流通の世界ではデータと言うと大体POSと物流データとユーザーデータぐらいだ。POSもユーザーデータもほぼ売れたがらみのデータだ。物流データはその両者のデータの関連データになる。ということは、非常に限られたデータだ。つまり買わない人がほとんどの中で一部の買った人だけの少ないデータの分析になる。こういうのはデータマイニングという。限定データだけなのでせいぜい予測が少し出来るだけである。それも比率の少ない買った客がらみのデータしかない。これで予測制度があがるわけがない。実際にPOSデータの分析をしても通常の物販業ならほとんど意味がないようなレベルだと思う。それをまたPOSメーカーやコンサルが導入をすればいかにも、いい運営が出来るよなことを吹くがそれはほとんどフェイクだといえるだろう。
AIは、この手の過去データ以外にネットなどの検索データやその他の説明要因を限りなく加えたなかで、いままで分析には使わなかった使えなかった周辺データまでを取り込んで予測をするからAIといわれるゆえんになるのである。ここまでくると従来のPOSデータやユーザーデータを分析したレベルとは違うまったく気がつかなかった予測が何種類もアウトプットされ、さらにその目的別（高をあげたい？益率を上げたい？パック率を上げたい？買い上げ率を上げたい？新規客を増やしたい？固定比率を高めたい？など。。。）の予測率などが数字で出てその時の戦略が店舗別にあるいは商品分類別にあるいは時間帯別に提示されるということが出来てくることになる。これがAIの一般的な姿だと思う。
まあ古いタイプの概念にとどまっていたり、統計などの分析力がないとこういうのはなかなか理解できないが、あとは難しいことつべこべ言わずにAIが誰でも理解できるレベルに表現できる力がつけば、誰でも活用できるようになってくるだろうという時代が来るのにちょっと時間がかかるか？？？ということだろうと思う。