人工知能の急速な発展により、小売業界は第5の変革期を迎えている。

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人工知能の急速な発展は、新しい小売業者に力を与え、小売業界の「人、商品、場所」の要素を効果的に再構築し、各リンクの効率を向上させ、最終的に消費者のショッピング体験を向上させ、小売業界に第5次変革をもたらすことにつながります。

近年、データ、アルゴリズム、テクノロジーの豊富な経験を積んだインターネット大手が次々と小売業界に参入し、新小売や新モデルの導入が加速し、小売業界の競争環境が一変すると予想されています。小売業界にとっての人工知能の重要性は、市場で高い注目を集めている無人小売業の形態に反映されているだけでなく、デジタル化とインテリジェンス化による小売業界のコスト削減と効率化の実現にも表れていると考えています。

新しい小売業は業界の悩みを直接解決し、第5次小売業革命を牽引する

小売業界の変革の本質は、人、物、場所を最適化し再構築することです。

現代の小売業は4つのビジネスモデルの変化を経て、それぞれが新しい小売業の形態（百貨店、チェーンモデル、スーパーマーケット、オンラインショッピングなど）を生み出してきました。これらの変化の本質は、小売業の3要素（人、物、場所）の最適化と再構築にあります。

最初の変化：百貨店の誕生。 1750年代以降、2度の産業革命が完成し、住民の所得水準の向上によってもたらされたショッピング需要に当初の小規模な工房モデルでは対応できなくなり、集中管理と販売を行う百貨店が誕生しました。

2 番目の変化: チェーン モデルの台頭。産業革命後の初期には、製品の品質の不均一や価格情報の伝達不良などの問題が徐々に現れてきました。 1859年、チェーン店が登場し始めました。チェーン店モデルは、集中的な調達によって上流での強力な交渉力を獲得し、統一された管理によって大規模な運営を実現しました。同時に、チェーンブランドは価値の裏付けを提供し、情報の非対称性などの従来の小売業の問題点を解消するのにも役立ちます。

3番目の変化：スーパーマーケットの出現。 1930年にスーパーマーケットが登場し始めました。スーパーマーケットは、非効率性や自律性の欠如といった従来の小売業の問題点に対応して、最新のチェックアウト、発注、製品識別システム、オープンシェルフ販売を統合したソリューションを提供しており、これにより消費者のショッピング体験と製品サプライチェーンの効率が大幅に向上し、消費者に非常に好評を博しています。

4番目の変化：オンラインショッピングの普及。 1990年代、インターネット技術と物流技術の発展に伴い、オンラインショッピングが徐々に登場しました。オンラインショッピングモデルは、従来の小売業における「人・物・場所」の時間的・空間的制約を打ち破り、商品カテゴリーを充実させ、高い利便性を提供するとともに、流通段数を減らすことで流通コストを大幅に削減します。

人工知能の急速な発展により、小売業界は第5の変革期を迎えている。

小売業界における過去 4 つの変化を振り返ると、その本質は小売業界のすべてのリンクのサプライ チェーンと効率を改善し、最終的に消費者にコスト効率の高い製品を提供し、ショッピング体験を向上させることです。

小規模な工房から百貨店への転換はSKUの増加によるもので、これにより平方メートル当たりの効率と転換率が向上しました。チェーンモデルの台頭は、交渉力の向上によってもたらされたコスト削減とブランドプレミアムによるものです。

スーパーマーケットの誕生は、商品の流通速度と回転効率の向上によるものであり、オンラインショッピングは、人、物、場所が時間と空間の制約を超越することを可能にし、商品の豊富さ、買い物の利便性、買い物の効率において飛躍的な成長を実現しました。

ニューリテールはオンラインとオフラインを効果的に融合し、第5次小売業の変革をリードすると期待されています。小売業界の新たな問題点：オフライン運営の非効率性とオンライン配当の薄れ。これまでの伝統的な小売業の発展に伴い、あらゆるリンクにおけるコスト管理と業務効率が再び成長のボトルネックに直面しており、小売業は新たなモデルの変更を緊急に必要としています。

オフライン: 小売業者は、多様化する消費者の需要嗜好を把握することが困難であり、オフラインの小売業務は非効率であり、トラフィックの商業開発は不十分です。

オンライン: 電子商取引のオンライントラフィックの配当は薄れ、大手電子商取引企業のアクティブバイヤーの成長率は鈍化し、顧客獲得コストは増加し続けています。

ニューリテールは第5次小売業の変革をリードすると予想されており、人工知能は業界変革に新たな成長の勢いを注入するでしょう。

ニューリテールとは、インターネットに依存し、ビッグデータや人工知能などの先進技術を活用して商品の生産、流通、販売プロセスをアップグレード・変革し、ビジネス構造とエコシステムを再構築し、オンラインサービス、オフライン体験、現代物流を深く統合する新しい小売モデルです。

ニューリテールの本質は、生産、販売、物流などの関係を再構築し、オンラインとオフラインの深い融合と相互の魅力を実現することにあります。人工知能は、ニューリテールの効率性を向上させる上で重要な役割を果たします。

AIが新たな小売業を支え、小売業における「ヒト・モノ・場所」の最適化と再構築を実現

ユーザーデータの急激な増加、コンピューティング能力の向上、アルゴリズムの最適化の恩恵を受けて、人工知能の認識精度と正確性は向上し続けており、現在では小売業界で多くの応用シナリオが実装されています。人工知能は、主に 2 つの側面で新規小売業を強化します。1 つ目は、コストを削減し効率を高めることで B サイドの業務の品質と効率を向上させること、2 つ目は、ビッグ データと精密マーケティングを通じて C サイドの消費者体験を向上させることです。

ToB: AI は B 側のコスト削減と効率向上に役立ちます

アプリケーション 1: AI カスタマー サービスが従来のカスタマー サービスに取って代わり、人件費を削減

小売業界が発展するにつれて、オンライン顧客サービスの需要は増加し続けています。工業情報ネットワークのデータによると、中国のオンライン顧客サービス市場の規模は2017年に644億元で、2019年には788億元に達し、複合成長率は10.62%になると予想されています。

同時に、従来のオンラインカスタマーサービスには、人件費の高さや対応品質の確保の難しさなど、多くの問題点があります。音声認識技術が徐々に成熟するにつれて、ビッグデータとディープラーニングに基づく人工知能が問題を効果的に解決できるようになり、従来の手動カスタマーサービスに徐々に取って代わり、人件費を削減し、カスタマーサービスの効率を向上させることが期待されています。

応用2: AIが棚管理とシーン形成を強化し、無人小売の新しい形式を生み出す

無人小売業の形態には、オープンシェルフ、自動販売機、無人コンビニエンスストア、無人スーパーマーケットなどがあります。 iResearch Consultingのデータによると、無人小売市場の規模は2017年に200億ドル近くに達し、2020年には650億ドルを超えると予想されています。2017年から2020年までの中国の無人小売市場の複合成長率は50.9％に達します。

現在、無人小売技術は主にQRコード、RFID、人工知能技術の3つのカテゴリーに分かれています。最初の2つの技術の主な応用シーンは無人チェックアウトで、チェックアウト決済の効率を向上させます。一方、人工知能技術に基づく無人小売は、ショッピング体験を大幅に向上させ、人件費を削減し、運用効率を向上させることができます。

アプリケーション3: AIが交通管理を強化し、小売店の最適な構成を確保

会員カード以外に、従来の小売業界には消費者のニーズや習慣を理解するための効果的な手段が欠けています。 Hikvision と Winner Technology の群衆監視製品は、オフラインの顧客の流れをリアルタイムで監視することで、店舗内の人々の密度を動的に識別し、ヒートマップを描画します。これにより、最も人気のある製品とサービスが算出され、消費者のショッピング習慣と興味が理解されます。

計算結果に基づいて、AIはオフラインの実店舗の運用設定をリアルタイムで調整し、常に最適な構成状態を維持し、人、商品、資材のバランスを動的に実現します。

アプリケーション4：AIがオフライン店舗を強化し、インテリジェントな管理が効率性と利便性をもたらす

従来の大規模チェーン小売企業は、全国に数百の店舗を管理する必要があります。 Dahuaのスマート小売ソリューションを導入することで、小売店の従業員は精密なマーケティングを実施し、常習窃盗犯を特定し、

全国の店舗のデータ概要を表示し、営業データを通じて売上の低い店舗を特定します。

リモート店舗点検機能を使用して、各店舗の運営管理、陳列、衛生、サービスなどを直接確認し、良い店舗と悪い店舗をリアルタイムで比較します。

顔認識技術を活用して顧客の流れのデータを正確にカウントし、店舗の売上データと組み合わせることで、経営者は効果的な営業状況やVIP顧客の嗜好分析を行うことができます。

ToC: AI が C エンドの消費者体験を向上

AI は、精密なマーケティングで新規小売業を支援し、パーソナライズされた推奨事項を提供します。スマートリテールは、パーソナライズされたユーザーデータに基づいて、各個人に合わせた的確なマーケティングを実現します。現在、主流のショッピングアプリのほとんどには、精密マーケティング機能が搭載されています。Taobaoの人工知能設計システム「Luban」を例に挙げてみましょう。

1) ルバンシステムは、まずビッグデータとディープラーニングを組み合わせて元のレイヤーを分解し、さまざまなデザイナーのスタイルをトレーニングして学習します。

2) ユーザーの好みやその他のデータのマッチングに基づいてポスターを生成し、システムスコアリング後に最適なポスターを選択します。3) システムは 1 秒あたり 8,000 枚以上のポスターを処理し、クライアントの精密なマーケティングを促進します。

インターネット大手と小売業者は、小売業界の競争環境を再構築するために協力している。

インターネット大手は、小売業界の競争環境を再構築するために、新しい AI テクノロジーを積極的に導入しています。テンセント、アリババ、JD.comなどのインターネット大手がオフライン小売業界に本格的に参入し、膨大なデータ蓄積、スーパーデータ分析、コンピューティング能力を頼りに、Hema Fresh、7Fresh、Super Speciesなどのスマート小売業態の実現をリードしてきました。

これらの形態は、ショッピングと飲食を融合したものであり、新しい小売業のシナリオと機能におけるもう一つのブレークスルーです。顧客のインタラクティブな消費ニーズを満たすと同時に、顧客の店内滞在時間を効果的に延ばし、商品の価値を再発見させ、AIを新しい小売業に適用する有益な試みとなっています。