そういえばエルメスのソルド。

　2年前の参戦直前にエルメス関連の情報収集をしていた際、「ソルド」と呼ばれるセールが年二回あると読んだ。

　そして最近その文字列を再び目にした。

　そういえば、一度も案内が来てない（笑）。

　混雑したところが好きじゃないので、案内状が来ても行くことはないにしても、どういう基準かは興味がなくもない（あるわけでもないが（笑））。

　私のエルメスでの買い物額は公開しているので、ソルド案内待ちの人の参考になればと思う。もしかすると購入額は関係ないかもしれない。

　全く情報を持ってないし、これまで分析の対象になってなかったので方向感さえない。

　膨大な数の顧客1人1人の購買履歴を見て決定しているとは思えないので、AIスクリーニングで「このおっさんはセールにはいかないだろうな」と判定されたのであれば、そのアルゴリズムに興味がある。精度が高い。

　エルメスの顧客管理にAIが導入されているかどうかも不明な（私のただの推測でしかない）状態だが、私にはなぜかずっとアップルの香りがしている。2022年秋、買い物を始めた時から。

　これまで何度か「エルメスという“システム”との適合度」という表現を用いてきた。

　システムには必ず癖があるので、それを読み解くのが楽しい。プログラマー・データサイエンティストの性とでも言おうか。もっと言えば職業病か（笑）。

　組織が巨大化し世界規模になってくると（しかも最新決算は売上2.1兆円）、従業員任せのオペレーションでは必ず限界が訪れる（ほころびが生じる）。

　成長過程で在庫管理システム、顧客管理システム、販売支援システム、従業員評価システムといった具合に、必要な順に要所要所でシステム化されていき、システムの集合体（つぎはぎシステム）と化する。

　つぎはぎシステムは接続時のオーバーヘッドが大きいため（例えば全てのシステムからIDとパスワードを要求されるとか）、顧客数や呼び出し回数が増えると負荷がかかる。

　そしてどこかのタイミングで統合システムとして生まれ変わり、同時に斬新かつ近未来的な新機能が実装される。当初から予想している“ホーム”の概念を無くす店舗横断型のシステムもその1つ。私はこれを“クラウド型”と呼んでいる。顧客は入口がどこであるか意識する必要はない。

　中には将来に向けた実験段階のものも含まれるだろう。例えば機械学習（AI）がその1つで、バーキンGOランプ（笑）とか、顧客の転売リスク査定や来店頻度・購入額から予測する将来図など。

　組織・売上規模的にもエルメスはこの段階にあると、端から見ていて感じる。

　いや、社内では「そうだとイイんですけどねー」とか言いながら頭を抱え込み、朝焼けの中帰宅する部署が存在する可能性もある（笑）。

　どこまでいっても私の感覚値でしかないので読み流していただきたい。

　というわけでソルドの招待そのものよりも、招待客の選別アルゴリズムに興味がある。