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ウォルマートからステッチフィックスまでAI活用した小売事例4選

新しい顧客体験(CX)を創出しようとする小売業者であれば、AIをデジタルトランスフォーメーション戦略の一環として、作成する。そうできなければ、よりおくれるリスクを抱えることになるだろう。  

小売業界では、コロナが全世界を強打する前からすでに変わった消費者の期待を満たしている必要という課題に直面していた。これにより、新たな顧客体験の創出とほぼ関連がなかったCIOがますます多く、これらの技術革新を推進する任務を引き受けることになった。 

つまり、Amazonのような製品やサービスをすぐに提供することはもちろん、ブランドの忠誠心を高める必要がある任務を引き受けることにされ、これにより、多くのCIOがAIに注目している。オフラインとオンラインストアの両方でのショッピング体験を向上させるためだ。 

もちろんAI技術が単独で小売業界を変化させたかもしれないがAIと結合されて、小売業界を革新することができますいくつかの重要な技術がある。そのうちの一つがまさにビデオアナリティックスだ。ビデオ・アナリティクスは、一般的な店を消費者の行動を把握し販売を最適化することができる「インテリジェント店(intelligent store)」に変身させる。

小売業者は、映像を活用して店を分析し、顧客が最も多くとどまるところを示してヒートマップ(Heat maps)のようなものを確保することができる。これは今日、多くの小売業者が持っていないデータもある。 

インテリジェント店は、様々な使用事例に適した複数のアプリケーションを必要とする。例えば、小売業者は、ビデオアナリティックスソフトウェアを使用して、各ストアサーバに複数のアプリを配置するための分散インフラストラクチャを構築することができる。

また、無人レジなどの資産を保護し、従業員の窃盗を監視するために、ビデオ・アナリティクス・システムを活用することもできる。在庫の損失を減らすのにも有用である。一般小売店の場合は、在庫の損失が利益の約1.5〜2%を占めており、AIを介してこれらのコストを削減したり、収益で追加することができる。

次に、実店舗では、どのように実装されてますか?無人レジにAIベースの資産保護ソリューションを適用したした大型流通業者の事例を一度見てみましょう。誰かがポテトチップスの袋を下に隠したまま、ワインのボトルのみスキャンしようとする場合は、そのソリューションが製品の形を認識し、スキャナをロックこの事実を直ちに埋め関係者に知らせる。 

NVIDIAのの小売部門AI総括責任者であるアジ他マーティンは、複数の小売業者は、これらのソリューションを導入しており、在庫の損失を減らすのに大きな影響を及ぼした2020 GPU技術会議(GPU Technology Conference)を介して説明した。 

ここでリード小売業者がどのようにAIを活用しているかどうか、いくつかの事例を紹介する。 

1.カルフール(Carrefour):無人で進む  
無人ショッピングは、インテリジェントな店舗と同義である。アマゾンが披露した「アマゾンと(Amazon Go)」と似ていると見られる。アマゾンとは、顧客にとって、小売業者のモバイルエプマン利用すれば、別に計算過程を経ずにそのまま歩いていくことで物品を自動決済するようにした。 

フランスのスーパーマーケットチェーンであるカルフールは、いくつかの点で子供パイ(AiFi)の自律店(Autonomous Store)プラットフォームを使用しています。顧客は商品を持って行くだけです。モバイルアプリを使用して、事前に登録されたクレジットカードでの自動支払いが行われる。 

2.ウォルマート(Walmart):予測を改善できる 
ウォルマートは、NVIDIAと提携してAIベースの需要予測のプラットフォームを開発した。現在、これを活用して、適切な製品にすばやく在庫を埋めることができるよう支援するためのアルゴリズムを作成している。 

今ウォルマートは、12時間単位で予測することができるようになった。過去には、一週間単位の予測だった。また、NVIDIAのGPUベース加速されたアナリティックスを提供するオープンソースのライブラリ(RAPIDS)を活用して予測精度を向上させるさせただけでなく、これにより、売上高も増加したとウォルマートは言った。 

3.岡も(Ocado):ロボット工学のAIを加え倉庫運営を改善できる
AIはロボット工学の結合されて、物流倉庫を革新したりする。これらのスマート倉庫は、トラックで物品を荷役することから棚に移し盛るロボットや速度調節型コンベアの使用に至るまで、様々なプロセスを自動化する。英国のオンライン食料品小売店岡もの技術チームは、物流の効率を高めるために自動化ロボットとAIを導入した。 

岡もコンピュータビジョンカメラとロボット工学を利用して食料品を包装する。このソリューションは、バーコードをスキャンして、製品を識別した後、損傷の有無を検出して異常のない製品のみ詰める。これはまた、注文処理が正確に行われるように保証するだけでなく、ピックアップと包装過程をより迅速に進行する。岡度は、このソリューションを店頭に正常に配置した後クローガー(Kroger)などの他の小売業者に販売した。

4.ステッチフィックス(Stitch Fix):画像認識に写真を選んで見通し 
AIは、電子商取引の分野でも力を発揮している。これはカスタム推薦、ビジュアル検索、増強、およびバーチャルリアリティの機能を可能にする。

ステッチフィックス(Stitch Fix)のAI活用

ステッチ修正は、個人のスタイリングサービスを提供して人気を集めている米国のオンライン小売業チェダー。この会社は、顧客がピンターレスト(Pinterest)に保存(pin)しておいた写真を使用して、各個人のスタイルを把握する。しかし、1億5,000万人を超えるアクティブユーザーを確保したステッチ修正は膨大な量のピンターレスト写真を耐え難い状況だった。また、スタイリストは、全国の多くの倉庫にわたる膨大な量の在庫データを取得することができるツールがなかった。

ステッチ修正はディープラーニング画像認識プラットフォームを構築し、顧客が共有するピンターレストスタイルボードを分析し、洞察を導出した。これにより、ステッチ修正スタイリストは、さらに、個人カスタマイズされたおすすめサービスを提供することができるようになった。

先進事例は単に一部だけだ。この瞬間にもはるかに多くの小売業者がAIに注目して、これを準備したり、活用している。今後も物流や店舗運営の効率化、ショッピング体験の改善、在庫の損失防止などAIを活用した限りない応用事例が出てくるものと予想される。 

これまで以上にCIOがAIをデジタルトランスフォーメーション戦略の一環として、作成することが重要になった。そうできなければCIOはすぐに遅れて傍観者になる危険にさらされるだろう。