーンの店舗属性調査」、「アンケート回答データ活用のためのテキストマイニングの実証」をテーマに調査研究を行いました。また業務の品質向上、効率化のため、弊社サービスを利用されるお客様から日々寄せられる問い合わせに対して自動回答する仕組みを検討しております。蓄積されている過去の問い合わせ情報をインプットとして機械学習エンジンに学習させて、最適な回答を提案する仕組みの実現性について調査研究を行いました。 (2)ブロックチェーンの研究仮想通貨で使われているブロックチェーンは、高い信頼性と可用性により様々な業務・業界での応用が期待されています。ブロックチェーン活用による流通業界の変化の可能性について仮説を立て、今期は「ブロックチェーンを活用した情報共有と情報取引の実証実験と評価」を行いました。 なお、当事業年度の研究開発費の総額は、41,201千円となっております。

５ 【研究開発活動】当社では、将来へ向けた取り組みとして以下の研究開発を行いました。(1)見える化これまで分析目的としては活用できていなかった取引データを蓄積し、組み合せて分析することで、新たな気付き(予測、早期発見等)を模索する検証を行いました。また、分析対象データにコーザルデータ（天気、曜日、エリア等）を追加して、回帰分析、クラスタリングの手法で予測、グルーピングについての検証を行いました。 (2) Ｗｅｂクローリング＆スクレイピング技術検証インターネットを経由したＷｅｂサイトからの自動的な情報収集手段として、Ｗｅｂクローリング及びスクレイピングの有効性や課題の検証を行いました。さらに、取得する情報を限定し、過去の調査結果等を参考情報として、汎用的なルールを用いて各Ｗｅｂサイトから自動的に情報収集することが可能かの検証を行いました。 (3)ＡＩ、機械学習の研究ビジネス分野でのＡＩや機械学習の応用が進んでいる中で、流通業界全体の効率化に寄与する可能性についての検証を進めています。今期は「テキストマイニングとチャットボットを活用した店舗照会」、「機械学習を活用しアンケート調査におけるフリーアンサー分析」をテーマに調査研究を行いました。 なお、当事業年度の研究開発費の総額は、69,627千円となっております。

６ 【研究開発活動】当社では、将来へ向けた取り組みとして以下の研究開発を行いました。(1)見える化これまで分析目的としては活用できていなかった取引データを蓄積し、組み合せて分析することで、あらたな気付き(予測、早期発見等)を模索する検証を行いました。あわせて、大量データを短時間で加工・集計し、実務として利用可能な環境構築の検証を行いました。 (2) Ｗｅｂクローリング＆スクレイピング技術検証インターネットを経由したＷｅｂサイトからの自動的な情報収集手段として、Ｗｅｂクローリング及びスクレイピングの有効性や課題の検証を行いました。有効性は確認できたため、検証を継続してサービスへの適用に向けた検討を行います。 (3)ＡＩ、機械学習の研究ビジネス分野でのＡＩや機械学習の応用が進んでいる中で、流通業界全体の効率化に寄与する可能性についての検証を進めています。今期は「取引先データベースに登録されている店舗属性をロボットに調査させる」をテーマに情報収集と整理といった調査業務をサポートする研究を行いました。 (4)訪日外国人の買物行動と意識に関する調査2016年には2,400万人を超え、今後も増加が期待される訪日外国人の日本での購買行動と意識について調査しました。今期は対象国を６カ国・地域に拡大し、それぞれの特徴と傾向についても把握できるレポートを作成しました。 なお、当事業年度の研究開発費の総額は、64,658千円となっております。

６ 【研究開発活動】当社では、将来へ向けた取組みとして以下の研究開発を行いました。(1)見える化これまで分析目的としては活用できていなかった取引データを蓄積し、組み合せて分析することで、あらたな気付き(予測、早期発見等)を模索する検証を行いました。また、専門的な知識が必要であった統計分析に関して支援するツールの評価を行いました。 (2)インバウンド関連調査年間2,000万人を超える訪日外国人の消費行動について以下の調査を実施しました。①30期に続いて、訪日中国人の来日前、来日中、帰国後の行動についてアンケートを実施し、買物行動 の変化、トレンドを調査しました。②地方都市のインバウンド消費に影響を与えている大型クルーズ船に乗船して、ツアー参加者の行動を 体験するとともに、参加者へのインタビューを実施しました。③訪日者にグループインタビューを実施し、購買の実態、要望等の確認を行い、報告書を作成しました。 なお、当事業年度の研究開発費の総額は、59,025千円となっております。