ガートナー: 生成型 AI がデジタル ビジネスを強化する 3 つの方法

生成型人工知能 (GenAI) は、コンテンツ生成や会話型ユーザー インターフェイスに破壊的な影響を及ぼす可能性があります。新興技術である GenAI は、デジタル コマースなどのさまざまな分野でビジネスおよびアプリケーションの展望を示しており、企業や組織は迅速に対応しています。 2023 年のガートナー マーケティング テクノロジー調査によると、回答者の 14% がマーケティング戦略をサポートするために GenAI に投資しており、63% が今後 24 か月以内に同様のアプローチを取る予定です。

アプリケーション リーダーは過去数か月間に GenAI について学んできましたが、まだ 2 つの質問に答える必要があります。それは、GenAI が果たす役割と、既存のテクノロジと組み合わせて GenAI を使用する方法、特に電子商取引などの特定の分野への応用です。 GenAI は電子商取引分野で役割を果たし、3 つの大きな影響をもたらします (図 1 を参照)。

図1: 生成AIがデジタルビジネスを強化する3つの方法

GenAIには利点と限界があり、既存のeコマース技術に付加価値を与えることができる。

GenAI が示した強みにより、この技術が既存の技術や開発チームに取って代わるのかどうかという疑問が生じています。たとえば、ガートナーのクライアントの中には、GenAI を使用して電子商取引 Web サイトを構築し、高価なアプリケーションや実装の展開への投資を回避できるかどうかを知りたいと考える人もいます。しかし、GenAI は基本的な Web サイトの構築には役立ちますが、その機能はまだ未熟であり、企業顧客が求める複雑な顧客体験や管理機能に完全には対応できないのが実情です。したがって、GenAI は既存の電子商取引テクノロジーを置き換えるのではなく、それらと連携して動作します。さらに、GenAI は識別 AI (現在ほとんどの電子商取引アプリケーションで使用されている AI 技術) と連携して、検索やパーソナライゼーションなどの機能をサポートします。

企業は通常、関連する結果を生成するために、GenAI を識別 AI やその他のテクノロジー (検索エンジン、デジタル資産、ナレッジ ベース、分析ツール、ルール エンジンなど) と組み合わせる必要があります。 GenAI が単独でタスクを完了できることはほとんどありません。多くのテクノロジー ベンダーはすでに GenAI 機能をソリューションに組み込んでおり、これは企業組織が GenAI を活用するための最も簡単で低コストな方法である可能性があります。

GenAIは創造性、洞察力、パーソナライゼーション、会話型UIを強化することでユーザーエクスペリエンスを向上させます。

電子商取引アプリケーションと識別 AI は、製品、顧客、価格設定、ルールなど、ビジネスのさまざまな要素を管理するためにすでに使用されており、これらは GenAI が既存の機能を強化したり、新しい機能を提供したりするためのデータ基盤を形成します。例えば、識別型 AI は既存商品のテキスト説明や画像から商品属性を抽出し、これらの属性に基づいて、商品自体やブランドの位置付けと組み合わせて GenAI が新しい商品説明や画像を作成できます。

GenAI は、次の方法で e コマースのユーザー エクスペリエンスを向上できます。

• 創造性の向上: GenAI は人間のデザイナーの視野を広げ、新しいアイデアを刺激し、製品とデザインの革新を促進します。
• 洞察を発見: 大量の電子商取引データと洞察がさまざまなシステムに分散しているため、ビジネス ユーザーがそれらを見つけて使用することが困難になっています。 GenAI はヒント エンジニアリングと検索エンジンの力を活用して、データ内の隠れたシグナルとパターンを発見し、ビジネス ユーザーを迅速にサポートします。
• パーソナライズされたエクスペリエンス: 関連する顧客データとコンテキスト情報に基づいてパーソナライズされたコミュニケーション メッセージとコンテンツを作成し、メッセージの開封率、クリックスルー率、コンバージョン率などの顧客エンゲージメントを向上させます。
• 会話型ユーザー エクスペリエンス: GenAI は自然言語の処理と生成に優れており、顧客と従業員の会話型エクスペリエンスを向上させます。

GenAIは従業員の生産性を向上させる仮想従業員アシスタントとして機能します

GenAI はマルチタスクに優れているため、従業員が特にコンテンツ生成やインサイトの集約に関連する作業を完了するのを支援する仮想アシスタントとして機能します。ただし、GenAI にはサブタスクを定義する機能がありません。サブタスクはワークフローまたは対応するパッケージ化されたアプリケーションによって定義される必要があり、それによって GenAI はこれらのサブタスクを個別に完了して全体的な目標を達成できます。電子商取引のワークフローは、企業固有のデータ、システム、プロセスが関係するため、非常に複雑になることがよくあります。したがって、組織は GenAI に制御を譲るのではなく、ワークフローに対する制御を維持する必要があります。

ビジネス組織は次のことを行う必要があります。

• あらゆるタイプの AI テクノロジーを網羅するテクノロジー ポートフォリオを構築し、さまざまな AI テクノロジーの利点を最大限に活用します。たとえば、GenAI は新しいコンテンツを生成し、会話型ユーザー インターフェイス (UI) を作成するために使用され、識別 AI は分類と予測に使用されます。
• 電子商取引アプリケーションと GenAI 間の相互作用を可能にし、前者が後者に必要なデータ (製品、顧客、注文データなど) を提供して最適なパフォーマンスを実現します。
• GenAI を使用して自動化し、付加価値を付けることができる e コマース ワークフロー タスク (販売サイクル、マーチャンダイジングなど)、特に新しいコンテンツの作成やインサイトの集約に関連するタスクを特定します。