小売業におけるAIが成長と効率性を促進する方法

小売業におけるAIは、実験段階から必須段階へと移行しつつあり、スマートフォンやタブレットといっ​​た過去の技術革新よりも速いペースで導入が進んでいます。小売業の経営幹部は、AIを成長と効率性を推進する主要な要因の一つと位置付けており、97%が今後1年間でAIへの支出を増やす予定です。

バックオフィスの自動化のみに焦点を当てた初期の AI 導入とは異なり、今日の小売業向け AI ソリューションはバリュー チェーン全体に広がり、在庫の合理化、小売業のタッチポイントでの会話型 AI の強化、高度にパーソナライズされた顧客体験の実現などを実現しています。

小売業におけるジェネレーティブAIは、全く新しい領域を開拓しています。小売業者は、商品説明の作成にとどまらず、マーケティングコンテンツ、顧客対応チャット、デジタルプロダクトツインなど、小売業界におけるジェネレーティブAIのユースケースを展開しており、クリエイティブコストを最大70%削減しています。

小売業におけるAIは、今日、実質的な利益を生み出し、長期的な競争力のベンチマークとして急速に成長しています。この記事では、その具体的な方法をご紹介します。AIの導入率、ユースケース、倫理的配慮、持続可能性、そして将来のトレンドについて考察します。

小売業におけるAIの導入

NVIDIA の「小売および CPG における AI の現状: 2025 年のトレンド調査レポート」によると、小売業者の 10 社中 9 社が AI を導入しています。

この調査は、AIが実験段階から必需品へと急速に移行していることを浮き彫りにしています。小売業者の42%が業務にAIを積極的に活用しており、さらに47%が評価段階にあります。

AI導入企業の87%がAIによって年間収益が増加したと回答し、4分の1は20%以上の増加を報告しています。コスト面では、AIによって運用コストが削減されたと94%が回答しており、4分の1以上が20%以上の削減を達成しています。今後、小売業者の97%がAI予算の増額を計画しており、その半数は少なくとも10%の増額を予定しています。

データによると、AI は利益率を向上させるだけでなく、測定可能なビジネス成長も促進しており、AI の導入が遅れる小売業者は、すでに AI の恩恵を受けている競合他社に遅れをとるリスクがあります。

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AIが小売業の成長と効率化を実現する主な方法

AI は、業務の最適化、よりスマートな販売戦略の実装、リスクの軽減を通じて、小売業者がコストを削減し、収益を増やし、顧客エクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。

1. 需要予測

AIは購買パターンを予測し、需要と供給を一致させます。 販売履歴、季節性、プロモーションや天候などの外部要因を分析することで、AIは正確な需要予測を生成し、過剰在庫を削減し、在庫切れを防ぎます。予測分析は長らく小売業の定番でしたが、小売業における生成AIは、顧客が現在何を求めているかだけでなく、次に何を求めるかを予測することで、予測分析をさらに強力にしています。NVIDIAの調査によると、小売業者の44%が予測分析を小売業で2番目に人気のあるユースケースとして挙げており、この変化は調査でも裏付けられています。

動作例:

• Shopify マーチャントである Doe Beauty は、AI を活用した予測を使用して供給計画を自動化し、毎週 30,000 ドルと 4 時間の手作業を節約しています。
• 一方、ターゲットは、AI を活用した在庫台帳を品揃えの 40% をカバーするまで拡張し、毎週数十億の需要予測を生成して、在庫切れを大幅に削減しました。

2. 在庫管理

AIは在庫をリアルタイムで追跡し、廃棄を削減し、在庫切れを回避します。 実店舗では、コンピュータービジョン、センサー、RFIDタグが棚を監視し、自動補充をトリガーすることで、ミスを減らし、欠品や過剰在庫を防止します。オンライン販売チャネルでは、AIが注文管理システムと統合され、チャネル間で在庫数を瞬時に更新することで、顧客の不満を招く在庫の不一致を回避します。

物流面では、予測システムにより倉庫や配送センターに補充が必要になるタイミングが通知され、物流が改善され、過剰在庫が削減されます。

実例： スイス最大のスーパーマーケットチェーンであるミグロは、2,000店舗と11の配送センターにおける補充管理にAIを導入しました。5ヶ月で、在庫日数を11%削減し、在庫数を1.7%向上させ、販売損失を1.3%削減しました。

3. サプライチェーン管理

AIは、小売サプライチェーンの運営を迅速化し、レジリエンスを高め、コストを削減することを可能にします。AI 搭載プラットフォームは、需要、リードタイム、物流データを分析し、サプライヤーとの連携、倉庫運営、配送ネットワークを最適化します。これにより、在庫回転率が向上し、配送コストが削減され、混乱時のレジリエンスが強化されます。

動作例:

• Walmart は、サプライ チェーン全体で AI を活用して需要を予測し、ルートを最適化し、フルフィルメントの遅延を削減することで、配送の迅速化とコストの削減を実現しています。
• UPS は ORION ルーティング システムに AI を適用し、年間 1 億マイルを節約し、配送車両全体の燃料消費を削減しています。

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4. 製品イノベーション

AIは製品の設計と開発を加速させ、同時に廃棄物を削減します。 生成型AIツールを活用することで、小売業者は新製品の設計、プロトタイプのデジタルテスト、そして顧客の共感を呼ぶ機能を予測することが可能になります。これにより開発サイクルが短縮され、物理的なサンプルへの依存度が低減し、ブランドはサステナビリティ目標の達成に貢献します。

AI 主導の製品イノベーションにより、ブランドは設計サイクルを短縮し、試作コストを削減し、消費者の情報に基づいた製品をより迅速に市場に投入できるようになります。

動作例:

• リーバイ・ストラウス社は、 社内ブートキャンプを通じて従業員に機械学習のトレーニングを実施し、AIを活用したデザインの飛躍的な進歩をもたらしました。あるデザイナーは、ニューラルネットワークを改良して衣服の特徴を定義し、それをアートにインスパイアされたリファレンスと融合させることで、わずか数秒で数千種類の新しいトラッカージャケットのバリエーションを生み出しました。また、コンピュータービジョンツールも糸の色合わせを自動化し、何時間もかかっていた手作業を削減しました。
• Nikeは、アスリートのパフォーマンスデータと消費者からのフィードバックを分析し、AIを製品開発に活用しています。得られた知見は、フットウェアやアパレルのデザインに活かされ、新製品が快適性とパフォーマンスを最適化すると同時に、新たなスタイルの嗜好も反映させています。

5. 製品ミックスの最適化（品揃え計画）

AIは商品構成のバランスを調整し、売上と収益性を最大化します。 小売業者はAIを活用して顧客の属性、地域の需要シグナル、販売データを分析し、どの商品をどのくらいの数量で在庫すべきかを決定します。実店舗では、これは売上の低いSKUを特定し、利益率の高い商品に棚スペースをシフトするのに役立ちます。eコマースでは、レコメンデーションエンジンが品揃えプランナーとして機能し、どの商品を特集、バンドル、または割引することでコンバージョン率を向上させるかを示唆します。

動作例:

• リーバイスは、売上、プロモーション、天候、ソーシャルデータを統合したAIを活用した予測・品揃えシステムを導入しました。このシステムは、特定のSKUに対する地域的な需要を検知し、それに応じて在庫を再配分することで、在庫コストの削減、値下げの抑制、そして需要の高いサイズの在庫状況の改善を実現しています。
• メイシーズはポラリス戦略の一環として高度な予測アルゴリズムを導入し、競合他社が直面する在庫過剰を回避しました。2022年第2四半期の在庫増加率は、AIを活用した需要予測と品揃え計画のおかげで、メイシーズの前年比わずか7%でした。一方、ターゲットは36%増、コールズは48%増でした。

これらの例は、AI を活用した製品ミックスの最適化によって、無駄が削減され、値下げが最小限に抑えられ、顧客が必要なときに必要な場所で適切な製品を見つけられるようになる方法を示しています。

6. 価格最適化

AI駆動型価格設定エンジンは、需要、競合他社の価格設定、在庫レベル、さらには顧客行動までをリアルタイムで分析します。 これにより、小売業者はいつでも最適な価格を設定でき、収益性を損なうことなく商品競争力を維持できます。このダイナミックプライシング戦略は、小売業者がピーク需要を捉え、動きの遅い在庫を処分し、さらにはロイヤルティの高い顧客向けにパーソナライズされたオファーを提供することを可能にします。その結果、コンバージョン率の向上、利益率の向上、そして消費者の期待に迅速に対応する価格戦略が実現します。

動作例:

• アマゾンは、需要と競合相手の状況に基づいて何百万もの製品価格を1日に何度も調整するAIを活用した動的価格設定のベンチマークであり、この戦略は同社のeコマースにおける優位性を強化すると評価されている。
• ウォルマートは2026年までに2,300店舗にデジタル棚札（ESL）を導入し、1時間あたり最大6回の価格変更を可能にします。これにより、値下げが自動化され、人件費が削減されるだけでなく、需要、プロモーション、賞味期限に合わせたリアルタイムの調整も可能になります。

7. マーチャンダイジング

AI を活用したマーチャンダイジングは、店舗やオンライン チャネル全体で商品の配置、プロモーション、デジタル ディスプレイを最適化することで売上を増加させます。

実店舗では、コンピュータービジョンやヒートマップなどのAIツールを活用して、買い物客の動き、注目を集める商品、手に取られる商品、あるいは無視される商品を追跡しています。小売業者はこれらのインサイトを活用して、レイアウト、エンドキャップ、プロモーションを調整し、適切な商品を適切なタイミングで展開しています。

オンラインでは、AIマーチャンダイジングエンジンが商品ディスプレイをパーソナライズし、関連商品を推奨し、買い物客の購買意欲に基づいて在庫を動的にプロモーションします。この連携により、小売業者は顧客エンゲージメントを高め、値下げを削減し、コンバージョン率を向上させることができます。

動作例:

• ウォルマートは 、AI とコンピューター ビジョンを使用して棚の状態を監視し、配置をガイドすることで、ホリデー シーズン中に販促品が常に在庫され、目立つようにしました。
• 高級ファッション小売業者 Antonioli は、  Shopify の AI 主導型マーチャンダイジングを活用して、e コマースと倉庫管理を統合し、製品データを自動的に充実させ、国際的な顧客向けに動的でパーソナライズされたコレクションを作成しました (Shopify)。

AI を活用したマーチャンダイジングにより、小売業者は棚スペースのあらゆる平方フィートと画面スペースのあらゆるピクセルを最大限に活用できるようになり、買い物客の行動データを実用的なデータに変換して売上を増加できます。

8. パーソナライゼーション

NVIDIA の調査によると、小売業者の 42% がすでに生成 AI をパーソナライズされたマーケティングや広告に使用しており、デジタル小売業者の 64% がそれを超パーソナライズされた推奨に応用しています 。

AIパーソナライゼーションは、小売業者が顧客とどのようにエンゲージするかを微調整し、あらゆるインタラクションが関連性のあるものであるようにします。閲覧履歴、購入行動、ロイヤルティプログラムのデータを分析することで、AIはターゲットを絞ったメッセージ、動的なオファー、そして個別化されたマーケティングキャンペーンを提供します。

店舗では、顧客管理アプリを通じて従業員が顧客の好みに関する洞察を得ることができ、オンラインプラットフォームでは、顧客に合わせたランディングページ、メール、アプリ通知を配信します。その結果、顧客ロイヤルティの向上、コンバージョン率の向上、そして顧客生涯価値の向上が実現します。

動作例:

• Levi's は、「Style Finder」などの AI を活用したパーソナライゼーション エンジンを使用して、顧客の好みに合ったジーンズや服装を案内し、満足度とコンバージョンを向上させています。
• Stitch Fix は、サブスクリプション サービスに AI を統合して、コミュニケーションと顧客体験をパーソナライズし、顧客の維持率を高め、購入頻度を高めています。
• Shopify マーチャントである BÉIS は、AI パーソナライゼーション アプリである Nosto を導入し、ターゲットを絞ったキャンペーンを買い物客の購買ピークのタイミングに合わせて実施することで、ブランドの 2 桁成長を促進しました。

9. 製品の推奨

AIはリアルタイムで商品を提案し、カートのサイズとコンバージョン率を向上させます。 レコメンデーションエンジンは、顧客の行動、カートの内容、閲覧データを処理し、関連性の高いアップセルとクロスセルのオプションを提供します。これは通常オンラインストアで見られますが、実店舗では、キオスクやモバイルアプリが購入履歴に基づいて同様のレコメンデーションを提供します。これにより、顧客一人当たりの収益だけでなく、小売業者の商品カタログ全体から商品が発見される可能性も高まります。

動作例:

• Amazon は、収益の最大 35% がアップセルとクロスセルの両方に影響を与える AI 搭載の推奨システムによるものだと考えています。
• Sephora は、AI による推奨機能をアプリと店内のキオスクに統合し、顧客を選択したメイクアップと組み合わせるスキンケアなどの補完的な製品に誘導して、追加販売を促進しています。

10. スムーズなショッピングとチェックアウト

AIはレジなし店舗とスムーズな取引を実現します。 コンピュータービジョンとセンサーベースのAIシステムにより、顧客は列に並ぶことなく入店、商品受け取り、そして退店することが可能になります。eコマースでは、AIは自動決済認証、不正検知、ワンクリック注文などを通じてチェックアウト業務を強化します。これにより、顧客間の摩擦が軽減され、顧客満足度が向上し、取引量が増加します。

スムーズなチェックアウトにより、店舗内とオンラインの両方でカートの放棄が減り、全体的なショッピング体験が合理化されます。

動作例:

• Amazon Goは、カメラとセンサーが顧客が退店する際に自動的に料金を請求し、レジの列をなくすAI搭載のレジなし店舗の先駆者です。
• Circle K は Standard AI と提携し、一部のコンビニエンス ストアで AI 駆動の自動チェックアウトを導入し、待ち時間と人件費を削減します。

11. チャットボットと会話型AI

AI搭載のチャットボットは24時間365日のサポートを提供し、待ち時間を短縮します。 自然言語処理（NLP）により、小売業における会話型AIは、注文追跡から返品ポリシーまで、顧客からの日常的な問い合わせを即座に処理できます。これにより、サービスの可用性が向上し、コールセンターのコストが削減され、人間のエージェントはより複雑なやり取りに専念できるようになります。

チャットボットは、デジタルタッチポイント全体で一貫したブランドの声を維持しながら、顧客サービスの能力を拡張します。

動作例:

• Levi's は、ウェブサイト、モバイル アプリ、ソーシャル プラットフォーム全体に AI 駆動型チャットボットを導入し、顧客からの問い合わせの 60% 以上を処理して、応答時間を数分から数秒に短縮しました。
• H&M はメッセージング アプリで AI チャットボットを使用して、買い物客の商品検索、推奨、注文追跡を支援し、利便性とエンゲージメントを向上させています。

12. マーケティングと広告

AIはキャンペーンを最適化し、適切なオーディエンスに適切なタイミングでリーチします。 顧客データ、閲覧行動、リアルタイムのトレンドを分析することで、小売業者は予算をより効果的に配分し、広告クリエイティブをパーソナライズすることができます。これにより、無駄な支出を削減し、検索、ソーシャル、ディスプレイなどのチャネル全体でキャンペーンのROIを向上させます。

動作例:

• コカ・コーラはAIを活用し、大規模なパーソナライズされたマーケティング体験を実現しました。FIFAワールドカップ開催期間中、同社は12万本以上のカスタマイズ動画を制作し、消費者の名前と写真を組み込んだブランドコンテンツにデジタルプラットフォーム全体で共有しました。このキャンペーンは、世界で最も視聴率の高いイベントの一つであるFIFAワールドカップにおいて、インタラクションと認知度の向上に貢献しました。また、AIツールを用いて象徴的なブランドイメージを再構築し、パーソナライズされたグリーティングカードを作成できる「Create Real Magic」プラットフォームも導入しました。

AI を活用した広告により、ブランドはマーケティング投資収益率を最大化しながら、より関連性の高いメッセージを買い物客に届けることができます。

13. コンテンツ作成（画像、テキスト、ビデオ、音楽）

AIは、従来の制作よりも迅速に拡張可能なクリエイティブアセットを生成します。 生成AIツールは、小売業者が商品説明、プロモーション画像、動画、さらにはキャンペーン用の音楽を作成するのに役立ちます。これにより、制作コストが削減され、制作期間が短縮され、大規模かつ高度にカスタマイズされたクリエイティブ制作が可能になります。

AI を活用したコンテンツ作成により、小売業者は従来のワークフローでは実現できないスピードでクリエイティブな成果物をテスト、拡張、パーソナライズできます。

動作例:

• ネスレは、ピュリナ、ネスカフェ ドルチェ グスト、ネスプレッソなどの製品の「デジタルツイン」を作成するAI搭載コンテンツサービスを開始しました。NVIDIA Omniverseを基盤とするこのシステムにより、ネスレは高品質なeコマースおよびマーケティングアセットを大規模に生成できるようになり、コンテンツ制作の時間とコストを70%以上削減するとともに、世界中の250人のマーケターと45のコンテンツスタジオによるローカライズされたキャンペーンの配信を支援しています。

14. ビジュアル検索とキュレーション

AIの活用により、買い物客はテキストではなく画像で商品を瞬時に見つけることができます。 コンピュータービジョンツールを使えば、写真やスクリーンショットをアップロードするだけで、小売業者のカタログから即座に一致する商品を受け取ることができます。マーチャンダイジングにおいては、AIは買い物客の好みやビジュアルテーマに基づいて商品コレクションをキュレーションし、商品の発見とエンゲージメントを向上させます。

ビジュアル検索により購入までの経路が短縮され、AI を活用したキュレーションにより関連製品が表示され、バスケットのサイズが増加します。

動作例:

• ASOS はアプリ内で AI を活用したビジュアル検索を使用しており、顧客が服装の写真をアップロードすると、類似の商品を即座に見つけられるようになっています。
• Pinterest の Lens ツールは画像ベースの検索を強化し、視覚的にマッチしたショッピング提案​​を通じて重要な e コマース紹介を促進します。

15. 感情分析

AIを活用した感情分析は、小売業者が顧客の意見をリアルタイムで追跡し、ブランドの評判を管理し、ロイヤルティを高めるの に役立ちます。自然言語処理（NLP）ツールは、顧客レビュー、ソーシャルメディアの投稿、アンケートのフィードバックを分析し、満足度の傾向を特定し、潜在的な問題を警告します。小売業者はこれらのインサイトを活用して、サービス、マーケティング、製品の決定をリアルタイムで調整できます。

AI を活用した感情分析により、小売業者はキャンペーンを改良し、関係を強化し、ブランドの評判を守るための実用的な洞察を得ることができます。

動作例:

以下は、AI を活用した感情分析に関するケーススタディの例です。

• ドミノ・ピザは、感情分析を用いて、食品安全危機の蔓延状況を監視しました。ソーシャルメディアでのやり取りを分析し、24時間以内に1万件以上の顧客投稿に返信することで、ブランドは信頼を回復し、1週間でポジティブな感情を20%向上させました。
• Nike は感情分析を適用して若年層のブランド認識を監視し、6 か月以内に肯定的な感情が 15% 増加し、エンゲージメントが 25% 上昇しました。
• コカ・コーラは AI を活用してペプシやドクターペッパーなどの競合他社を追跡し、3 か月で自社のソーシャル エンゲージメントを 20% 増加させ、感情を 10% 改善しました。
• スターバックスは感情分析を使用して製品とサービスのフィードバックを明らかにし、6 か月間で肯定的な感情が 15% 増加し、エンゲージメントとロイヤルティが 25% 向上しました。

16. 不正行為の検出、損失防止、セキュリティ

AIは、不正行為、盗難、不審な活動をリアルタイムで検知することで、利益を保護します。 コンピュータービジョン、取引監視、異常検知システムは、小売業者のロス削減、不正取引の防止、そして実店舗とデジタル店舗の両方のセキュリティ確保に役立ちます。これらのツールは、POSシステム、eコマースのレジ、店舗内監視システムなど、あらゆる場面で活用でき、人間による監視よりも迅速にリスクを特定します。

動作例:

• ウォルマートは、盗難を検出して損失を削減するために、チェックアウト システムにコンピューター ビジョンと AI モニタリングを適用しています。これは、損失防止の取り組みの改善の重要な原動力です。
• Amazon は、マーケットプレイス全体に AI を活用した不正検出機能を統合し、毎日数十億件の取引を分析して、偽アカウント、不正なレビュー、疑わしい購入をブロックします。

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倫理的なAIと顧客のプライバシー

消費者の64% がパーソナライズされた体験を好む一方で  、約 70% がデータの使用方法について懸念しており、パーソナライズと信頼の間に重大な緊張関係があることが浮き彫りになっています。

小売業におけるAIは、データ主導のパーソナライゼーションと公平性、データプライバシー、そして透明性のある実践のバランスをとることで、この葛藤に対処しなければなりません。消費者はカスタマイズされた体験を重視しますが、それはブランドが消費者の情報を保護し、倫理的に行動する場合に限られます。小売業者は、AIシステムがすべてのユーザーを公平に扱い、透明性のある運用を行い、規模を拡大しながらも消費者の信頼を維持できるようにする必要があります。

推奨における偏り

偏ったデータセットや限定的なデータセットで学習されたAIシステムは、特定の商品、ユーザー層、価格帯を優遇するなど、不公平または不均衡な出力を生成する可能性があります。小売業者は、バイアスの監査、多様な学習データの使用、そして過去の不平等の悪化を防ぐためのアルゴリズムの継続的なテストを実施する必要があります。

透明性と規制

消費者と規制当局は、AIシステムの仕組みに関する透明性をますます求めています。EUのAI法や進化するプライバシー法（GDPR、CCPAなど）といった枠組みでは、小売業者に対し、データ収集方法を明確に開示し、意思決定ロジックを文書化し、消費者の権利を尊重することが求められています。積極的な透明性は、ブランドの評判を守り、消費者の信頼を強化します。

AIを拡大しながら顧客の信頼を築く

同意メカニズム、オプトアウト、匿名データの利用などを通じて消費者にコントロール権限を与えることで、ロイヤルティが強化されます。デバイス上での処理やデータの匿名化といった技術は、機密データを安全に保ちながらパーソナライゼーションを可能にします。透明性と敬意のあるAIを重視する小売業者は、顧客の長期的な信頼を維持できる可能性が高くなります。

動作例:

• Appleはデバイス上でのパーソナライゼーションを提供します。おすすめ情報はクラウドではなくローカルで処理されるため、外部データへの露出が制限され、ユーザーのプライバシーが向上します（Apple Privacy）。
• ヨーロッパのカルフールは、明確な同意プロセスと GDPR に準拠したロイヤルティ プログラムを重視し、規制遵守と AI のスケーラビリティが共存できることを実証しています。

サプライチェーンを超えた持続可能性のためのAI

小売業者は、排出量の削減、廃棄物の削減、顧客の要求が高まる環境に優しい運営を設計するために、AI の導入を拡大しています。

サステナビリティはもはや物流だけにとどまりません。パッケージ、店舗運営、そして顧客ライフサイクルにも影響を及ぼします。AIを活用することで、小売業者は環境への影響をリアルタイムで測定し、効率性と収益性を維持しながら環境負荷を低減するプロセス調整が可能になります。

よりスマートなパッケージデザイン

AIモデルは、耐久性を損なうことなく材料使用量を最小限に抑えるパッケージの選択をシミュレーションします。小売業者やCPGブランドは、アルゴリズムを用いて箱のサイズを最適化し、充填材を削減し、リサイクルしやすいパッケージを設計します。これは、輸送時の二酸化炭素排出量を削減するだけでなく、持続可能なパッケージに対する消費者の高まる期待にも応えます。

店舗や倉庫におけるエネルギー効率

AIを活用したシステムは、照明、冷蔵、空調システム全体のエネルギー使用量を分析し、オフピーク時の消費量を自動的に調整します。大手小売業者は予測アルゴリズムを導入して需要の急増を予測し、冷暖房などのエネルギー集約型プロセスを最適化することで、運用コストの削減と排出量の削減を実現しています。

返品に伴う無駄の削減

返品は小売業における廃棄物の主な発生源であり、年間数十億ポンドもの商品が埋め立て地に廃棄されています。AIは、商品推奨、サイズ精度、品質管理の向上を支援し、返品が必要となる商品の数を削減します。返品された商品については、AI駆動型物流プラットフォームが、最速かつ最も持続可能な再販またはリサイクル経路を決定します。

小売業界におけるAIの未来

AIは、企業の運営方法と顧客の購買行動を根本的に変えつつあり、その導入はスマートフォンやタブレットの普及率を上回っています。 小売業の次世代の中核技術として、AIはもはや効率化だけにとどまらず、パーソナライゼーション、自動化、持続可能性、そして競争優位性を実現するための戦略的エンジンとなりつつあります。

今年の小売業におけるAIは、エージェント型AIが主流です。エージェント型AIは、自動化の域を超え、自律的な意思決定へと進化します。これらのAI「エージェント」は、顧客や従業員に代わって、価格調整、商品比較、在庫補充といったタスクを管理します。

動作例:

• ウォルマートは 、顧客からの問い合わせや電子商取引のワークフローを自動化するために、エージェント型 AI アシスタントを試験的に導入しています。
• Amazon は 、さまざまなカテゴリーのアイテムを提案、比較、購入できるパーソナル ショッピング エージェントとしての Alexa の役割を拡大し続けています。

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小売業におけるAIは競争上の必需品

AIと小売業はもはや不可分な関係になりつつあります。AI導入を遅らせる企業は、コスト、イノベーション、そして顧客ロイヤルティの面で後れを取るリスクを負います。長期的に成功を収める小売業者は、AIを戦略的に活用し、顧客価値を創造し、サステナビリティ目標の達成を支援し、倫理基準を維持するソリューションを導入する企業です。AI技術の進歩に伴い、業務の最適化、ロイヤルティの強化、そして持続可能な成長を促進する新たな方法が生まれるでしょう。