AIは小売業界をどう変えるのか

コロナウイルスの発生前から、消費者の期待はすでに変化しており、小売業界に課題をもたらしていました。そして、かつては新たな顧客体験の開発にほとんど関与していなかった最高情報責任者は、現在ではイノベーションを推進する役割を担うことが増えています。アマゾンのような即時商品やサービスを提供し、ブランドロイヤルティを構築するため、企業は人工知能を活用して、店舗やオンラインでの消費者のショッピング体験を向上させています。

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もちろん、AI だけでは小売業界を変革することはできませんが、AI と組み合わせることでこの業界に革新をもたらすことができる重要なテクノロジーがいくつかあります。 1つはビデオ分析で、通常の店舗を消費者の行動を把握して商品販売を最適化できるスマートストアに変えるものです。小売業者はビデオを使用して、ヒートマップなどの機能で店舗を分析し、消費者が店舗内で最も多くの時間を費やす場所を表示できます。これは、現在多くの小売業者が持っていない知識です。

スマートストアでは、さまざまなユースケースに対応するさまざまなアプリケーションが必要です。ビデオ分析ソフトウェアを使用することで、小売業者は分散インフラストラクチャを構築し、各店舗の同じサーバーに複数のアプリケーションを展開できます。ビデオ分析は、セルフチェックアウト キオスクでの資産保護や従業員による盗難の監視にも使用できます。平均的な小売業者の場合、在庫損失は収益の約 1.5% ～ 2% を占めますが、このコストは AI の助けを借りれば大幅に削減できます。

では、実際の店舗ではどのような様子なのでしょうか? 誤スキャンやチケットの流用を識別できる AI 資産保護ソリューションをセルフチェックアウト キオスクに実装した大手小売業者の例を見てみましょう。誰かがワインのボトルをスキャンしようとしたときに、その下にチップスの袋があった場合、アプリは商品の形状を認識し、スキャナーをロックして店員に通知します。

これらのソリューションはすでに複数の小売業者によって導入されており、損失の削減に大きな影響を与えていると、NVIDIAの産業および小売業向けAI担当ゼネラルマネージャーであるアジタ・マーテ​​ィン氏は、同社の2020 GPUテクノロジーカンファレンス（GTC）で説明した。 GTC カンファレンスは、コロナウイルスの発生によりオンラインに移行しました。

ここでは、大手小売業者がどのように AI を活用しているかを紹介します。

カルフールがセルフサービスショッピングへ移行

セルフサービス ショッピングはスマート ストアと同義であり、Amazon がすでに「Go」ストアで行っていることと同様です。これにより、消費者は店内で小売業者のモバイル アプリを使用し、チェックアウト プロセスを省略して自分のデバイスで商品の支払いを行うことができます。フランスのスーパーマーケットチェーン、カルフールは、一部の店舗で AiFi の自動店舗プラットフォームを使用しており、消費者はモバイル ロイヤルティ アプリを使用して、Grab and Go プログラムをサポートする商品を購入し、クレジットカードに自動的に請求することができます。

ウォルマートは在庫予測を改善している

ウォルマートは、Nvidia と提携して開発された AI 駆動型需要予測プラットフォームを使用して、多国籍小売業者が適切な製品を迅速に在庫に補充するのに役立つアルゴリズムを作成しています。ウォルマートは、これまでは週に一度しか予測を立てられなかったが、今では12時間以内に予測を立てることができる。予測精度の向上に加えて、この小売業者は、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) による高速分析用の RAPIDS オープンソース ライブラリを活用するプラットフォームを導入した後、売上も増加しました。

ロボットとAIが倉庫業務を改善

他の小売業者でも、ロボットを使った倉庫物流の促進に AI が活用されています。これらのスマート倉庫は、トラックでの商品の荷降ろしから、クライミングロボットや適応速度コンベアの使用まで、プロセス全体を自動化します。たとえば、英国のオンライン食料品小売業者 Ocado のテクノロジー部門は、倉庫自動化ロボットと人工知能を活用して物流の効率化に取り組んでいます。

Ocado はコンピュータービジョンカメラとロボットを使用して食料品を梱包しています。このソリューションは、バーコードをスキャンし、製品を識別し、損傷があるかどうかを検出できます。このソリューションは、正確な注文実行を保証するだけでなく、ピッキングと梱包のプロセスも高速化します。 Ocado は、このソリューションを自社店舗に導入し、Kroger などの他の小売業者にも販売することに成功しました。

Stitch Fixは画像認識を使用して写真を検索します

最後に、AI により、e コマースにおけるカスタマイズされた推奨事項、ビジュアル検索、拡張現実 (AR)/視覚現実 (VR) が可能になりました。 Stitch Fix は、消費者に合わせた衣服の提案を行う人気のオンライン小売業者兼パーソナルスタイリストです。 1億5000万人以上のアクティブユーザーを抱えるスティッチ・フィックスには、かつては個人のスタイルを伝えようとするPinterestの写真が溢れていた。デザイナーには、大量のデータを検索し、全国の複数の倉庫にある在庫を見つけるツールがなかったからです。

Stitch Fix は、データ分析を使用して消費者とデザイナーが共有する Pinterest スタイルのボードをマッチングするディープラーニング画像認識プラットフォームを導入しました。 Stitch Fix は現在、消費者の好みに基づいたスタイリングの推奨とマッチングを提供しています。

これらはほんの一例です。ますます多くの小売業者が人工知能の価値を発見し、それを活用して物流や店舗運営を効率化し、消費者の買い物方法を改善し、在庫不足による損失を防いでいます。

CIO は、デジタル変革の使命の一環として、これまでになく AI に真剣に取り組んでいます。そうしない企業はすぐに遅れをとり、無関係になってしまうリスクがあります。