日経電子版の記事【進化したAmazon Go　データを棚と品ぞろえに生かす】は、ともすればレジ無し、省人化という側面にスポットが当たりがちなAmazon Goの真の目的が、データに基づいた業務の追求、『データドリブンな経営』にあることを改めて教えてくれる好リポートだと思います。

　そもそも、リテールにおけるデータとは何なのか？――従来のようなPOSデータだけでは、顧客行動に関わる全てのデータのうち、ほんの一部分しか取り込めていない事は明らかです。顧客行動データのうち、誰が買ったか分からない、売れたモノに関するデータだけでは、到底正しい分析は出来ません。

　一歩進んでID‐POSデータであれば、買った人の属性と売れたモノが紐付けられるようになりますが、それでも顧客行動データの全てとは言えません。

　リテールにおけるデータ、顧客行動に関わる詳細なデータとは、記事の表現を借りるなら「どんな消費者がいつ、何を手にし、どんなふうに店の中を動いて、何を購入したか」の情報なのです。

　つまり、Amazon Goにおいては、テクノロジーの力で、可能な限り詳細な顧客行動データを収集し、（一部分だけを切り取った不正確な分析ではない）総合的なデータ分析に基づいて、全ての業務を進化させる『データドリブンな経営』が追求されているのです。『レジ無し』が可能となったのは、この総合的なデータ分析の一つの成果に過ぎないのです。

　さらに、Amazon Goにおける『データドリブンな経営』の徹底ぶりは、次のような点からもうかがえます――

▶データドリブンな経営

（１）『省人化が目的ではない』･･･『レジ無し』によって浮いた人的
　　リソースは、接客など、さらなる顧客サービスの向上に振り向ける。

（２）『データサイエンティストは各部署に配置する』･･･データを各部署
　　の業務において密接に活用するには、データサイエンティストが各部署
　　のチームの一員でなくてはならない。

（３）『品揃えの徹底した絞り込み』･･･広範なデータの分析により、自信
　　を持って絞り込みが出来る。ユーザーの必要頻度が高いものしか置か
　　ない。

（４）『欠品を防ぐデリ商品の仕込み』･･･データから売れ行きを予測。

（５）『来店時間帯別の棚構成』･･･詳細なデータの分析によって、朝食用
　　昼食用、夕食用といった、スムーズにまとめて買い物の出来る棚割も
　　可能となる。　

　ユーザーの買物体験を最大化するには、詳細な顧客行動データの収集と、そのデータの徹底的な活用による業務の進化という、『データドリブンな経営』は不可欠であると考えられます。