ハイライト
- 日々変化している小売業界において、従業員のエクスペリエンスと業務効率を向上させる、最新のワークフォースマネジメント（WFM/ Workforce Management）ソリューションに注目が集まっています。
- インテリジェントオートメーションは、小売業界におけるWFMの最前線を切り開くことができます。
- 成功するWFM戦略のためには、包括的なアプローチが必要です。小売業者は最新技術と従業員のトレーニングに投資しなければならない一方で、コンプライアンスの遵守も徹底する必要があります。
インテリジェントオートメーションの必要性
進化する小売業とそのワークフォース
小売業者は、従来のWFMツールを使用して市場の要求に応えようとする中で、課題に直面しています。
ワークフォース・プランニングとは、もはや単純な計算問題ではなく、タスクとアソシエイトの空き状況をランダムに割り当てるだけでは解決できません。それは、数千の店舗にまたがる日常業務の管理の複雑さ、季節的な需要の急増、ホリデーシーズンへの対応とは別に、小売業者が取り組まなければならない新たな課題があるためです。顧客はより良いサービスレベルを期待する一方で、労働法は厳しくなり、離職率が高まり、人手不足が生じています。さらに、現代のパートタイム労働者は、より柔軟な働き方を求めています。まるでギグワークのように、自分の都合に合わせて働ける柔軟性を望んでいるのです。これらの要因により、小売業者は従来のワークフォース・プランニングの再構築を迫られています。
AIが業界を変える5つの方法
ワークフォースマネジメントプロセスを最適化するためにゲームチェンジャーとなりうるの最新のAIソリューションとインテリジェントオートメーション
ワークフォース予測、キャパシティプランニング、シフト管理、およびタスクスケジュール管理などの幅広い分野に対して、インテリジェントオートメーションを適用することができます。インテリジェントオートメーションは、労働効率、サービスレベル、従業員のエクスペリエンスが交差する所で適用することで、生産性の向上、運用コストの削減、従業員のエンゲージメントと帰属意識の向上を実現します。
ここでは、AIとインテリジェントオートメーションが小売業者のWFMを強化する5つの方法について説明します。
需要予測に基づくボトムアップアプローチのワークフォース・プランニング
従来のWFMはトップダウンアプローチを取っており、過去のデータと戦略目標の成長を基にワークフォースの要件を推定します。店舗のマネージャーは、各曜日に予定された活動に基づいてシフトを作成しますが、その作業が実際に必要かどうかは考慮されていません。例えば、棚の補充が必要かどうかに関係なく、人員は棚の商品が不足しているかどうかを確認し、補充する作業のために配置されます。
インテリジェントオートメーションとAIの導入が進むことで、小売業者は特定の日や時間帯の店舗および倉庫の動きに対する需要を予測し、予測された需要を特定の作業負荷に変換して、部門や業務全体のキャパシティ（役割とスキル）を計画することができます。例えば、従業員一人当たりの平均取引時間や棚の再補充にかかる平均時間などの細かなデータにアクセスすることで、ワークフォース・プランニングにボトムアップアプローチを取り入れることが可能となり、業務を最適化できます。
例えば、キューイングモデルを使用するAI搭載のキュー管理システムは、従業員のキャパシティ、平均処理時間、販売やサービスコールの量（長期および日中）を正確に見積もることができます。これらの見積もりは、過去のデータだけでなく、各店舗における時間や日ごとの取引パターンや購入量、天候やプロモーションなどの変数、および最大顧客待ち時間や平均サービス時間などの業務ルールや制約に基づいています。キューの長さと対応速度の関係を分析することで、これらのツールは予測された需要に基づいて特定の時間に開くべき最適なチェックアウトカウンターやキューラインの数を決定できます。これにより、キュー管理プロセスが最適化され、顧客の待ち時間が短縮され、ワークフォースの生産性が向上します。
主要な小売業者は、従来のシフトベースのタスク割り当てから、イベント駆動のタスクの動的割り当てに移行しています。例えば、棚の補充が必要な場合、タスクをアソシエイトに割り当てるのではなく、補充部門にタスクを割り当てることができます。従業員は部門に登録し、タスクに自発的に参加するよう奨励され、タスクの重要度と彼らのパフォーマンスに基づいて報酬が与えられます。これらの要素は、ワークフォース・プランニングの際に考慮する必要があります。
動的タスク割り当てを用いた従業員の労働効率最大化
公正で効率的なシフトスケジュールを作成し、ビジネスニーズを満たしつつ、従業員の希望やスキルセットを考慮することは困難です。さらに、フルタイム、パートタイム、季節労働者を調整しながら、品質と運用効率のバランスを取る必要があり複雑化しています。また、小売業者は、部門ごとの標準作業手順（SOP/ Standard Operating Procedures）や、最低/最大シフト数、労働時間、連続勤務日数などの労働法やスケジュール規則を遵守する必要があります。AIとインテリジェントオートメーションを活用することで、多くの制約をリアルタイムで考慮し、従業員のスケジュールを最適化し、適切な従業員を適切なタスクに適切なタイミングで割り当てることができます。これにより、過労や人手不足を防ぎバランスの取れた作業負荷を確保できます。
一般的に、店舗の従業員が行う活動の約60%は、商品受け取り、補充、廃棄物管理、仕分けなど、運用に関連した業務となります。そして残りの約40%が顧客との対話業務です。主要な小売業者は、既に運用業務を自動化して、アップセル、クロスセル、パーソナライズなど、収益を生む顧客とのやり取りのための時間を確保しています。従来のシフトスケジュールでは、棚への商品補充が必要かどうかにかかわらず、従業員はギャップスキャンなどの割り当てられたタスクを実行していました。しかし、これまで手作業で行っていた多くのタスクは、RFID、コンピュータビジョン、ロボティックギャップスキャン、プラノグラムコンプライアンス、データ主導のターゲット棚補充、セルフレジ、電子棚ラベル（ESL）などの最新技術によって置き換えることができます。データ駆動型のソリューションは、商品棚の在庫状況を監視し、バックヤードと販売フロアの間の複数回の往復を避けるためにバッチピッキングリストを生成できます。同様に、データインサイトを活用して、小売業者は顧客の地域的な購買習慣に基づいて各製品に割り当てる棚容量を指定する店舗レベルに落とし込んだプラノグラムを作成できます。また、初回充填率などの可視化された重要業績評価指標（KPI）は、バックヤードと販売フロア間の往復回数を回避させ、労働効率を向上させます。
マネージャーは、全日、半日シフト、そして部門横断的なシフトを作成して従業員利用を最大化できます。彼らは、サービスリクエスト、予約確認、アソシエイトの可用性、役割、および割り当てられたシフトタイプに基づいて、最適化された従業員レベルのスケジュールを作成できます。また、販売フロアやバックヤードなどの特定のタスクグループ、商品補充、商品受け取り、レジ、プラノグラム、フロアディスプレイ、価格変更、監査、顧客サービスなどのタスクバケット、総菜、パン、冷凍食品など特定のプロセスエリアに作業負荷を割り当てることができます。
例外ベースの管理で重要事項にフォーカス
シフトスケジュールを完全に可視化することで、マネージャーはタスクを容易に追跡し、例外を管理できます。AIは、特定の期間中のワークフォースの生産性の大幅な低下や予想外の売上減少などの例外を検出して優先順位を付け、マネージャーに自動的にアラートを生成できます。これらのアラートは、潜在的な問題についてリアルタイムで通知し、それに対処する方法を提供します。これにより、マネージャーはタイムリーに現場に介入できるようになります。マネージャーは、タスクを作成、割り当て、再割り当て、優先順位付けし、従業員を動的に生成されたイベントベースのタスクに割り当て、進捗を追跡することができます。また、モバイルアプリやデジタルプラットフォームを使用して、マネージャーは従業員と効率的にコミュニケーションを取ることができます。
柔軟な勤務スケジュールと職場支援により従業員の士気を高める
変則的ななスケジュールの中で、要求量の多い作業を行いながら従業員の満足度と士気を維持することは困難です。AI搭載のWFMプラットフォームは、ビジネスニーズと従業員のスキルやスケジュールの希望を自動的にマッチングできます。これらは、シフト交換や休暇申請の承認プロセスを自動的に管理することで円滑に進行させることができます。一般的なタスクの完了や業務関連情報へのアクセス(休暇申請やシフト交換)のためにモバイルソリューションを提供することで、意思決定プロセスにおいて彼らを支援し、帰属意識を醸成し、士気を向上させます。ホリデーシーズン中は、作業負荷が非常に高まり、従業員が一度に最大5つのタスク（レジ対応、清掃、貨物取り扱い、商品棚の補充等）を処理するような場面が発生します。それらを円滑に実施するために、何十万人もの季節労働者が店舗、カスタマーサービス、サプライチェーン活動のために雇用されますが、年間で最も忙しいそのような時期に迅速な対応を求めることは困難です。そのような場合でも、デジタルプラットフォームを活用することでオンボーディングとトレーニングを行い、現場でのサポートにはデジタルアシスタントを活用することで最適な対応を迅速にすることが可能になります。
パフォーマンスベンチマーキングによる生産性向上と従業員の報奨
従業員のパフォーマンスに関する詳細なデータが利用可能になることで、ワークフォースの生産性をベンチマークと比較して測定し、継続的な改善を行うことが容易になります。従業員は目標やターゲットに対する自分のパフォーマンスを追跡することが可能になり、健全な競争にも繋がります。例えば、商品棚の補充の標準時間が30分であり、アソシエイトがそれを短時間で完了した場合には、その従業員にインセンティブが与えられます。しかし、他の多くの従業員が同様にインセンティブの基準を満たす場合、その標準時間そのものに見直しの必要があることを示しているかもしれません。従業員の生産性データをWFMシステムにフィードバックし、各タスクに割り当てられた労働時間を再調整することができます。ワークロードレポートから得られたインサイトに基づいて、マネージャーはリソース計画を最適化し、従業員のパフォーマンスを追跡し、スキルとタスクのマッピングを改善し、従業員のエンゲージメントと運用効率を向上させることができます。
包括的アプローチの採用によって実現する従業員/顧客体験
効果的なWFM戦略は、最新技術、トレーニングと評価制度、コンプライアンスという3つの重要な要素によって成り立ちます。
最新技術の採用:
スケジューリングやスタッフ配置から従業員エンゲージメントに至るまで、すべてを統一された環境で管理する必要があります。そのためには、AI搭載のWFMツールに投資し、キュー管理、需要に基づくシフトスケジューリング、スマートタスク管理、ターゲット棚補充などのタスクを管理する必要があります。これらのツールは、小売業者がプロセスを合理化し、日常の厳しさやホリデーシーズン中の急増に対処するための準備を整えるのに役立ちます。モバイルコミュニケーションおよびコラボレーションツールの導入により、リアルタイムの更新と調整が容易になります。さらに、小売業者は、ストアコントロールタワーを通じてイベント駆動型のタスク管理アプローチを採用し、店舗のすべてのイベントとタスクのリアルタイムの可視性を確保する必要があります。これにより、顧客体験や店舗収益に影響を与える重要なタスクを自動的に優先順位付けすることが可能になります。
包括的な従業員トレーニングの提供と評価:
標準作業手順（SOP）の遵守、賞品補充の効率化、規制マニュアル、安全プロトコルに関するカスタマイズされたトレーニングプログラムを通じて、継続的な学習の文化を育むことが重要です。従業員を定期的に再教育し、自動化システムと共に働くためのスキルを向上させる必要があります。さらに、従業員が特定のマイルストーンを達成した際や、対応するタスクの計画標準時間よりも一貫して優れたパフォーマンスを発揮した場合に自動的に報酬をトリガーするツールを使用することも良い方法です。
コンプライアンスの遵守:
労働基準法（FLSA/ Fair Labor Standards Act）、差別禁止法、連邦最低賃金法などの労働法を最新の状態に保ち、罰則や法的措置を回避しなければなりません。データのセキュリティとプライバシーを優先することで、従業員の機密情報を保護するのに役立ちます。最後に、偏りのない週次シフトパターンのローテーション、夜間シフトや早朝シフトの均等な配分、女性従業員にとっての安全なシフトを提供することで、公正なシフトポリシーを導入する必要があります。
包括的アプローチの実施
単なる合理化にとどまらないインテリジェントオートメーション
インテリジェントオートメーションは、小売業者にとって最も価値のある資産であるワークフォースを最大限に活用するための包括的なアプローチです。先進技術とデータ駆動型のインサイトを採用することで、インテリジェントオートメーションはWFMの最適化に大きな役割を果たすことができます。小売業者は、個々の従業員の強み、希望、成長の軌跡に基づいて戦略を調整できます。これにより、運用効率、ワークフォースの生産性、全体的なパフォーマンスが向上します。小売業者は、インテリジェントオートメーションの統合が企業文化や価値観とバランス良く調和するように、慎重に調整する必要があります。さらに、従業員を再教育し、自動化システムとともに働くためのスキルを向上させることが、このアプローチを成功させるために必要不可欠です。
関連情報
お問合せ
お問合せ