小売業界がよりデジタルでオンデマンドな消費者ベースへの移行を目の当たりにする中、AI は小売業者がこの進化する消費者行動をより深く理解し、対応するための秘密兵器となりつつあります。 高度にパーソナライズされたオンライン ショッピング、消費者直販モデル、配送サービスの台頭により、生成 AI は小売業者が顧客ケア、人材変革、アプリケーションのパフォーマンスを向上させる多くの利点をさらに引き出すのに役立ちます。

生成 AI は、電子メール、画像、ビデオ、オーディオ ファイル、ソーシャル メディア コンテンツなどの多様なデータ ソースの処理に優れています。 この非構造化データは、モデルの作成と生成 AI の継続的なトレーニングのバックボーンを形成するため、長期間にわたって効果を維持できます。 この非構造化データの活用は、チャットボットによる顧客サービスの強化やより効果的な電子メール ルーティングの促進など、小売業務のさまざまな側面に拡張できます。 実際には、これはユーザーを適切なエージェントにつなぐことや、ユーザー ガイドや FAQ に誘導することなど、適切なリソースにユーザーを誘導することを意味します。

小売業者は、AI を中心に戦略を構築し、AI を自社の業務のさまざまな側面に統合する必要性を認識しています。 IBMの最新情報によると、 CEOの研究業界リーダーは、収益成長を促進するために AI テクノロジーにますます注力しており、調査対象の小売業 CEO の 42% は、今後 XNUMX 年間で成果を出すために、生成 AI、ディープラーニング、機械学習などの AI テクノロジーに頼っていると回答しています。 このデータは、 IDC Europe の最近の調査 その結果、世界中の小売業者とブランドの 40% が生成 AI の実験段階にあり、21% がすでに生成 AI の実装に投資していることがわかりました。

これらの投資の影響は今後数年間で明らかになるでしょう。 リサーチアナリスト会社IHLグループによる最近の予測では、次のように予測されています。 generative AI 合計の財務上の影響は 9.2 年までに小売事業に 2029 兆 XNUMX 億ドル。 現在、生成型 AI は 9 年の小売業界の収益に与える影響のわずか 2023% を占めていますが、IHL は、生成型 AI が 78 年までに総財務的影響の 2029% を占めるまでに成長し、同年の総額は 4.4 兆 XNUMX 億米ドルに達すると予想しています。

生成 AI は重要な洞察を明らかにすることができます

AI により、小売業者はアクセスできる膨大な量のデータを活用できるようになりますが、その多くはこれまで十分に活用されていませんでした。 AI は、顧客の行動予測からサプライ チェーンの効率化、パーソナライズされたマーケティングに至るまで、顧客ケア、業務効率、人材の変革など、いくつかの重要な分野で業界の効率と生産性に革命を起こす可能性を秘めています。

• カスタマーケア： IBM の最近の CEO 調査によると、人工知能に対する小売業界と日用品業界の視点を調査したもので、これらの業界にとって今日の最優先事項は顧客ケアです。 顧客ケアの分野では、生成 AI により、小売業者は顧客のフィードバックや購買習慣からの貴重な洞察を活用して顧客中心のアプローチを採用できるようになります。 このデータ主導のアプローチは、製品のデザインとパッケージングの改善に役立ち、高い顧客満足度と売上の増加に役立ちます。

生成 AI は、顧客ケアの認知アシスタントとしても機能し、会話履歴、センチメント、分析、コールセンターの記録に基づいて状況に応じたガイダンスを提供します。 さらに、生成 AI はパーソナライズされたショッピング エクスペリエンスを実現し、顧客ロイヤルティを促進し、競争上の優位性を提供します。

• 運用効率： 業務効率に関して言えば、AI テクノロジーは価格戦略、在庫管理、物流を強化し、収益を最適化し、顧客にシームレスなショッピング エクスペリエンスを生み出すことができます。 たとえば、生成 AI を使用して、動的価格設定の需要変動を予測したり、配送時間や配送コストなどの要因を分析して物流を改善したりすることで、価格設定とフルフィルメント戦略を最適化することができ、結果としてコスト削減と顧客サービスの強化がもたらされる可能性があります。

生成 AI も同様に、過去の販売データと外部要因を使用して需要をより正確に予測し、在庫切れや過剰在庫を防ぐと同時に、在庫の補充と割り当てを自動化することができます。 これらの側面を効率的に管理することで、小売業者は業務を合理化し、全体的なパフォーマンスを向上させることができます。

• 才能の変革: 潜在的な影響が考えられる XNUMX 番目の領域は、小売業者が採用とオンボーディングにチャットボットを活用してプロセスをより効率的にできる人材変革です。 入社後、従業員は生成 AI によって作成された、個人の学習スタイルや知識のギャップを特定するのに役立つ、パーソナライズされた適応性のあるトレーニング プログラムを受けることができます。

最近の調査によると、既存の従業員の新しいスキルの構築は、経営幹部の人材に関する最大の課題であるとのことです。 IBM ビジネスバリュー研究所 (IBV) の調査。 小売業の幹部らの調査では、今日の組織の人材に関する最大の課題として、「テクノロジーへの非識字」と「既存の人材のための新しいスキルの構築」が挙げられています。 調査対象となった小売業の幹部らは、今後 41 年間で AI と自動化を導入した結果、従業員の XNUMX% 以上が再スキルスキルを習得する必要があると予想しています。 回答した小売業幹部のほぼ半数は、外部から雇用するのではなく、スキルの再教育に投資していると述べています。

IBMの生成AIは小売り向けに準備完了

IBM は、これらのニーズに対応する AI ソリューションを開発しました。 小売業界は XNUMX つのモードを通じて IBM の AI にアクセスできます。 その中で最も重要なのは、設計制御と柔軟性を提供するクラウドネイティブ AI およびデータ プラットフォームである IBM® watsonx™ です。 他の IBM AI 製品には、IBM® watsonx Orchestrate™、IBM® watsonx Code Assistant™、IBM® watsonx Assistant™ などがあります。 XNUMX 番目のモードは、Red Hat® OpenShift® AI などのオープンソース プラットフォームとパートナー製品とのシームレスな統合を介したものです。 

IBM は、企業が生成 AI と基盤モデルの機会を活用できるよう支援するために watsonx を立ち上げました。 Watsonx は、IBM® watsonx.ai™、IBM® watsonx.data™、および IBM® watsonx.governance™ で構成されています。 Watsonx.ai は、AI ビルダーがオープンで直感的なユーザー インターフェイスを通じて、従来の機械学習と基礎モデルを活用した新しい生成 AI 機能の両方をトレーニング、検証、調整、展開できる次世代のエンタープライズ スタジオです。 Watsonx.data は、レイクハウス アーキテクチャと、基礎モデルのエンタープライズ データを管理するために設計されたオープン データ形式に基づいたデータ リポジトリです。 2023 番目のコンポーネントは、XNUMX 年 XNUMX 月に利用可能になる予定の watsonx.governance です。これは、企業全体のガバナンス プロセスを指定および管理し、リスクを制御するための強力なツールのセットです。 

今後を見据えると、小売業者は watsonx.data を使用して、大量の異種の非構造化顧客データを利用し、watsonx.ai でモデルを構築して、推奨アルゴリズムを活用する可能性があります。 パーソナライズされたショッピングのおすすめ。 顧客の同意があれば、過去の購入や閲覧行動に基づいて、小売業者は仮想試着ツールを作成し、インタラクティブなショッピング アシスタントを開発できます。 watsonx.governance が利用可能になったら、このプロセスに統合して、小売業者が顧客データを倫理的かつ責任を持って管理できるようにすることができます。 

これらのツールを自由に利用できるため、小売業者は戦略の不可欠な部分として生成 AI を採用する有利な立場にあり、ますます複雑でペースの速い消費者環境を乗り切る準備が整います。

Watsonx が、責任ある AI ワークフローをすべて XNUMX つのプラットフォームに組み込み、加速するのにどのように役立つかについて詳しく知りたいですか?

Watsonx が何ができるかを見てみましょう