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2013年から2018年にかけて、AI + 小売業の新興企業は374件の取引で18億ドルを調達したが、これは主にAmazonのおかげであり、このテクノロジー大手は小売業者に、競争力を維持するためにeコマース戦略を再考し、実店舗と自動車部門で革新を起こすよう迫った。 Amazon からの競争、透明性の要求、投資により、AI + 小売業界は変化しています。

Smart Insiderの今回の号では、AI+小売業界の10の将来のトレンドを詳細に分析したCB-Insightsのレポート「トップAI+小売トレンド」を推奨します。この記事の完全なレポート（トップAI+小売トレンド）を収集したい場合は、ZhidongxiのToutiaoアカウントでキーワード「nc306」に返信して入手できます。

以下は、インテリジェントな内部参照によって提示された乾物です。

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AIスマートシェルフ

スーパーマーケットの棚スペースは限られており、大手ブランドはそのスペースを獲得するために何千ドルも支払わなければならないことがよくあります。しかし、それ以上に、店舗で何が起こっているかについての洞察力はほとんどありませんでした。そして今、AI がそれを変えつつあります。

「棚料」は小売業界では新しい概念ではありません。 2001 年に法と商業ジャーナルに掲載された調査によると、Apple & Eve は一部の店舗でジュース製品の棚スペースを確保するために約 15 万ドルを費やし、Frito-Lay は新製品の棚スペースを購入するためにスーパーマーケット 1 店舗あたり平均 10 万ドルを費やしました。ホールフーズは今年初め、主要サプライヤーに棚卸料として約30万ドルを請求することを検討した。しかし、ブランドはスーパーマーケットと契約を結んでいるものの、スーパーマーケットの棚で何が起こっているのか、自社の製品が約束どおりに陳列されているかどうかについてはほとんど把握していない。

一部のスタートアップ企業はこれを活用し、リアルタイムの棚データを販売し始めています。

コンピューター ビジョン プラットフォーム Trax Retail は、店内のカメラ、ロボット、または携帯電話からの画像を使用して、物理的な棚で何が起こっているかを分析し、実際の店舗のデジタル バージョンを作成します。

従来のブランドでは、販売員や監査員を派遣して、店舗での商品の配置を手作業でチェックしています。 Trax の製品では、依然として人々がスーパーマーケットに行く必要があるものの、棚の配置や流通などの指標を自動的に追跡しようとしている。ウォルマートのようなスーパーマーケットは、このデータをメーカーに直接販売することを検討している。以下はウォルマートの最近の特許出願からの抜粋です。

▲ウォルマートの最近の特許出願

小売業者は、商品を追跡し、在庫を管理するために、店内データを必要とします。ウォルマートはボサノバ・ロボティクスと提携し、50店舗の棚を監視して値札の誤りや商品の欠品がないか確認している。しかし、この特許は、店内の小売ロボットが外部サプライヤーからリアルタイムのデータ要求を受信するという、より未来的な計画を示唆している。システムは、自律型ロボットがタスクを完了する前に、サプライヤーにタスクの料金を請求します。

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AI偽造品検出

偽造品を見分けるのはますます難しくなってきています。高級ハンドバッグから時計、化粧品に至るまで、オンラインで偽造品を購入する可能性がかつてないほど高まっており、ブランド各社は人工知能でこの問題を解決しようと努めざるを得なくなっている。

医薬品からバッグ、スマートフォンまで、偽造はあらゆる種類の小売業に影響を及ぼす問題です。模造品の中には、本物と非常に似ているものもあり、「超偽物」に分類されるものもあります。 CB Insights プラットフォームで簡単なキーワード検索をすると、模倣品に関する議論が高まっていることがわかります。

▲近年の模倣品キーワード数

偽造防止技術や偽造困難な製品の開発などに関する特許出願は過去5年間で増加している。

▲偽造防止特許出願

Cypheme というスタートアップ企業は、固有のタグと人工知能ソフトウェアを組み合わせて、製品の真正性を検証し、偽造品と戦っています。インクベースの技術は、製品のラベルとして使用したり、ラベルやパッケージに直接印刷したりすることができます。

▲CyphemeのAI偽造防止技術

ラベル上の音声認識パターンは、直径1cmの円で囲まれており、Cypheme独自のオレンジ色のインクで印刷されています。同社は、この特殊なオレンジ色は商業用または工業用のプリンターで使用されるインクでは再現できないと主張している。それぞれの固有のタグは、データベース上の特定の製品に関連付けられます。スマートフォンのカメラとニューラル ネットワーク ベースのパターン認識アプリを使用して、特定の製品の真正性をデータベースと照合して検証できます。

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ARとコンピュータービジョンで化粧品販売がよりスマートに

化粧品小売業におけるバーチャルトライアルの目的は 2 つあります。1. 美容品を購入する消費者の悩みを解決すること、2. 小売業者向けに消費者と製品の好みに関するデータを収集することです。

化粧品業界はAR技術がうまく応用されている業界です。 AR は 2017 年に業界全体で主流になりました。 PerfectionとModifaceはどちらも美容ブランドにバーチャル試着技術を提供しており、Sephoraなどの大手企業と提携している。 Perfect Corp と Modiface はどちらも AR とコンピューター ビジョンを組み合わせて、買い物客がさまざまな製品を試用しながら顧客の行動に関するデータを収集できるようにしています。 Modiface のテクノロジーは、顔の形、肌の色、しわなど、顔の特徴に関するさまざまなデータを収集できます。

▲化粧品ブランド

これにより、小売業者は特定の顔の特徴を持つ人が特定の種類の製品を購入する可能性を判断できるようになり、売上をより正確に予測できるようになります。

当初、この技術は、美容品を購入する消費者が、手間をかけずに簡単にメイクを試すという悩みを解決するために使用されました。ロレアルは今年初めにModifaceを買収し、ロレアルの美容ブランド向けにさまざまなARメイクアップ体験を提供するのに貢献した。また同社は最近、Facebookと長期提携を結び、ソーシャルネットワーキングプラットフォーム上で自社ポートフォリオブランド向けのAR美容体験を創出している。 Facebook では、ユーザーはスマートフォンのカメラを使用して商品を仮想的に試着し、その後シームレスに親 Web サイトにリダイレクトされて購入することができます。ロレアルもロレアル パリ ブランドと同様に、Modiface ベースの Web トライアルを開始しました。

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AI制御マイクロ物流センター

買い物客が 1 時間の宅配を選択するか、オンラインで注文して 1 時間以内に店頭で受け取るかにかかわらず、AI が運営するマイクロフルフィルメント センターは、スーパーマーケットの収益性を高め、顧客と直接関わることを可能にします。

アマゾンが昨年ホールフーズを買収し、オンライン小売業の拡大を続けていることにより、他の小売業者も電子商取引戦略へと向かうようになっている。

▲AIマイクロ物流センターの面積比較

マイクロ物流センターはスーパーマーケットに代替手段を提供します。既存のスーパーマーケット内に設置できる垂直に積み重ねられた小型倉庫で、独自の電子商取引インターフェースを実行するか、テクノロジーを開発しているスタートアップからのエンドツーエンドのソリューションを活用するかを選択できます。

従来の倉庫はサッカーボールほどの大きさになることもあるのに対し、「ミニ倉庫」全体の面積は 10,000 平方フィート (約 3,000 平方フィート) 未満です。棚は垂直に積み重ねられるため不動産スペースを節約でき、既存のスーパーマーケット、建物の地下室、さらには駐車場にも設置できます。フロアロボットは通路間を移動し、注文に応じて商品をピックアップし、最終的な梱包のために人間に渡します。

AI ソフトウェアは、棚内のアイテムの配置を決定し、タスクの優先順位を付け、地上ロボットにナビゲーション指示を送信するために使用されます。ニールセンと食品マーケティング協会の最近のレポートによると、消費者がオンラインで注文し、店頭で購入するケースが急速に増加している。人口密集地域のマイクロセンターは効率的な集荷ソリューションを提供します。第二に、小売店の棚スペースは限られています。これらの垂直に積み重ねられたマイクロセンターにより、スーパーマーケットは通常の店舗よりも多くの在庫を保管できるようになります。

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音声ショッピング革命はまだ到来していない

音声ショッピングは普及しませんでした。特定のアイテムを再注文する以外に、オンラインコマースを推進する重要な顧客体験を提供できません。

現在、Amazon Alexa を使用して購入する消費者はほとんどおらず、音声コマースはまだ主流になっていません。 The Information のレポートによると、2018 年に Amazon Alexa ユーザーのうち音声インターフェースを使用して製品を購入したのはわずか 2% で、そのうちリピーターはわずか 10% でした。 Amazon と Google 以外では、Amazon Alexa や Google Assistant を使用した音声ショッピングについて議論している人はほとんどいません。音声は、商品のレビュー、商品と価格の比較、商品の特長の閲覧などを行いたいオンライン ショッパーにとって便利なインターフェースではありません。

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ウォルマートがロボット研究に全力投入

小売および配送ロボットの ROI は明確でない可能性があります。しかし、ウォルマートの特許は、音声制御ドローンから協調型ドローン配達まで、野心的な計画を明らかにしている。

ウォルマートは2017年1月以降、ドローンや地上ロボットに関連する特許を少なくとも37件申請しており、2016年のわずか8件から増加している。下のグラフは、野心的なロボット特許で知られる企業であるウォルマートの特許出願とアマゾンの特許出願を比較したものです。

▲ウォルマートのロボット特許

ウォルマートの特許のほとんどは、ラストマイル配達用のドローンに関するものだ。これは、ドローンと自律走行車両 (AGV) 間の自動パッケージ交換に関する 2018 年の特許出願です。

▲2018年のウォルマートの特許

別の特許では、自律型ロボットを使用して、ある施設で不足している商品（店舗の棚にある在庫切れの商品など）を検出し、別の施設の商品で補充するシステムについて説明しています。

▲自動ロボット特許

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AIレジ係が盗難を防止

Amazon Go ではチェックアウトのプロセス全体がなくなり、買い物客は商品を手に取ってそのまま店を出ることができるようになったが、これは以前なら窃盗とみなされていた行為だ。

アマゾンは、自社の技術を他の小売業者にサービスとして販売する計画を公表しておらず、その運営や成功、問題点については口を閉ざしており、センサー、カメラ、コンピュータービジョン、ディープラーニングアルゴリズムを使用していることのみを明らかにしている。同社は顔認識アルゴリズムの使用を否定している。 Standard CognitionやAiFiなどのスタートアップ企業は、Amazon Goを他の小売業者に普及させる機会を捉えている。店舗が近いうちに直面する課題の一つは、適切な買い物客に適切な金額を請求できるかどうかだ。

全米小売業協会によると、万引きや書類の誤りによる在庫損失などの要因により、米国の小売業者は2017年に推定47億ドルの損害を被った。 「買うことは盗むのと同じだ」とスタートアップ企業AiFiのCEO、スティーブ・グー氏は、レジなし店舗の背後にある技術について語る「AIポッドキャスト」の最近のインタビューで語った。 Amazon Go は今のところ商業展開で唯一成功した例だが、その成功の要因は厳重に守られた秘密である。店舗に入る人を制御し、自動的に料金を請求できれば、万引きの可能性を最小限に抑えることができます。

Amazon はすでにプライム会員基盤を構築している。これまでのところ、Go ストアはすべて会員限定であり、一般公開されている Kindle ストアなどの他の小売業務では、依然として手動のチェックアウト プロセスに依存しています。小規模なコンビニエンスストアや、老舗のスーパーマーケットでさえ、会員基盤をゼロから構築しなければならなかった。

スティーブ・グー氏は前述のポッドキャストで、アプリをダウンロードする人向けに「商品を手に取って帰る」セクションを設け、ダウンロードしない人向けに別のチェックアウトレーンを設ける可能性を示唆した。店舗のインフラが両方をどのようにサポートするかは不明だが、潜在的なアプリユーザーは、入店時に一度スキャンし、退店時に一度スキャンすることができる（入店時に携帯電話を一度スキャンするだけの現在のプロセスとは異なり）ため、アプリユーザー以外のユーザーは別のレーンを通れるようになる。

これにより、商品の誤請求や POS 盗難など、POS 在庫の減少につながる可能性があります。中国のYitu Technologyと東芝は、チェックアウト用のスマートカメラを導入し、POS盗難に個別に取り組んでいる企業の一部である。盗難防止の複雑さは、事業の規模や規模、棚に並ぶ商品の種類によって異なります。 Amazon Go の店舗面積はわずか 1,800 ～ 3,000 平方フィートで、天井スペースのほぼ隅々までをカバーするために数百台のカメラが使用されています。比較すると、従来のスーパーマーケットは 40,000 平方フィート以上の広さになることもあります。視覚認識用のカメラに加え、棚に設置された重量センサーを使用するGoは、現在、調理済み・パッケージ済みの食事キットなど、限られた選択肢のみを提供している。

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中国で無人自動販売機がブーム

アマゾンがAmazon Go計画を発表して間もなく、中国では無人小売取引が急増した。

▲中国の無人小売取引

これらには「無人店舗」「無人棚」、さらには「無人自動販売機」も含まれます。しかし、中国で急増しているレジなしスタートアップのすべてが AI を活用しているわけではない。最も初期の取引の1つは、700万ドル以上を調達し、セルフサービスの支払いおよびチェックアウトシステムで運営されていると思われるF5 Future Storeです。 BingoBoxは2018年第1四半期に8,000万ドルを調達し、総調達額は9,400万ドルとなった。同社の無人店舗は RFID タグに依存しており、顧客は依然として商品をスキャンしてチェックアウトのプロセスを完了する必要があります。しかしその後、BingoBox は自社のストアが AI ベースの画像認識ソリューションに移行していることを発表しました。 10社を超える企業が、最初から人間が操作しない無人自動販売機のために約15回の資金調達を行った。

▲中国の自動販売機投資

Delicious Lifeなどの「無人小売」企業は900万ドル以上の資本金を調達しているが、ユーザーがQRコードをスキャンして自動販売機のドアを開け、代金を支払った商品を受け取ることができるだけだ。

中国のUCFグループから約100万ドルの少数株を取得したhgo BOXなどの他の企業は、顧客が機械を破壊しないように「監視」するだけでなく、コンピュータービジョンを使用して棚からどの商品を選ぶべきかを識別し、顧客に自動的に請求していると主張している。

この分野では大きな失敗がいくつかありました。 「無人スナック棚」のために6,400万ドル以上を調達した郭小美は、「盗難と経営不行き届き」を理由に従業員を解雇し、ビジネスモデルを電子商取引に変更したと報じられている。

中国第2位の電子商取引プラットフォームJD.comは、2018年1月に中国山東省に初の無人コンビニエンスストアをオープンした。同社は一般向けにオープンした初の完全無人コンビニエンスストアであると主張しているが、その技術はアマゾンのものと異なる。要約すると、Amazon Go ストアの顧客は入店するために Go アプリをスキャンする必要があります。その後、一連のカメラが店内の顧客の流れを追跡し、顔認識アルゴリズムを導入する必要がなくなりました。代わりに、ユーザーは JD ストアに入るときに QR コードをスキャンします。カメラは顔認識アルゴリズムを実行し、入店時に買い物客を識別します。 JD の実店舗にあるすべての商品には RFID タグが付けられています。退店時に、顧客は床にある「ここに立ってください」と書かれた標識の前に立ち、すべての RFID タグが一度にスキャンされ、カメラが顔認識アルゴリズムを再度実行してアカウントに請求します。 JD.comは現在、中国国内で20以上の無人店舗を運営しており、2018年8月にはインドネシアのジャカルタに最大面積約2,900平方フィートの店舗をオープンした。ジャカルタ店では衣料品やアクセサリーのほか、パッケージ商品も販売しています。

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無人食品配達

規制の不確実性と導入の課題にもかかわらず、実店舗の食品企業は大手 OEM や自律走行車のスタートアップ企業と協力して、ラストマイルの配送コストを削減しています。

実店舗の食品企業は、ラストマイルの配送ロジスティクスを改善するために、自律走行車のスタートアップ企業や大手 OEM と提携しています。 6月、ロボット工学の新興企業Nuroは、米国最大級の実店舗であるクローガーと提携した。 Nuroは、乗客ではなく貨物を輸送するために設計された、R1と呼ばれる独自の全電気式自律配送車両を開発した。この車両は乗用車の半分の幅で、歩道だけでなく隣接する道路も走行できるように設計されています。

ニューロは、8月にアリゾナ州スコッツデールで開始したクローガーとの提携により、同社の自動運転技術を搭載したトヨタ・プリウスと日産・リーフの車両群を使用している。この車両は、最終的にR1に送られるデータを収集する。同社は、従来の乗用車に代わる車両として、この秋に公開試験を開始する予定だ。

外食業界では、ドミノ・ピザやピザハットなどのピザ会社が自動運転車技術のテストの最前線に立ってきた。フォードはマイアミでピザや食料品などのセルフサービス配達サービスを試験的に導入している。 2018年初頭、このファウンドリーはドミノ・ピザを含む70社以上の企業と協力した。現在、自動運転車のテストと導入を規制する連邦法は存在しません。規制は州によって異なります。クローガーは、自動運転車による歩行者の死亡事故をめぐる論争にもかかわらず、自動運転車のテストに特に寛容なアリゾナ州でテストを実施している。

食品小売業者は、短期的な収益性のためにこれを使用したり、一夜にして広く導入したりしているわけではない。ラストマイル物流は、アマゾンのようなハイテクに精通した事業者にとっても課題だが、自律的な地上配送への早期の取り組みは、長期的に手頃なラストマイル配送を獲得したいと考えている食料品小売業者やレストランにとって有望なソリューションとなる。

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AIスタイリストの台頭

AI は、小売業者が消費者のショッピング体験をパーソナライズするのに役立ちます。また、次の大きなファッショントレンドに備えるのにも役立ちます。

パーソナライズされたスタイリングにより、買い物客はオンラインで何千もの製品リストを閲覧および検索するよりも優れた体験を得ることができます。 買い物客は自分のスタイルの好みをオンラインですぐに確認できます。これを出発点として、AI アルゴリズムは時間の経過とともに改善され、購入履歴だけでなくユーザーの閲覧行動からも学習し、すべての買い物客を引き付ける可能性が高まります。

パーソナルショッピングサービスを提供する英国を拠点とするeコマースのスタートアップ企業、Threadが目指しているのはまさにこれだ。 100万人以上のユーザーがいると報告されています。 最近では、H&Mのベンチャーキャピタル部門がシリーズBの資金調達ラウンドで2,200万ドルをThreadに支援した。

StitchFix も同様のことを行っていますが、スタイルの推奨だけでなく、需要予測、在庫管理、さらにはデザイナーによる新しいスタイルの作成支援にも AI を統合しています。 同社は、AI主導のファッションの最前線に立つ「ハイブリッドデザイン」の衣服を製造しており、スティッチ・フィックスの在庫にないトレンドやスタイルを特定し、消費者の好みの色、パターン、生地の組み合わせに基づいて新しいデザインを推奨するアルゴリズムによって作られ、人間のデザイナーが検討できるようになっている。

今年初め、トミー・ヒルフガーはIBMおよびファッション工科大学との提携を発表しました。このプロジェクトでは、IBM AI ツールを使用して、トミー ヒルフィガー製品や顧客の感情に関するファッション業界のトレンドをリアルタイムで解読し、トレンドのスタイル テーマを再現します。アルゴリズムの結果は人間のデザイナーにフィードバックされ、デザイナーはそれを使用して情報に基づいた設計上の決定を下すことができます。ファッションの次の時代は、パーソナライゼーションと予測が重要です。利用できるデータが増えるにつれて、アルゴリズムはトレンドハンターとなり、これまでにない方法で次世代のファッションを予測（およびデザイン）するようになります。

志東曦氏は、伝統的な小売業は間違いなく、大量の顧客データ、ショッピングデータ、商品人気データ、ショッピングモール環境データなど、膨大な量のデータを蓄積してきた業界であると考えています。 AIの役割は、データサイロを排除し、積極的にデータを吸収して構造化データに変換し、運用効率を向上させることです。典型的な商業施設として、小売業のほとんどのリンクは人工知能によって自動化および標準化できるため、人的投入が削減されます。技術の発展により、将来的にはより多くの形態の AI 製品やソリューションが小売業に適用されるようになると予想されます。