今まで流通業態の仕入れといえば、チェーン店とかいくと本部仕入れとか店舗仕入れとかエリア仕入れとか名どの形態があって、どれがどうだ見たいな議論はあったが、基本的には数字を予測など統計的なレベルでやってなくてなにをいわんやというのが現状である。バイヤーが本部システムから出てくる集計データを見て回転率とか消化率とか利益率とか販売期間効率とか見て人が最終的に判断しているようでは、それは全単品まで分析していることはないので、大まかな判断になるであろうことは仕方がないことだと思う。バイヤーがいくらベテランでも株の分析ソフトのストラテジーのような全銘柄の過去17年間のデータを個別に分析しているようなレベルではなく、バイヤーの世界にデータサイエンティストがいないようなレベルで仕入れ方法をあちこちしたところで結論的にはどれもそれほどあたらないということになる。
で、最近出てきているのが（理論的には他の分野では相当昔からよく似た原理は実用化されているのだが、ビッグデータをベースにAI的な分析手法を導入すれば、上記のような課題なんかは一気に解決すると考えられる。まともな会社なら誰だって超特急でAI型に移行するべきなのかぐらいはわかっているはずだ。だったら早くやるしかないね。