小売業における AI とは？

小売業における AI は、ほぼリアルタイムのデータとインサイトを活用し、自動化、イノベーション、常に変化する顧客の期待に応えられるよう小売業者を支援します。

小売業に AI を活用する理由

人工知能が小売業界を刷新します。例：

• コンピューター・ビジョンにより、小売業者は買い物客の行動や在庫に関する情報をほぼリアルタイムで把握できるため、ストレスのない会計などの機能を実現します。また、モニタリング機能やアラート機能を強化することで、実店舗の損失防止策を強化するのにも役立ちます。
• 機械学習は、在庫管理業務の効率化に効果を発揮します。
• 対話型 AI は、カスタマーサービスの強化、パーソナライズされたショッピング・サポートの提供、ファーストフード店でのドライブスルー注文の迅速化に活用されています。

AI を活用して顧客とつながり、より効率的に業務を行う小売業者は、今日の AI を活用した世界で成功する上で有利な立場にあります。

小売業における AI のメリット

小売業者は、パンデミック後の影響により、プレッシャーの高まりと業界の劇的な変化に直面しています。サプライチェーンの歪み、顧客の購買方法と購買内容の変化、継続的な労働力不足により、現状を維持する能力の限界と小売業者が時勢に取り残されている分野が明らかになりました。AI を活用するデジタル・イニシアチブは、小売業者が今日の顧客やビジネスニーズの新たな現実に対応するのに役立っています。

小売業における AI は、次のような方法で従業員の能力強化に一役買っています。

• 販売促進: AI 対応ツールは、購買プロセスを最適化およびパーソナライズすることで、販売と顧客コンバージョン率の向上を支援します。
• 可視性の向上: 小売業者は、場所、提供状況、在庫数といった商品の状況だけでなく、店舗の来客パターンや行動、顧客の習慣や好み、従業員がより付加価値の高い活動に集中できる場所などを把握する必要があります。データ収集を可能にする AI 搭載ツールは、小売業務をより広範かつ正確に把握する基盤となり、サプライチェーン、在庫、実店舗の可視化を実現します。
• 運用とサプライチェーンの効率化: 顧客の購入体験のサポートから、インテリジェントなサプライチェーンの監視、自動化、最適化まで、小売業者は AI を駆使することで在庫輸送、倉庫での保管や配送、小売店舗における業務効率を最大限に高めることができます。
• 顧客の理解: AI 対応ツールは、個人の習慣、ニーズ、好みなど、顧客体験に関するより詳細なインサイトの取得を促進し、顧客セグメントのプロファイル構築に役立ちます。こういったインサイトは、市場戦略、プロモーション、ロイヤルティーベースのインセンティブ、キャンペーンのロードマップ策定に役立ちます。
• 顧客体験の向上: 小売業者は、コンシューマーとのつながりを「ストレスフリー」なものにする戦略を求めています。これは、購入方法の選択肢を増やし、機能性を高め、双方向のエンゲージメントや関係構築のためにコミュニケーションを拡大することを意味しています。顧客は、やりとりの迅速化と個別対応の促進のために、オムニチャネルでの検索や購入の柔軟性を求めています。小売業における AI により、ブランド・エンゲージメント、カスタマーサービスへの問い合わせ、問題解決などで顧客を支援し、最終的に顧客ロイヤルティーを高めることができます。
• 複雑な構造への対処: 小売業の性質を考えると、複数のブランド、フランチャイズと企業構造の融合、頻繁な買収、多数の分散サイト、オンラインと実店舗の融合など、組織と業務が非常に複雑になる可能性があります。インテリジェントな AI ベースのツールは、統合管理機能のプロセスを統合、効率化、簡素化するのに役立ちます。

小売業における AI の課題

小売業における AI は比類のない可能性を秘めていますが、同時に、次のような課題にも取り組む必要があります。

• 責任ある AI: 小売業における AI すべての基盤となるのは、透明性、説明責任、包括性、ガバナンスのために責任ある AI を使用するというコミットメントです。責任ある AI を適用するための一歩を踏み出すことで、ブランドの信頼性、従業員の自信、顧客ロイヤルティーを長期的に獲得することができます。
• 潜在顧客の許容範囲: 小売業者は、マーケティングや店舗運営におけるデジタル追跡戦略に関して顧客の認識に敏感である必要があります。小売業における AI の新しいアイデアを検討する際には、ブランドプロミスや評判との整合性を考慮することが重要です。
• データ・プライバシー: 新しいデジタルツール、デバイス、パートナーを追加するということは、少なくともある程度の顧客データの共有と、潜在的な侵害の新たな発生源が生まれることにつながります。ソリューションやパートナーの選択、あるいは新しいテクノロジーの導入においては、セキュリティーを最優先事項とする必要があります。
• 組織的な投資: 最適な結果を得るにはすべてのシステムをシームレスに統合する必要があるため、アップグレードや新しいテクノロジーの追加は重要な取り組みとなります。スタッフのトレーニングも成功の鍵の 1 つです。テクノロジーパートナーと協力して、ビジネスニーズや既存のインフラストラクチャーを適切な AI ベースのソリューションと整合させることで、混乱を最小限に抑え、より大きな利益を生み出すための投資ロードマップを計画できます。

小売業における AI のユースケース

顧客のニーズをより適切に予測して対応し、ひしめきあう競争の激しい市場において自社ブランドを差別化するために AI テクノロジー (コンピューター・ビジョン、ディープラーニング、生成 AI など) を活用する方法を、小売業者はますます検討するようになっています。

小売業における AI の実現に使用されるテクノロジーとソリューションは、解決すべきビジネス上の課題や、導入されるプロジェクトによって異なります。ただし、小売業における AI のユースケースで最もよく使用さているテクノロジーには、AI ハードウェア (AI プロセッサーや AI アクセラレーター)、カメラ、センサー、その他エッジ・コンピューティング・テクノロジー、そして小売業での使用に最適化された AI ソフトウェアが含まれます。

スムーズなショッピングとチェックアウトを実現

小規模なブティックから多国籍の大型店舗まで、小売業者は便利でパーソナライズされたショッピング体験を提供できるよう努めています。しかし、テクノロジーに精通したコンシューマーの増加に伴い、単なる利便性だけではもはや十分ではなくなっています。

今日の顧客は、スムーズなショッピングやチェックアウトの体験を期待しています。インテリジェントな AI テクノロジーとソフトウェア・ソリューションにより、小売業者との大半のやり取りを効率化できます。例えば、無人レジ決済、スマート・セルフチェックアウト・システム、バーコードがない場合や読み取れない場合に商品を識別する統合ビデオ分析など、従業員のサポートがなくてもチェックアウトができるようにしてくれます。

価格チェック、カスタマーサービス、セルフガイドなど、小売環境におけるほとんどの取引上のやり取りや日常業務を自動化することで、顧客はより便利で効率化された体験を得ることができ、従業員は購買プロセス中の重要な場面で、顧客により手厚いサポートを提供できるようになります。

記憶に残る、パーソナライズされた顧客体験を提供

顧客は、スムーズなショッピングを求めるだけでなく、自分の好みに合った体験を求めています。小売業者にとって、AI 対応テクノロジーは顧客エンゲージメントのパーソナライズに役立ちます。

• コンピューター・ビジョンを搭載したデジタルサイネージは、特定の視聴者に対してジャストインタイムの広告を配信できます。
• エンドレスアイル・キオスクにより、顧客は他の店舗で販売されている商品も確認でき、オムニチャネルの小売戦略をサポートします。また、クロスセルやアップセルの機会も創出します。
• デジタルおよびタッチレス・キオスクは、音声とジェスチャーを認識し、非常に便利なチェックアウト・オプション、セルフサービスの道案内、店内での商品検索を可能にします。
• AI は、顧客の購買習慣や好みに関するデータを収集・分析し、商品のプロモーションに役立てることができます。
• AI 対応の POS システムにより、顧客の購入に関するデータを収集することで、新しい商品のおすすめやロイヤルティー・クラブのサポート、チェックアウト時のアップセルオファーを提供できます。

同様に、パーソナライズされたデータは小売業者にもメリットをもたらします。これらのデータをすべて収集して分析することで、個々の顧客のパターンや好みに合わせた、より正確なセグメンテーションと体験を実現できるからです。これらはすべて、ブランド・ロイヤルティーの構築、顧客維持率の向上、収益の拡大に貢献します。

需要予測とマーチャンダイジングの改善

小売業者が顧客の行動や傾向をより深く理解すればするほど、需要に応え、最適な商品を適切なタイミングで提供できるようになります。小売業における AI は、需要予測の向上、価格決定の参考、商品の発注と配置の最適化、オンラインチャネルのデータ追跡による e コマースおよびデジタル・プロモーション戦略の策定に役立ちます。

また、小売業における AI により顧客の意図を把握し、それに応じて購買プロセスを最適化することも可能です。例えば、小売店におけるヒートマップは、コンピューター・ビジョンを使用して、どの商品に注目が集まり、手に取られ、棚に戻されているか、また、顧客が棚を離れた後にどこに行くのかを示します。小売業者は、特にトランザクション・データと組み合わせてこの情報を活用することで、商品の可視性とエンゲージメントを高める体験を創造するとともに、効果的な視覚的配置のために店舗の回遊パターンを計画することができます。

損失防止の取り組みを強化

商品の損失と盗難 (小売業界でいう「小売りの目減り」) は、今日の小売業者にとって急速に深刻化している課題です。2022年には、小売りの目減りにより、米国を拠点とする小売業者に約 1,121 億米ドルの損失が発生しています。¹ AI を統合することで、小売業者は物体検出、セルフチェックアウト・ステーションでの動作分析、デジタルセンサーを活用して損失防止を支援できます。コンピューター・ビジョンと組み合わせて使用することで、これらのチェックアウト・システムはほぼリアルタイムで商品の損失を軽減できます。

在庫管理を改善して自動化

在庫を適正な状態に維持することは、小売業者にとって大きな課題です。業務の多くを連携させて AI を活用することで、小売業者は店舗、買い物客、商品、サプライチェーンを包括的に把握することができ、在庫管理に役立てています。

応答性の高い小売業向けの AI テクノロジーにより、膨大で多様なソースから情報を収集・処理できるようになり、ほぼリアルタイムの在庫の可視性、商品の提供状況や納期情報の正確性が向上します。これにより、在庫を最適なチャネル / 店舗へと移動して売り上げを最大化できます。

例えば、スマートシェルフは、在庫の少ない商品や在庫切れの商品、価格設定ミス、顧客が購入のために選択した商品を素早く特定することができます。棚卸ロボットは、現在の在庫に間違って配置されている商品をスタッフに警告し、倉庫からの注文に自動的に対応します。結果として小売業者は店舗の運営効率を高め、店舗のスタッフは、お客様により良いショッピング体験を提供することに注力できるようになります。

AI 対応の物流倉庫オートメーションでは、倉庫管理システムを通じて新たな効率性を実現しています。例えば、商品や物流のデータにタグやセンサーを使用し、エッジ AI でほぼリアルタイムにデータを収集・処理することで、ミスの少ない迅速な出荷判断が可能になります。レトロスペクティブ分析は、商品の一貫性を確保し、プロセス改善の余地がある分野を特定できます。コネクテッド・フリート・ロジスティクス・テクノロジーにより、配送センターから小売店への配送を可視化します。

小売業における AI の未来

小売業の本質は、顧客が求める最新の商品を、実店舗およびオンラインの両方で新鮮なオムニチャネル購買体験とともに提供することです。AI によるデータの収集とインサイトが拡大するにつれ、これを実現するための新しく革新的な方法の可能性も引き続き拡大していくでしょう。

生成 AI は、今後も従業員の多忙な業務やルーチンワークを削減し、顧客との関係構築や顧客の問題解決といった付加価値の高い業務に専念できるよう支援していきます。

AI テクノロジーは、引き続きサプライチェーン・ロジスティクスの可視性を高め、車両のメンテナンス、交通面の課題、店舗ごとの在庫ニーズの変化といった状況に適応するためのレジリエンスを構築していきます。

全体として、小売業における AI は今後より一層深く浸透し、高度にパーソナライズされたインタラクティブな体験やレコメンデーションを顧客に提供することになるでしょう。これにより、企業が顧客と真につながり、データを強力な新しいインサイトに変え、経営を次のレベルに引き上げるという新たな可能性とビジネスの機会が切り開かれます。