小売業における人工知能：生き残りは賢くなることにかかっている

機械学習は、ビジネスを急速に成長させたい小売業者にとって急速に必要不可欠なものになりつつありますが、ほとんどの小売業者にとって、初期費用とデータ準備が依然として障壁となっています。

小売業界は人工知能が活用される主要な分野です。自律配送ロボット、自動倉庫、スマートチャットボット、パーソナライズされた推奨事項、詳細なサプライチェーン分析は、すでに多くの企業に大きな影響を与えています。

しかし、多くの小売業者は適応に苦労しています。調査会社ガートナーの調査によると、米国、英国、カナダ、欧州の大手小売業者のうち、人工知能を導入し生産に活用しているのはわずか19％だ。

ガートナーのアナリスト、ボブ・ヘトゥ氏は、今後数年間でこの数字は急速に変化し、小売業者の31％がAI技術を試験的に導入し、さらに27％が2020年末までに導入する予定だと述べた。実験を行っている企業もあります。

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AI を導入する小売業者は、コストを削減し、収益を増やすために AI を導入します。先行投資は多くの企業にとって障害となりますが、AI への投資を行わないことはビジネスにとって致命的となる可能性があります。

「今後5年ほどで、AIは小売業者にとって重要な差別化要因の1つになるでしょう」とフトゥ氏は言う。「小売業者がAIを使いこなせるようになることが本当に急務です。」

「AIはあれば便利なものではなく、なくてはならないものだと私たちは考えています」とATKearneyのデジタル変革部門のパートナーであるスケトゥ・ガンディー氏は語る。

効率を向上

IDCのアナリスト、ジョン・デューク氏は、小売業と銀行業が人工知能に最も積極的に投資している2つの業界だと述べた。特に小売業界は、人工知能の応用において最も有望な分野の一つとして広く考えられています。

デューク氏は、今日のユースケースには主に、管理プロセス、反復プロセス、自動化された顧客サービスエージェントなどの低レベルの意思決定タスクの自動化が含まれると述べました。

ホームセンターの Build.com は、効率性を向上させるために AI を導入した組織の一つです。同社の技術担当シニアディレクター、パトリック・ベリー氏は、機械学習によって従業員を日常的な作業から解放し、より高度な問題に集中できるようになると考えている。

たとえば、このテクノロジーにより、カスタマー サービスへの電話の待ち時間が短縮されます。 「当社のサイトでの顧客の行動に基づいて、顧客が何を求めているか、何をしたいかをよりよく理解できれば、顧客の望むものをより早く提供できる」と彼は語った。

機械学習ベースのシステムは、Build.com でのアプリケーション展開にも影響を与えており、このテクノロジーはベースラインを確立し、異常を検出するために使用されています。 「ログやシステムを監視するエンジニアがいないので、多くの時間を節約できます」とベリー氏は語った。

同社はコードレビューにも人工知能を活用したいと考えている。 「レビューを自動化すると、多くの日常的なレビューがキューから削除され、貴重な時間を節約できます」と彼は言います。「これにより、私たちのチームは品質を犠牲にすることなく、より迅速に納品できるようになります。」

ガートナーによると、小売業者の88%はAIの最大の影響はコスト削減であると考えており、倉庫ロボット（59%）、不正または異常検出用AI（56%）、配送ロボット（45%）など、効率関連のAI技術は使用計画のある技術として最も頻繁に挙げられています。

しかし、これらの技術を製品化しているのはほんの一握りの企業だけです。現在、大手小売業者のうち、AI を活用した不正検出に依存しているのはわずか 19% です。倉庫内のロボットはまだほとんどがパイロットプロジェクトであり、ロボットの 41% がテスト段階にあります。

「現在、多くのことが起こっています」とガートナーのヘトゥ氏は言う。「例えば、フェデックス、アマゾン、さらにはドミノ・ピザでさえも配達ロボットの実験を行っており、UPSは配達ドローンのFAA認可を取得したばかりです。これは私たちが考えているよりも早く実現するかもしれません。」

よりスマートなサプライチェーン

Coresight Researchによると、小売業者もサプライチェーン管理を改善するためにAIに目を向けており、大手小売業者の77%がこの技術を使用している。

コアサイトは、在庫管理、需要予測、価格計算などの主要な改善の機会を挙げた。昨年、米国の非地元小売業者は値下げにより3000億ドル、売上高の約12％の損失を被ったが、これは主に在庫管理の判断ミスにより商品が多すぎたり間違った種類の商品が並んでしまったことによるものだ。

ガートナーの調査によると、大手小売業者の 64% が商品開発と選択に AI を使用しているか使用を計画しており、60% が価格設定の改善に AI を使用しているか使用を計画していることがわかりました。

Coresight によると、小売業者 200 社を対象にした調査では、86% が、購入する製品や在庫数を決定するなどの分野で高度な分析の具体的な使用例を特定しました。

顧客体験の向上

顧客体験は今日重要な焦点であり、小売業者は人工知能と機械学習を活用して製品を推奨し、プロモーションを最適化したいと考えています。パーソナライゼーションと仮想アシスタントも、収益の成長を促進できるテクノロジーとして見られています。

「消費者の期待は変化した」とデジタルサービスコンサルティング会社Nerderyの部門横断的デリバリーおよび機能担当副社長、アルピット・ジェイン氏は言う。「我々はより高い期待を抱いており、摩擦の低減を望んでいる。」

チャットボットはその一例だと彼は語った。もう一つの必須機能は、消費者が何を、いつ、どのように望んでいるかを示す機能です。 「4、5年前、チャットボットは目新しいものでした」と彼は言う。「今では、チャットボットは必需品です。」

たとえば、ミネアポリスに拠点を置く e コマース企業 Bluestem Brands は、AI を使用して検索を改善し、顧客に関連性の高い製品やサービスを表示しています。年間売上高20億ドルの同社は、フィンガーハット、ハバンド、アップルシードなど7つのブランドサイトを所有している。

「AIと機械学習は、顧客の検索や購買行動の相関関係やパターンを特定するための強力なツールです」と同社のITディレクター、ジェイコブ・ワグナー氏は語った。

同氏は、AIツールはBluestemが顧客が何を望んでいるかをより深く理解し、どの新製品やサービスが推奨に値するかを予測するモデルを作成するのに役立つと述べた。

たとえば、顧客が「ジェギング」など、検索エンジンにインデックスされていないものを検索すると、顧客が「レギンス」を意味していると想定され、その結果が表示されます。顧客が結果を下にスクロールしてデニムレギンスをクリックすると、AI システムがそれを記録します。

「これで、この特定の商品が『ジェギング』という言葉と一致するというシグナルが得られます。商品自体にはその言葉がどこにも使われていないにもかかわらずです」とワグナー氏は言う。「これは典型的なシグナル素材です。」

最新の AI 技術 (特に畳み込みニューラル ネットワーク) により、これがさらに向上します。

「ユーザーがクリックした商品画像を見て、他のすべての商品画像の類似度スコアを使用することができます」と彼は語った。

たとえば、AI システムはデニムパンツのような形をしたすべてのアイテムを見つけて、それを提案に追加するかもしれません。 「次回、顧客が『ジェギンス』と入力すると、ユーザーが以前クリックした商品が最初に表示され、次に類似の画像の商品、そしてレギンスの類似パーツが表示されます」と同氏は述べた。「私たちは現在、1人のユーザーの行動シグナルのみを使用して、聞いたことのない用語に多くの商品を関連付ける方法をエンジンにトレーニングしています。」

Bluestem はまた、AI を使用して、顧客が注文品を受け取れない配送場所を特定し、チェックアウト時にそれらの荷物をより適切に保護できるようにしたいと考えています。

Wayfair は、コンピューター ビジョンなどの AI テクノロジーを使用して顧客サービスを向上させている別の e コマース企業です。この家庭用家具小売業者は昨年67億ドルの収益を上げ、1,500万人以上の顧客にサービスを提供している。

「家具や装飾品などのカテゴリーでは、特に検索エンジンが理解できるような形で商品を正確に説明するのは難しい場合があります」と、同社のデータサイエンスおよび機械学習部門の責任者であるダン・ウーリン氏は語る。「そこで、AIを活用したビジュアル検索ツールを構築しました。」

たとえば、Wayfair は最近、スマートフォンの写真を使ってユーザーが商品を見つけやすくする「写真検索」機能を発表しました。 11月初旬にリリースされたこのアプリには、顧客が家具を自宅に設置した場合の外観をプレビューできる拡張現実ツールが搭載されている。

「当社のカタログは大きく、製品の種類は多岐にわたり、顧客は直感的に買い物をするため、成功するにはAIを違った形で活用する必要がある」と彼は語った。

ウーリン氏は、AIと機械学習は非常に重要であるため、ウェイフェアでは2,300人のエンジニアとデータサイエンティストがAI技術をビジネスの問題に適用することに取り組んでいると述べた。同氏は、同社が取り組んでいる分野の一つは、コンピュータービジョンと自然言語処理を組み合わせて、機械学習の学習方法をよりよく反映した新しいモデルを作成することだと語った。

しかし、費用はいくらかかりますか?

数千人どころか、数十人のデータ サイエンティストを雇用できる余裕のある小売業者はほとんどありません。したがって、ほとんどの小売業者にとって、AI には長期的な可能性があるにもかかわらず、AI への多額の初期投資は法外な金額となります。

「小売業者は、それが直接的に収益や利益に影響すると分からない限り、IT投資の決定に慎重になる」とコンサルティング会社インサイトで小売業界のデジタル革新の専門家を務めるキム・ニックル氏は言う。

さらに、多くの組織では、AI を適用する前に基本的なデジタル手順を踏む必要があります。たとえば、米国で 3 番目に大きな高級ワインメーカーである Michelle Wine Estates は、1,000 人を超える従業員と 14 の実店舗を擁し、ワインバーや電子商取引 Web サイトを通じて販売を行っています。

同社の最高情報責任者ジョー・グレッグ氏によると、ワイナリーは3つの異なる情報源から顧客に関する3セットのデータを保有しているという。 「AIへの第一歩はデータの問題を解決することです」と彼は語った。「私たちはまだこの旅の始まりに過ぎません。」

グレッグ氏は、人工知能技術の面ではフェイスブックやアマゾンなどのメーカーと競合するつもりはないと述べた。 「世界最高のワインメーカーを雇うことはできるが、最高のデータサイエンティストを雇うことは決してできないだろう」と彼は語った。

そこで Gregg は、Dynamics 365 Retail をベースに構築された Microsoft の Dynamics 365 Commerce 製品を選択しました。導入は今年末までに完了する予定です。データの問題が解決された後、ワイナリーは、たとえば顧客の過去の購入に基づいて新しいワインを推奨するなど、予測分析のためにプラットフォームを使い始める予定です。これは別の傾向を示しています。AI がコモディティ化されるにつれて、小規模な小売業者にとってよりアクセスしやすくなっています。

「テクノロジーがより利用しやすくなるにつれて、専門小売業者は優位性を獲得し始めています」と、デロイトの米国小売分析および情報管理チームのリーダーであるトレイシー・カンビーズ氏は述べた。「このテクノロジーがより利用しやすく、コスト効率が良くなるのは時間の問題です。」

AI 導入の大きな障害となっていない動向の 1 つは、プライバシー規制の強化です。実際、彼らは役に立つことができます。

「プライバシー規制は実際には企業に一定の保護を提供している」とコンステレーション・リサーチの主席アナリスト兼創設者レイ・ワン氏は言う。「欧州のGDPRとカリフォルニア州のCCPAにより、いくつかの基本ルールができたため、小売業者が顧客データを収集し分析することが容易になった。」