ウォルマート：150万人店舗スタッフ向けAIツール群で業務効率を変革

Before

ウォルマートは、世界最大の小売企業であり、アメリカ国内だけでも約4,700店舗を運営、150万人を超える店舗スタッフ（associate）を擁している。この圧倒的なスケールは競争上の大きな強みである一方、現場レベルでの業務管理には複雑な課題を抱えていた。

まず、店舗マネージャーやチームリードは、毎日のシフト計画に多くの時間を費やしていた。在庫の納品状況、売り場の補充必要性、スタッフのスキルや出勤状況など、膨大な変数を考慮して「今日の優先業務」を各人に割り振る作業は、手作業では90分近くかかることもあった。特にovernight stocking（夜間の陳列補充）では、効率的な作業分担が売り場の品揃えに直結するため、計画ミスは翌日の売上低下につながりかねない。

次に、多言語環境でのコミュニケーションが大きな障壁となっていた。ウォルマートの店舗スタッフは多様な言語背景を持ち、顧客も同様である。英語が母国語ではないスタッフが、同僚や顧客と円滑にコミュニケーションを取ることが難しい場面が少なくなく、特に専門用語や独自の商品名（プライベートブランド「Great Value」など）の翻訳では誤解が生じやすかった。

さらに、アパレル部門の在庫管理は小売業界全体で最も難易度が高いカテゴリーの一つである。大量のSKU（Stock Keeping Unit）が頻繁に入れ替わり、売り場とバックヤードの間で在庫が常に移動するため、手作業による在庫把握は時間を要し、精度も低下しがちだった。結果として、売り場に商品がないために販売機会を失う（stockout）ケースや、バックヤードに在庫が滞留するケースが常態化していた。

AI導入内容

これらの課題を解決するため、ウォルマートは2025年6月、独自の機械学習プラットフォーム「Element」を基盤としたAIツール群を150万人の店舗スタッフ向けに展開すると発表した。具体的には、AI主導のタスク管理、リアルタイム翻訳、対話型AIのアップグレード、ARとRFIDを組み合わせた在庫管理の4つの領域をカバーする。

AI主導のタスク管理ツール

店舗スタッフ用アプリに統合されたAIツールは、複雑な業務環境を直感的なワークフローに変換する。特にovernight stocking（夜間の陳列補充）向けに開発されたAI-directed workflow toolは、スタッフが「今、どこに集中すべきか」を明確にガイダンスする。

このツールは、在庫データ、売上トレンド、納品スケジュールをリアルタイムに分析し、各人の優先タスクを自動的に推奨する。チームリードや店舗マネージャーがシフト計画にかける時間を大幅に短縮できる設計となっており、パイロットでは90分から30分に削減された。現在は他のシフトでも選択された店舗でパイロット展開が進んでいる。

44言語対応のリアルタイム翻訳ツール

多言語環境でのコミュニケーション障壁を取り除くため、ウォルマートは44言語に対応したリアルタイム翻訳機能を開発した。テキスト対テキストだけでなく、音声対音声の翻訳も可能であり、スタッフ同士のコミュニケーションだけでなく、顧客対応にも活用される。

この翻訳ツールの特徴は、ウォルマート固有の知識が組み込まれている点にある。例えば、顧客が「Where’s Great Value Orange Juice?」と尋ねた場合、ツールは「Great Value」がウォルマートのハウスブランドであることを認識し、適切に翻訳や言及を保持する。翻訳精度は継続的なフィードバックループによって向上しており、今後さらに言語を追加し国際展開も予定している。

対話型AIのGenAIアップグレード

過去5年間、ウォルマートのスタッフは「石鹸は何番通路にあるか」「明日のシフトは何時からか」といった質問に答える対話型AIを利用してきた。このプラットフォームに大規模なアップグレードを施し、生成AI（GenAI）を搭載した。

アップグレード後のシステムは、長大な業務マニュアルを、状況に応じたステップバイステップの指示に変換して提示する。例えば、「レシートがない場合の返品処理はどうするか」といった複雑な業務フローも、明確な手順を即座に提供する。週間ユーザー数は90万人を超え、1日あたり300万件以上のクエリを処理しており、店舗スタッフにとって不可欠な支援ツールとなっている。

ARとRFIDを融合した在庫管理

アパレル部門の在庫管理を革新するため、ウォルマートはRFID技術とARツール「VizPick」を組み合わせた。2021年から導入されてきたVizPickは、バックヤードから売り場への商品移動を支援するARツールである。

新たに強化された機能では、スタッフがラックをスキャンすると、ARが売り場に出す必要があるアパレル商品を視覚的に誘導する。手作業で1つずつ商品を探し出していた煩雑な作業が、視覚ガイドによって迅速かつ正確に行えるようになった。現在、選択された店舗でテスト展開中であり、将来的な全国展開が計画されている。

After

これらのAIツール群の導入により、ウォルマートの店舗運営は以下の定量的・定性的な成果を達成している。

シフト計画時間の67%削減

AI主導のタスク管理ツールにより、チームリードや店舗マネージャーのシフト計画時間が90分から30分に短縮された。計画作業から解放されたマネージャーは、顧客サービスの質向上やスタッフのコーチングなど、人間にしかできない高付加価値業務に注力できるようになった。

多言語コミュニケーションの円滑化

44言語対応の翻訳ツールにより、言語の壁を越えたスタッフ間の協働が促進された。顧客対応においても、母国語が異なる顧客に対して親切かつ正確な情報提供が可能になり、顧客体験の向上に直結した。特に、地域コミュニティに根ざした店舗運営を目指す上で、多言語対応は差別化要因となっている。

業務ナレッジのアクセス民主化

対話型AIの週間ユーザー90万人という利用率は、店舗スタッフが日常業務で頻繁にAIに頼っていることを示している。長いマニュアルを覚える必要がなくなり、新入社員やパートタイムスタッフでも迅速に業務にキャッチアップできる環境が整った。これは教育コストの削減と離職率の低下にも寄与している。

在庫精度と販売機会の向上

ARとRFIDの融合により、アパレル部門の在庫管理精度が向上し、売り場に商品がない状態（stockout）が減少した。バックヤードに滞留していた在庫が適時に売り場に出されることで、販売機会の喪失が防がれ、売上に直接的な好影響を与えている。

ウォルマートは、これらのツールを独自のMLプラットフォーム「Element」上で展開することで、スピードとスケールの両立を実現している。「AIの真の可能性は、人材の強みと組み合わせたときに初めて解き放たれる」という同社の考え方は、テクノロジーによって人間の働き方を向上させる——human-centricなDXの好モデルとなっている。