小売市場における人工知能 SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

小売市場における人工知能 Size and Trends

リテール市場における世界的な人工知能は、評価されると推定される 米ドル 10.48 ベン に 2024 そして到達する予定 米ドル 73.02 によって 2031、混合物の年次成長率を展示する (CAGR) 2024年～2031年32%

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人工知能は小売業者が商品化やサプライチェーンの計画など、主要分野における業務の改善を支援しています。 テクニックのような 機械学習 そして深い学習は、パーソナライズされた製品の推奨事項と予測分析を可能にします。

小売業者は、コンピュータビジョンなどのAIを活用したソリューションを展開しています。 チャットボット顧客体験を向上させるための分析と予測。 小売業者がショッピングパターンを分析し、より正確に要求を予測することを可能にします。 また、在庫コストを削減し、サプライチェーンの効率性を改善することも支援しています。 パーソナライズされたエクスペリエンスのための成長した顧客需要は、小売業者が業務全体でAIをスケールで採用するためのさらなるドライブです。

在庫管理とサプライチェーンの最適化

小売業界における人工知能の採用の主要ドライバーの1つは、在庫管理とサプライチェーンプロセスの最適化を示す潜在的なことです。 AIでは、小売業者は過去の営業データパターンを分析し、予測分析を使用して消費者の需要動向を予測し、より正確に行動を購入することができます。 これは、予想される販売に応じて在庫レベルを計画し、ストックアウトの状況を避けるだけでなく、過剰な在庫を回避するのに役立ちます。 精密な需要予測により、小売店は、過剰な在庫を保有し、未売品を処分し、在庫切れによる売上機会を失いました。

コンピュータビジョンや機械学習アルゴリズムなどのAIアプリケーションは、小売業者が調達から流通までのサプライチェーン業務を最適化することを可能にします。 画像認識と予測分析を使用して在庫追跡などのツールは、自動的に棚の低い在庫項目を識別し、実行前に補充します。 これは、オンシェルフの可用性を高め、手動チェックを必要としずに顧客満足度を向上させます。 同様に、輸送経路の最適化と組み合わせた需要予測は、小売業者の物流コストを大幅に削減しています。 輸送を集約し、トラック容量を最大限に活用することで、最も効率的なルートを計算できるようになりました。

Market Concentration and Competitive Landscape

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不正検知とセキュリティ

オンラインショッピングが普及しているため、支払い詐欺やアイデンティティ盗難の問題も指数関数的に増加しました。 不正検知の従来のルールベースのマニュアルメソッドは、高度な不正犯罪者の進化した戦術に対して有効ではありません。 これは、単一の不正取引であっても、顧客の信頼と利益率を識別することができる小売業界のための重要な課題です。 機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワークなどの高度なAIソリューションは、決済詐欺に対する強力な武器として誕生しています。 トランザクションデータの膨大な量を分析し、複雑なパターンを検出し、人間のアナリストが見逃す可能性があるという微妙な異常をスポット化できます。

マシン学習アルゴリズムは、既知のリスクプロファイルに対するトランザクションを比較するために、顧客属性やデバイスパラメータの広い範囲を考慮することができます。 これは、オンライン購入、返品、または交換リクエストが正当または潜在的にリアルタイム内で不正であるかを判断するのに役立ちます。 AIツールは、新しい正当な不正なデータから継続的に学習し、時間の経過とともに検出精度を向上させることができます。 適切なセキュリティ対策と統合し、AIは、小売業者や決済ゲートウェイのフロントライン防衛を大幅に強化し、デジタル時代における財務およびアイデンティティの窃盗を防ぎます。 お客さまにとって安全なショッピング体験をさらに高めるとともに、企業を保護します。

アナリストからの主なテイクアウト:

主なドライバーは、パーソナライズされた顧客体験とデジタル小売チャネルの成長に対する需要の増加を含みます。 AIは小売業者がパーソナライズされた勧告とターゲティングプロモーションを提供するために、顧客の好みに洞察を得ることができます。 顧客の忠誠心および寿命の価値を高めます。 北米は、現在、高技術の採用への小売市場での人工知能を支配しています。 しかし、アジアパシフィックは、インドと中国が有利な市場として新興国と最速の成長を期待しています。

AIは、顧客をより良く理解し、タスクを自動化する機会をもたらしますが、小売店はデータプライバシーと潜在的な仕事の損失に関する課題に直面しています。 データセキュリティとプライバシーに関する顧客の懸念は、AIを活用した技術の採用を抑制することができます。 小売業者は、顧客データの責任と透明性を確保する必要があります。 また、AIの統合には、実質的な投資と専門知識が必要です。 高度なAIシステムを開発、導入、維持するための熟練した専門家の欠如は、ハードルを示しています。 また、AIを通じた反復ジョブの自動化により、倉庫や店舗での特定の人的ジョブの必要性を軽減することができます。

しかし、AIは、高度な技術とソフトスキルを必要とする新しいタイプのジョブを作成することも期待しています。 データのプライバシー、投資、スキルの不足に関する制約を克服することで、小売店はAIの真の可能性をデジタル化し、顧客サービスを強化し、収益を向上することができます。」

市場課題 - 標準化と相互運用性の欠如

現在、小売市場での世界的な人工知能に直面している主要な課題の一つは、標準化と相互運用性が欠如しています。 Microsoft Azure AI、Amazon SageMaker、IBM WatsonなどのAIプラットフォームや、様々なベンダーの市場で入手可能なソリューションがいくつかありますが、さまざまなアルゴリズム、標準、統合、データフォーマット、およびAPIを使用しており、小売業者が複数のAIソリューションをシームレスに導入し、統合することは困難です。 小売業者は、共通の基準と統合ポイントの欠如による異なるAIベンダーやソリューションを探索する際に重要な課題に直面しています。 これにより、AIベースのアプリケーションの導入と小売エコシステム内の他のITシステムとの統合の規模がさらに制限されます。 市場が最大限に成長するために、データ統合とプラットフォームの相互運用性のための普遍的な基準の開発は非常に必要です。 ベンダーは、共通のプロトコル、データ形式、およびインターフェースを確立するために一緒に作業しなければなりません。これにより、ソリューションは、互いに密接に通信し、作業することができます。 標準化された API の採用により、小売業者の統合プロセスを簡素化することにより、AI のより広い応用が可能になります。

機会 - モノのインターネット(IoT)とビッグデータとの統合

小売市場でのグローバルな人工知能の1つの大きな機会は、IoTデバイスとビッグデータ分析ツールのインターネットとAIのより深い統合にあります。 小売業者は、IoTセンサーを導入し、リアルタイムの顧客情報や、店舗の拠点から運用インテリジェンスを収集しています。 AIは、これらのIoT展開や顧客取引から膨大なデータ量を分析し、貴重なパターンを生成することができます。 IoTデータストリームとビッグデータでAIを融合することにより、小売店は消費者行動、予測需要トレンド、在庫の最適化、パーソナライズされたオファーの推奨、および全体的なショッピング体験の向上に前例のない可視性を得ることができます。 また、IoTと組み合わせることで、店舗機器の予測メンテナンスや、高度なコンピュータビジョン型店舗運営、ドローンによる倉庫管理などの新たな領域も実現します。 これらの技術の合併は、今後数年にわたりAI小売市場でのイノベーションと成長の鍵となるでしょう。

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テクノロジーによる洞察 - 機械学習セグメントは、パーソナライズされた顧客体験の上昇のために支配します

技術の面では、機械学習セグメントは、2024年の市場での48.7%のシェアを保持すると推定され、大量の顧客データを分析することができます。 機械学習アルゴリズムは、購入パターン、閲覧履歴、製品レビューなどをスキャンして、深い顧客の洞察を得ることができます。 これらの洞察力を使って、機械学習は、パーソナライズされた製品の推奨事項と経験を強化します。 顧客の好み、優先順位およびそれらが次を購入する可能性が高いことを理解します。 パーソナライズされたエンゲージメントのレベルは、小売体験を変革しました。 ジェネリックプロモーションではなく、本当に欲しいアイテムのためのカスタマイズされた提案を受け取ります。 ブランドから知られ、評価されていると感じています。 機械学習はまた、将来の訪問にさらにカスタマイズされた経験を提供する、時間をかけて顧客の理解を開発します。 機械学習の推奨能力を活用し、顧客エンゲージメントを高め、小売業者に忠実に向上します。

アプリケーションによる洞察 - 在庫の可視性および管理を高めることによって市場を導く個人化された推薦の区分

出願の観点から、個人化された勧告セグメントは、2024年の市場の31.5%のシェアを保持すると推定されます。 しかし、その重要性により、インベントリー・マネジメントは急速に成長しています。 ナチュラルランゲージ処理(NLP)は、小売業者が製品仕様、属性、関係性を理解できるようにします。 この情報は、販売データと組み合わせて、重要な在庫可視性を提供します。 NLPは、サプライチェーンシステムとの統合により、在庫が低く、自動的に注文されると認識します。 アイテムを遅くし、価格調整または代替購入オプションを推奨します。 在庫切れ品は、顧客体験をパラライズし、販売を失うことができます。 NLPは小売店が顧客要求に応じる適切な場所の正しいプロダクトを常に保障します。 テクノロジーは、補充を合理化し、廃棄物を削減し、小売店が消費者の行動の変化に反応し続けます。

エンドユーザーによるインサイト - デジタルトランスフォーメーションの推進によるECセグメントの成長

エンドユーザーでは、Eコマースセグメントは、2024年にフルデジタルビジネスモデルに占める57.8%のシェアを保有する見込みです。 しかし、この新しい時代に生き残るために、レンガと乳鉢の店はますAIを活用しています。 物理的な店にインストールされているコンピュータビジョンは、在庫レベルを検出し、リアルタイムの価格設定を実行し、プラングラムのコンプライアンスチェックを行い、棚を正しく価格の項目に完全に貯蔵することができます。 また、こぼれ、低レベル、および誤った製品に関するタイムリーなアラートも提供します。 コンピュータビジョンは、Eコマースの巨人が機械学習とNLPを通じて楽しむことと同じレベルの可視性のレンガと乳製品小売者に与えます。 ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)は、繰り返し管理タスクを実行し、コストを削減します。 AIソリューションは、小売業者が物理的なフットプリントを使用して業務を合理化し、店舗内の経験を高め、オンライン競合他社と効果的に競争することができます。 新興技術の導入は、オンラインとオフラインの両方の顧客に関与するマルチチャネル小売業者にとって不可欠です。

例えば、2020年1月、クラウドコンピューティングサービスのリーディングプロバイダーであるGoogle Cloudは、小売業者がオンラインショッピング体験をパーソナライズし、操作を近代化し、店舗内のテクノロジーロールアウトを変革するのを支援するために、いくつかの新しいAIを搭載した技術を開始しました。 これらのイノベーションの一環として、Google Cloudは小売業者の主力検索技術を大きな言語モデル機能を強化し、買い物客がより簡単に製品を見つけて発見できるようにしました。 これらの新製品は、小売業者に、より競争力のある風景の中で、成長を燃料化し、顧客体験を進化させるための実用的で強力なツールを提供することを目指しています。

Regional Insights

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北アメリカは、2024年に推定38.9%の株式で、小売市場での世界的な人工知能の優位な地域として確立しました。 これは、Microsoft、IBM、Nvidia、C3.aiなどの主要な技術会社によって作られた重い投資に起因することができます。 米国とカナダに拠点を置く小売業者も、AIベースのテクノロジーを業務に統合。 また、地域におけるAIのスタートアップインキュベーターやアクセラレータがイノベーションを推進しています。

さらに、北米の小売店は、AIの初期採用者として世界中にいます。 予測分析、需要予測、カスタマーサービス、および動的価格設定に関するアプリケーションは広く使用されています。 政府の取り組みによる技術の採用の推進も、地域の小売市場での人工知能を推進しています。 高い使い捨て所得レベルは、AIを搭載したパーソナライズされた、カスタマイズされたショッピング体験を実証する豊富な機会を提供します。 これは大幅に需要を増加しました。

一方、アジアパシフィック地域は、小売業界における人工知能の最速成長市場として誕生しました。 小売部門の急速なデジタル化とインターネットやスマートフォンの普及は、地域の成長を推進しています。 中国、インド、日本などの国々は、革新的なAI対応技術に高い受容性を持つ大規模な消費者基盤を築き上げています。

2020年のSAP SEの分析によると、中国は、その商取引および小売業界におけるAI投資の23.4%の株式を確保しました。 エンタープライズアプリケーションソフトウェアのグローバルリーダーであるSAP SEは、企業が業務を変革し、技術を効果的に活用できる革新的なソリューションを提供します。

E-コマースは、製品勧告、プロセスの自動化、サプライチェーンの最適化などのアプリケーションのためのAIをデプロイする小売業者を指示した地域でブームしています。 国内の選手は、このデジタル時代に競争優位性を得るために社内のAI能力の開発に積極的に取り組んでいます。

Market Report Scope

Key Developments

• 2024年1月、 レノボグローバルなテクノロジーリーダーである、AIを搭載したエンドツーエンドの小売ソリューションを立ち上げ、よりスマートで安全、そしてあらゆるカテゴリにわたる小売店や買い物客のより安全な経験をサポート。 これらのソリューションは、小売業者が損失を削減し、ビジネスチャンスを成長させ、インテリジェントな変革を通じて顧客体験を向上させることを目的としています。
• 2024年1月、 セールスフォース あらゆるショッピング体験を変革するAI搭載ツールやデータイノベーションを発表 Einstein 1プラットフォームを採用し、商取引やマーケティングのためのこれらのAIを用いたツールは、小売業者やマーケティング担当者が、買い物客の好みや行動にリアルタイムのインサイトを活用して、顧客とのやり取りを最適化します。 ジェネレーションAI機能をSalesforce Commerce Cloudとマーケティングクラウドに統合することで、よりパーソナライズされたエクスペリエンスを創出し、顧客ロイヤルティを高め、収益成長を促進し、従業員の生産性を向上することができます。
• 2023年5月、消費者ハードウェアのスタートアップであるUpliance.aiは、スマート・アプライアンス、統合されたChatGPTを旗艦製品に統合し、DelishUpは、自動で調理プロセスを簡素化するスマート・クッキング・アシスタントです。 この革新的な統合により、ユーザーはパーソナライズされたレシピの提案と調理中にリアルタイムの援助を受けることができます。 さらに、Upliance.ai は、製品ラインを家電製品カテゴリに拡大し、小売業界における人工知能分野における強力な存在を確立する予定です。
• 2023年2月、Googleは、革新的なクラウドソリューションで知られる主要なテクノロジー企業で、グローバルプロフェッショナルサービス会社であるAccenture社と提携し、小売店が自社の事業を革新し、クラウドテクノロジーを活用するための新しいツールを立ち上げました。 アセンチュアのアイを統合したコラボレーション。 RETAILプラットフォームは、Google Cloudと連携して、小売業者に近代化と成長のための機能を強化する機会を提供します。
• 2023年1月、保証、コンサルティング、戦略、取引、税務サービスのグローバルリーダーであるEY(Ernst & Young)は、Microsoft Cloud上に構築されたEYリテールインテリジェンスソリューションを開始しました。 この革新的なソリューションは、Microsoft Cloud for Retailと高度なテクノロジーを活用し、人工知能(AI)、分析、画像認識など、あらゆる顧客のタッチポイントで価値あるインサイトを配信することで、時間節約と安全なショッピング体験を顧客に提供するように設計されています。

*定義: リテール市場におけるグローバル人工知能とは、世界中の小売業界における人工知能技術の使用を指します。 Eコマースサイト、サプライチェーン、物流管理、顧客関係管理、在庫管理、およびレンガ・アンド・モルタル・ストアなど、さまざまな小売業務におけるAIベースのソリューションおよびサービスの実装を含みます。 これらのAI技術は、小売業者が運用効率を改善し、顧客体験を向上させ、パーソナライズされたマーケティング&製品の推奨事項を促進し、予測分析を可能にし、サプライチェーンネットワークを最適化し、在庫管理を容易にします。

Market Segmentation

• テクノロジー・インサイト(Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • 機械学習
  • 自然言語処理(NLP)
  • コンピュータビジョン
  • ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)
• アプリケーション・インサイト(Revenue、USD Bn、2019 - 2031)
• • パーソナライズされた推奨事項
  • 在庫管理
  • カスタマーサービスチャットボット
  • 不正検知
  • 価格最適化
• エンドユーザーインサイト(Revenue、USD Bn、2019 - 2031)
• • Eコマース
  • Brick-and-Mortarストア
  • 卸売業者
• 地域的インサイト(Revenue、USD Bn、2019 - 2031)
  • 北アメリカ
    • アメリカ
    • カナダ
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
    • アルゼンチン
    • メキシコ
    • ラテンアメリカの残り
  • ヨーロッパ
    • ドイツ
    • アメリカ
    • スペイン
    • フランス
    • イタリア
    • ロシア
  • ヨーロッパの残り
    • アジアパシフィック
    • 中国・中国
    • インド
    • ジャパンジャパン
    • オーストラリア
    • 韓国
    • アセアン
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