小売業におけるAI市場規模は、2023年の73億米ドルから2028年には294.5億米ドルに成長し、予測期間（2023年～2028年）のCAGRは32.17%になると予測されます。
この分野は、小売業における人工知能の導入により変化している。企業は現在、企業計画をサポートし、より良い成果を提供し、オンラインで顧客とコミュニケーションするために業務を追跡している。スマートデバイスやインターネットユーザーの増加、AIやビッグデータ、アナリティクスに対する意識の高まり、デジタル化に向けた政府の取り組みなどが、世界の小売市場における人工知能の拡大に拍車をかけている。
主なハイライト
小売業におけるデジタルトランスフォーメーションは、単にモノをつなげるだけでなく、データを意思決定の指針となる洞察に変え、業績向上につなげることが重要である。AIは小売業において、特に機械学習とディープラーニングによって、このような洞察を生み出します。小売企業にとって、これは素晴らしい顧客体験、収益増加のチャンス、迅速なイノベーション、そしてインテリジェントなオペレーションをもたらすものであり、これらすべてがライバルに差をつけるのに役立つ。
最も一般的に使用されているAIテクノロジーは、機械学習とディープラーニングです。小売業界の組織は、機械学習とディープラーニングのテクノロジーを使用して、エンドユーザーによりパーソナライズされた体験を提供し、インタラクティブな環境を提供しています。実店舗では、小売業で使用される人工知能のディープラーニングのサブセットであるコンピュータ・ビジョンが採用されている。コンピュータ・ビジョンは視覚情報を「見て」解読し、適切な場所に目を向けさせる。顧客体験、需要予測、在庫管理など、小売業における新たなユースケースが可能になりつつある。
さらに、リテール・エッジにおける新しい種類のAIのおかげで、企業は顧客の意図を識別し、それに応じて買い物客の旅を調整することができる。店舗内のヒートマッピングはその一例だ。カメラとコンピュータ・ビジョンが連携し、どの商品が取られ、どの商品が返品され、顧客が棚を出た後どこに行くかを明らかにする。小売企業はこの情報を活用することで、商品とのエンゲージメントを促進し、商品教育を支援する体験を開発することができる。
さらに、小売業者にとって、正確な在庫を維持することは大きな関心事である。小売企業は、業務のより多くの側面をリンクさせ、AIを導入することで、店舗、顧客、商品を理解し、在庫管理を改善できるかもしれない。
IBM Corporationの調査によると、小売および消費財におけるAIの導入は、現在の40％から3年後には80％以上に飛躍すると予想されている。さらに、小売業界の人工知能（AI）技術への投資も拡大している。AIを活用した予測分析および処方分析への投資は、その期間で倍増するだろう。
COVID-19の発生は、消費者がオンライン・プラットフォームを主要なショッピング・チャネルとみなしたことから、オンライン・ショッピング・チャネルの重要性を加速させた。このことは、小売業者や消費財企業に、デジタル・プレゼンスと統合された持続可能性イニシアチブを採用する絶好の機会を与えた。そのため、小売企業はeコマース・プラットフォームやオンライン・マーケットプレイスを活用し、このトレンドの変化に対応した。
市場動向
商品最適化セグメントが大きなシェアを占める見込み
小売業界におけるAIは、企画と商品推奨にますます焦点を当てるようになるだろう。ビッグデータ分析の発展により、人工知能による製品やサービスを採用する産業分野や業種が増加する。機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、その他の技術がAIやビッグデータに利用され、自動化された機械主導の意思決定が可能になる。
拡張現実（AR）は、小売業やオンラインビジネスにおいて最も重要なAIの進歩である。実店舗の完全な塩漬け化は、顧客が単に写真を見るだけでなく、商品を3Dで研究する能力によって支援される。このアプローチは、特にアウトブレイク中やアウトブレイク後に普及すると予想される。
予測分析はAIから大きな恩恵を受け、この分野を完全に変革する可能性がある。業務プロセスに統合されたAI主導のアナリティクスは、顧客エンゲージメント、在庫管理、生産能力計画に関する予測精度とリソース利用率を大幅に向上させ、より安価なコストとより高い利益率につなげることができる。
コンシューマー・テクノロジー協会によると、AIは小売業界において、コスト削減、生産性の向上、ビジネス上の問題の迅速な解決、新製品やサービスの迅速な提供、イノベーションの増加など、さまざまなメリットをもたらし、小売分野における自律走行車、スマートボット、高度な予測分析など、多くの先進的ソリューションに急速に浸透している。この要因によって、顧客の分析と行動が改善され、商品の最適化がより重要になると予想される。
例えば、新製品開発とイノベーション創出の世界的リーダーであるニールセンIQ BASESによると、今年9月、BASES Creative Product AIは、製品の評価、審査、最適化方法におけるブレークスルーを可能にした。BASES Creative Product AIは、100以上のモデルやアルゴリズムを駆使して開発された人工知能エンジンで、パフォーマンスを予測し、製品最適化のための斬新なアプローチを見つけることができる。
北米が最大のシェアを占める
北米が最大の市場シェアを占めると予想されるが、その主な理由は、米国やカナダなど複数の先進経済国が存在し、小売分野における既存ソリューションの強化に注力しているためである。北米は主要なAIソリューション・プロバイダーを抱え、AI技術の早期導入国である。
この地域の多くの小売業者は、サプライチェーン業務と在庫を最適化するためにAIベースのソリューションを導入している。AIは小売業者が顧客を管理・維持し、消費者の購買パターンを理解するのに役立っている。また、AI技術はオンラインとオフラインの両方の小売企業で採用され、顧客の関心を引き、売上高を向上させている。
エヌビディア・コーポレーション、インテル・コーポレーション、セールスフォース、センティエント・テクノロジーズ、マイクロソフト・コーポレーション、グーグル、IBMコーポレーション、アマゾン・ウェブ・サービスなど、米国を拠点とする企業は、製品の革新と最適化に多く取り組んでいる。
Mastercardは今年1月、取引先からの請求書の迅速な支払いを可能にするため、機械学習とストレート・スルー・プロセッシングを活用した次世代バーチャルカード・ソリューション、Mastercard TrackTM Instant Payを発表した。機械学習とストレート・スルー・プロセッシングを活用した次世代型バーチャルカード・ソリューションであるMastercard TrackTM Instant Payを発表しました。このソリューションは、MastercardのオープンループB2BネットワークであるMastercard Track Business Payment Serviceと統合されています。
今年1月、北米トップクラスのサードパーティ・ロジスティクス（3PL）プロバイダーであるKenco Logisticsは、90％以上の精度で物量見積もりを行うため、市場最高峰のプリスクリプティブ・アナリティクス・システムであるDaVinci AIに最新のソフトウェア・アップグレードを導入した。このアップグレードは、サプライチェーンの混乱や労働力不足に直面した際の労働力の計画と利用を改善することで、顧客の声に応えるものである。すでに国内の複数の倉庫拠点が、改訂されたシステムを採用している。
小売業界におけるAIの概要
小売市場における人工知能は細分化されている。IoT、ビッグデータ分析、eコマース・マーケティングの採用拡大が、小売市場における人工知能に有利な機会を提供している。全体として、既存の競合企業間の競争は激しい。さらに、大企業は買収を行い、イノベーションに注力する新興企業と協業することが予想される。この分野における主な動きには、以下のようなものがある：
2022年9月、Hanshowはマイクロソフトとインテルに加わり、業界のイノベーションを加速させる。Hanshow Works with Intel and Microsoft to Accelerate Smart Retail Innovation」と題されたホワイトペーパーは、Hanshow、Intel、Microsoftが共同で執筆し、デジタル小売ソリューションプロバイダー（SP）であるHanshowが公式に発表した。世界の小売市場の変化とともに、小売業とAI分野におけるベストプラクティスが概説されている。このホワイトペーパーでは、AI技術の今後の発展と小売ビジネスにおける応用動向についても説明している。また、中国、日本、欧州のHanshowのパートナーを取り上げ、AI時代のスマートリテール技術が世界の加盟店にとってどのように機能するかを実証している。
2022年10月、オラクルとエヌビディアは、アクセラレーテッド・コンピューティングとAIを活用してビジネスの課題に取り組む顧客をサポートするためのパートナーシップを発表した。このパートナーシップの目的は、Oracle Cloud InfrastructureにGPU、システム、ソフトウェアを含むフルNVIDIAアクセラレーテッド・コンピューティング・スタック（OCI）を提供することである。
【目次】
1 はじめに
1.1 調査の前提
1.2 調査範囲
2 調査方法
3 エグゼクティブ・サマリー
4 市場に関する洞察
4.1 市場概要
4.2 業界のステークホルダー分析
4.3 Industry Attractiveness – Porter’s Five Forces Analysis
4.3.1 Bargaining Power of Suppliers
4.3.2 Bargaining Power of Consumers
4.3.3 新規参入者の脅威
4.3.4 競争ライバルの激しさ
4.3.5 代替製品の脅威
5 市場のダイナミクス
5.1 市場促進要因
5.1.1 小売チェーン全体における技術の進歩の急速な導入
5.1.2 小売業界における新興企業の台頭
5.2 市場の阻害要因
5.2.1 文化に対応するための専門家および社内知識の不足
5.3 COVID-19の市場への影響
6 主要技術投資
6.1 クラウド技術
6.2 人工知能
6.3 サイバー・セキュリティ
6.4 デジタルサービス
7 市場のセグメンテーション
7.1 チャネル別
7.1.1 オムニチャネル
7.1.2 モルタル店舗
7.1.3 純粋オンライン小売業者
7.2 コンポーネント別
7.2.1 ソフトウェア
7.2.2 サービス（マネージド、プロフェッショナル）
7.3 デプロイメント別
7.3.1 クラウド
7.3.2 オンプレミス
7.4 アプリケーション別
7.4.1 サプライチェーンとロジスティクス
7.4.2 商品の最適化
7.4.3 インストア・ナビゲーション
7.4.4 決済・価格分析
7.4.5 在庫管理
7.4.6 顧客関係管理（CRM）
7.5 テクノロジー別
7.5.1 機械学習
7.5.2 自然言語処理
7.5.3 チャットボット
7.5.4 画像・動画解析
7.5.5 群知能
7.6 地理
7.6.1 北米
7.6.1.1 米国
7.6.1.2 カナダ
7.6.2 欧州
7.6.2.1 イギリス
7.6.2.2 ドイツ
7.6.2.3 フランス
7.6.2.4 スペイン
7.6.2.5 その他の地域
7.6.3 アジア太平洋
7.6.3.1 中国
7.6.3.2 韓国
7.6.3.3 オーストラリア
7.6.3.4 その他のアジア太平洋地域
7.6.4 その他の地域
8 競争環境
8.1 企業プロフィール
8.1.1 SAP SE
8.1.2 IBM コーポレーション
8.1.3 マイクロソフト
8.1.4 グーグル合同会社
8.1.5 株式会社セールスフォース・ドットコム
8.1.6 オラクル・コーポレーション
8.1.7 ViSenze Pte Ltd.
8.1.8 Amazon Web Services Inc.
8.1.9 BloomReach, Inc.
8.1.10 シンフォニーRetailAI
8.1.11 デイジーインテリジェンス
8.1.12 Conversica Inc.
9 投資分析
10 市場機会と将来動向
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