どこにでもAI？小売業における 10 のエキサイティングな AI アプリケーション

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小売業における当社の中核的な経験は、近年ほとんど変わっていません。店舗（またはオンライン）に行き、商品を閲覧し、試してから購入します。 このようなタイプのショッピングから次の段階にどう移行するのでしょうか? 人工知能がこの移行を促進します。消費者と小売業者の両方の観点から、小売業のやり方は完全に変わりました。

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人工知能は、小売業者が仮想販売と実店舗販売のギャップを埋めるのに役立ちます。小売業界では、ブランドがコスト削減、効率性向上、運用の柔軟性の実現、意思決定のスピード向上のために人工知能を徐々に導入しています。最近の IBM の調査によると、小売業および消費財業界における AI 主導のインテリジェント オートメーションの使用は、今後 3 年間で現在の 40% から 80% 以上に増加すると予想されています。 これは大きな前進であり、小売企業が AI 主導の戦略を採用している主な理由です。小売データ サイエンティストのキャリア環境は活況を呈しています。この記事では、世界の小売業界を変革している人工知能の 10 の成功した応用について説明します。

概要

近年、人工知能の台頭は多くの業界に影響を与えています。小売業は最も影響を受けている業界の 1 つです。私たちが知っている小売業の業務は、人工知能のおかげで革命的に変化しました。ここでは、人工知能が小売業界にどのような変化をもたらしているかを示す 10 の興味深い例を紹介します。

1. マクドナルド：車載スマート音声アシスタント

2. H&M: AI製品ポートフォリオ計画

3. ネスレ：ペッパーロボットがコーヒーマシンを販売

4. ボッシュ・オートモーティブ：AIセールスアシスタント

5. マンゴーとボーダフォン：スマートデジタル試着室

6.53 度北: 顧客セグメンテーションの自動化

7. ドミノ・ピザ：ピザ配達ロボット

8. ネスレ：AIによる調理音声ガイド

9. ウォルマート: 棚をスキャンするロボット

10. Olay: インテリジェントでパーソナライズされたスキンケア

注: この記事に記載されているデータは 2019 年 11 月以前のものです。テクノロジーの急速な進歩とビジネスの急速な拡大により、データは常に変化します。

1. マクドナルド：車載スマート音声アシスタント

世界で最も人気のあるレストランの一つであるマクドナルドは、急速に人工知能の時代に突入している。マクドナルドの幹部は過去数十年にわたって時代の変化に対応し続けており、今もその勢いを緩めるつもりはない。

特に夜間に列をなして運転するのは少し退屈だと思います。ほとんどの人がこのような経験があり、時間を過ごすための独自の方法を持っていると思います。

今、人工知能がこの問題を解決しました!

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最も愛されているハンバーガーチェーンであるマクドナルドは最近、複雑で多言語、多アクセント、多注文の会話型注文のための音声プラットフォームを構築した Apprente AI を買収しました。このプラットフォームはすでに導入されています。自然言語処理を好まない人がいるでしょうか?

想像してみてください。各顧客が注文するのにかかる時間を考慮すると、ドライブスルーレストランにインテリジェントな音声アシスタントを設置することが非常に必要になります。注文が速くなるだけでなく、コスト効率も向上します。まさに双方にとってメリットがあります。

この技術は、「音声をテキストに変換する」のではなく、「音を意味に変換する」ものです。基本的に、顧客が話した内容を書き起こしてそこから意味を推測するのではなく、システムは音声信号から直接結果を導き出します。

同社は、特に騒がしい環境（レストランや公共エリアなど）や、顧客が口語的で断片的な話し方をして音声認識率が低下する場合など、顧客サービス体験に直接関連するサービスに使用する場合、このアプローチの方が優れていると考えています。

将来的には、マックフルーリーについてロボットと会話できるようになるかもしれません。とても楽しみです!

2. H&M: AI製品ポートフォリオ計画

衣料品店の店主の仕事は非常に丁寧です。彼らは新しいシーズンに向けて計画を立て、ショーウィンドウで顧客にどのようなトレンドを紹介したいかを慎重に決定する必要があります。では、ファッショントレンドをどうやって予測するのでしょうか?

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これを行う 1 つの方法は、過去の各シーズンのトレンドを確認し、決定を下す前に新しいスタイル (またはファッション要素) を考慮することです。

顧客の好みは多様化しているため、これはまさに今日のファッション業界の問題です。ソーシャル メディアはファッションや衣料品店の意味を変えており、大手ブランドもそれに追いつこうとしています。

したがって、過去のデータに基づいて現在の状況に関する決定を下すのは時代遅れになる可能性があります。

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ご想像のとおり、ここで人工知能が登場します。

人工知能アルゴリズムは、競合ブランドの製品品揃えを分析し、それらの製品を顧客の人口統計やショッピング履歴と比較することで、小売業者の在庫に追加する最も適切なアイテムを予測できます。

H&M などの大手ブランドは、製品ポートフォリオ計画に AI を活用することの重要性を認識しています。彼らの目標は、数か月前にファッショントレンドを予測することです。この小売大手は、店舗での商品の購入パターンを分析するために人工知能を使用するため、200人以上のデータサイエンティスト、アナリスト、エンジニアを雇用した。

このデータには、昨年の店舗やウェブサイトへの 50 億回の訪問すべてからの情報と外部データが組み合わされています。 H&Mは、1つのモデルを4,958店舗すべてに適用するという従来のマーケティング手法を変更している。

これにはいくつかの利点があります:

• 在庫のローカライズ - さまざまな地域の顧客のニーズを満たす
• 鋭いデータインサイト – ブランドが不良製品サイクルを排除するのを支援
• RFID技術が店舗に導入され、サプライチェーンのプロセスが改善

私たちは、業界が大きな変革を遂げていることを認識しており、この変化のきっかけとなるのはテクノロジーです。それは単なる 1 つの技術ではなく、人工知能 (AI)、拡張現実 (AR)、ロボット工学などを含む一連の技術です。 ” — H&M CEO カール・ヨハン・パーソン

すぐに、迅速な配送で、最新の製品を便利に購入できます。これにより、間違いなく店舗をより頻繁に訪問し、買い物を続けるよう促されます。

小売業界のデータサイエンティストであれば、「マーケットバスケット分析」は必ず知っておくべき概念です。 Excel での動作は次のとおりです。

効果的なクロスセルのためにマーケットバスケット分析を使用する

3. ペッパーロボット - ネスレコーヒーマシン販売ソリューション

南インドで育った私は、コーヒーに情熱を持っていました。コーヒーショップの選択肢の多さには非常に満足しましたが、コーヒーマシンの使い方を教えてくれるスタッフがいなかったのは残念でした。

あなたのニーズを理解し、最も適したコーヒーマシンを勧めてくれるコーヒーバディロボットがあったらどんなに素敵でしょう！これらすべては人工知能のおかげで可能になりました!

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ネスレ日本は、ソフトバンクロボティクス社製のコーヒーマシンを販売するために、本物そっくりのロボットを導入している。これは人間の感情を感知し、それに反応することができる世界初のロボットの一つです。

最新の音声・感情認識技術を搭載しています。一番良いところは、人間の表情を解釈して反応できることです！

「ペッパーロボットはネスレの製品やサービスを紹介し、消費者と対話することができます」—ネスレ日本代表取締役会長兼CEO高岡宏明

お気に入りのコーヒーの完璧な香りで一日を始めるのは、この世で最高の気分です。すぐに本物そっくりのコーヒーロボットと会話できるのを楽しみにしています!

前述の通り、このロボットは表情を読み取ることができます。データサイエンスの専門家として、表情認識について学びたい場合は、この記事をご覧ください。

4. ボッシュ・オートモーティブ – AI セールスアシスタント

どの自動車ディーラーもアフターサービスを通じて利益を増やしています。悲惨な状況を考えると、自動車業界は今のところニッチな市場を見つけつつあり、ディーラーの存続はそれにかかっているかもしれない。

では、どうすれば顧客がアフターサービスを利用してくれるようになるのでしょうか?アフターサービスによる収益が重要であるだけでなく、顧客が再び車を購入したり、他の人に勧めたりする可能性も高まります。

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しかし、営業職に就いたことがある人なら誰でも、顧客を引き付けるのは困難で難しい仕事であることを知っています。これには時間、労力、綿密な監視が必要であり、何千人もの顧客にサービスを提供することはサービス チームにとって非常に困難な作業です。

英国を拠点とする自動車販売会社 Boch Automotive は、販売ファネルを合理化し、自動化された販売アシスタントを設定して、ビジネスを通じてサービス収益を増やす独自の AI ソフトウェアを導入しました。

Conversica の「販売アシスタント」ソフトウェアは、オンライン顧客を識別して会話に参加することで、販売プロセスを自動化し、強化するように設計されています。営業担当兼管理会社は、認証されたメッセージの平均エンゲージメント率は 35% であると主張しています。

これはすでに非常に高いです！

「アシスタントは、新たな関心を喚起し、ニーズに応え、イベント前のアウトリーチを促進するための特定のスキルを訓練されています。AIアシスタントは、潜在顧客を特定して営業に引き渡し、より多くのリードを生み出し、収益を増やすために、迅速かつ専門的に、そして一貫してコミュニケーションをとることができます - Conversica

これにより、あるトヨタディーラーは月間平均売上高を 60% 増加させることができました。

5. マンゴーとボーダフォン：スマートデジタル試着室

小売業における AI アプリケーションは素晴らしいです!試着室で選んだ服が自分に合わなくてがっかりした経験は何回ありますか?

それは継続的な闘いです！試着室を出て、ぴったりのサイズを探しに行き、そのプロセスを繰り返します。それは人工知能のおかげで劇的に変化しています。

試着室の衣服についたコードをスキャンして、フロアスタッフに直接連絡してサポートを受けられるデジタルミラーが登場しました。

店員はデジタル時計を通じて顧客の要望をリアルタイムで受け取ります。スマートウォッチを使用して、気に入った服装の詳細を保存することもできます。かなりクールだと思いませんか？

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デジタル試着室では、Mango が設計し、Vodafone が Jogotech と共同で開発したモノのインターネット (IoT) デジタル ミラーが使用されています。

「これはマンゴーにとって非常にエキサイティングなプロジェクトです。小売業の未来はオンラインとオフラインの融合であると信じています。これらの新しい試着室は、店舗のデジタル変革の新たな一歩であり、お客様にまったく新しい体験を提供します。」 – マンゴーの最高顧客責任者、ギジェルモ・コロミナス

マンゴーはバルセロナからニューヨークまで、主要店舗すべてにデジタル試着室を近々設置する予定だ。これにより、適切な服を見つけるために試着室を何度も出入りしなければならないという問題が解決されます。とても簡単ですよね？

6.53 度北: 顧客セグメンテーションにおける人工知能の応用

顧客セグメンテーションは、業界で最も広く採用されているユースケースの 1 つです。思いつく限りのあらゆる B2C 企業は、収益を支えるために顧客セグメンテーションに大きく依存しています。

しかし、現在生成されているデータが前例のないほど増加していることを考えると、これらのセグメントを人為的に作成するのは良い考えではありません。実際、顧客データを解析してカスタム セグメントを作成する方法は複数あります。

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データサイエンスと人工知能も状況を変えました。マーケットバスケット分析、関連ルール、クラスタリングなどの技術を使用することで、企業は市場セグメントを作成し、マーケティング効果を高めることができます。

アイルランドの家具小売チェーンである 53 Degrees North (53DN) は、Brandyfloss と提携して、同社の自動顧客セグメンテーション ソフトウェアを使用しました。このソリューションはセグメンテーションの問題を解決し、ターゲット層を再ターゲットするマーケティング活動を推進します。

Brandyfloss アルゴリズムを使用して、3,612 人のターゲット顧客のセットが作成されました。比較のために、残りの顧客リストから同じ 3,612 人のグループ B がランダムに選択されました。 53DN は両グループに電子メール マーケティング キャンペーンを送信し、ハイキング ブーツのセールを 10 日間宣伝しました。

キャンペーンの最後に、売上高が調査されました。売上の 95% は Brandyfloss によって作成された顧客セグメントから得られます。総収益のなんと 93% は Brandyfloss によって構築された顧客ベースから得られています。

7. ドミノ・ピザ：ピザロボットが熱々のピザを配達

このタイトルを読んでピザが食べたくなりましたか？上に泡立つチーズと完璧なクラストを想像してください。今すぐ注文したいです！

残念なことに、ピザが私たちの家に届いたときには、泡立ったチーズはすでになくなっていました。ピザは焼きたてではないと考える人が多いです。

良いニュースは、私たちのお気に入りのピザブランドが人工知能を使ってこの問題を解決したことです。

ドミノ・ピザはドミノ・ピザ・ロボット・ユニット（DRU）を立ち上げました。彼らは、あなたの玄関先まで熱々のピザを届ける AI 搭載ロボットを開発しました。

「DRU は、ロボット工学、機械学習、人工知能に必要なすべてのものを提供します。」 — ドミノ グループの CEO 兼マネージング ディレクター、ドン メジャー氏

この革新的な技術は、車輪の付いた小型オーブンと冷蔵庫を搭載した自動運転車に似ています。実際、これはよりクールな（またはよりホットな）自動運転車です。この車両は、ドミノ・ピザとシドニーを拠点とするロボット企業マラソン・ターゲットズのコラボレーションによるものだ。

それはすごいですよね？諺にあるように、「ピザがあればすべて可能になる！」

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8. ネスレ：AIによる調理音声ガイド

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料理をしながらレシピ本を参照し続けるのは大変でした。誰かが私に何をすべきか教えてくれて、物事が簡単になればいいのに。

それはもうすぐ起こります！今では、パーソナルクッキングアシスタントが何を調理するかを教えてくれるので、それに従うだけでいいのです。世界最大の食品会社ネスレがこれを実現しました。同社はAmazonのAlexaをトレーニングし、音声ファーストでハンズフリーの調理支援を提供するカスタムスキルを実装する予定だ。

ネスレの Alexa 向け GoodNes スキルは、完璧なレシピを紹介し、料理の作り方をステップごとに説明することで、人々の料理への興味を刺激します。優れた視覚ガイドを可能にし、視覚的な音声ブラウジング体験も提供します。

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このスキルを向上させるために、ネスレは音声構築の豊富な経験を持つサードパーティのデジタルビジネスプロバイダーであるMobiquity Inc.と提携しました。 Mobiquity のグローバル Alexa Labs は音声設計の専門知識を有しており、SVIO チームはスキルを迅速に設計、構築、完成させることができます。

簡単です。ゲストが来て、何か特別なものを作りたいときは、Alexa に尋ねるだけです。レシピを閲覧したり、買い物リストをメールで送信したり、バックグラウンドで素晴らしい音楽を再生したりします。アレックスはキッチンでマルチタスクをこなすことができます！

9. ウォルマート: 棚をスキャンするロボット

在庫を数える時代はもう過去のものとなりました。現在、当社には棚の出荷商品をスキャンし、各商品の数量を数える AI スキャナーがあります。

タンパベイのウォルマートは、この作業を非常に効率的に行う車輪付きロボットを導入しました。スーパーマーケットチェーンは、これを「自律型スキャナー」と呼ぶことを好んでいる。

ロボットは通路に沿って移動し、棚の上部までアームを伸ばして、価格や在庫数量などの必要なデータを自動的に取得します。以前は、この作業は通常、ハンドヘルド スキャナーを使用して管理者によって行われていました。

これにより、多くの時間と労力が節約され、企業は運用コストを削減できます。同社の目標は、商品を棚に置いておくのではなく、顧客との交流を増やすことだ。

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このシステムの背後にある AI テクノロジーを推測できますか? そう、コンピューター ビジョンです! このシステムは、ディープ ニューラル ネットワークを使用してバーコードをスキャンし、各棚のアイテムを分析するなどを行います。 10. Olay: スマートなパーソナライズされたスキンケア これは私のお気に入りです。これは私が想像したコンセプトです。スキンケア業界の仕組みを覆すものです。 Olay の AI 搭載スキンアドバイザーは、人工知能と独自のディープラーニングを活用して、ユーザーのスキンケアのニーズを非常に詳細なレベルで分析するオンライン サービスです。

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4つのステップ:

• メイクなしの自撮り
• ユーザーの現在の治療計画と要件に関するアンケート（エステティシャンとの店内相談に類似）
• Olay が定義した「老化ゾーン」（額、頬、口、目尻、目の下の領域）を分析します。
• 製品の推奨事項

プラットフォームのユーザーは、「さらなるケア」が必要な部分や「すでに十分にケアされている」部分など、顔のスキンケアに関するアドバイスを受けることができる。

ウェブベースのプラットフォームのベータ版がリリースされており、すでに 100 万人を超える加入者がいます。

注釈

ガートナーの最新予測によると、世界の小売テクノロジー支出は2020年に3.6%増加して約2,036億ドルに達し、この傾向は今後2年間続くと予想されています。 小売ブランドは、顧客に最高の体験を提供するために、より多くの投資を行っています。 今日の小売業界は、かつてないほど細分化され、競争が激しくなっています。上記のすべての展開を知ることで、将来の展開速度を予測できると思います。人工知能は、パーソナライズされ、没入感があり、最適化されたエクスペリエンスをコスト効率よく提供できるようにすることで、小売業界に革命をもたらしています。