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生成系 AI : 実店舗を変革する火付け役
e コマースとデジタルショッピングのトレンドが存在感を示すようになり、従来の実店舗型小売店は岐路に立たされています。オンラインショッピングの台頭は消費者の期待を再定義し、小売業者は店舗での体験を活性化させる革新的な戦略を模索する必要に迫られています。このような状況の中、生成系 AI は顧客エンゲージメントを強化し、オペレーションを合理化し、購買体験を再定義することで、実店舗を再活性化する可能性を秘めた画期的なテクノロジーとして浮上しています。
David Dorf 氏の生成系 AI が小売業にもたらす好影響に関する素晴らしいブログで述べられているように、 e コマースやオンラインプラットフォームにおける AI の統合に多くの注目が集まっています ー 推薦エンジンやチャットボットにテキストと画像を活用することです。しかし、物理的な小売の領域において 生成系 AI の多大な可能性は、まだほとんど開拓されていません。
これは、イノベーションの革新的な機会をもたらしており、アマゾンウェブサービス (AWS) は、その機会を探求し発展させる準備ができています。
生成系 AI で実店舗の未来を切り拓く
図 1: 実店舗でのGenerative AIのユースケース
AWSがサポートする 生成系 AIは、店舗でのリテール体験を再定義できる多くのユースケースを提供します：
- 労働力とタスクの管理： 効率的な従業員管理は、円滑な店舗運営と生産性の最大化に不可欠です。生成系 AI は、従業員のタスクパフォーマンスを分析し、パーソナライズされたトレーニングコンテンツを作成することで、極めて重要な役割を果たすことができます。さらに、定型的で付加価値のないタスクの自動化を支援することで、スタッフは格段の顧客サービスの提供に専念することができます。最後に、自然言語処理を使用した生成系 AI チャットボットは、既存のワークフォース管理ツールに統合することができ、店舗スタッフが迅速かつほぼリアルタイムで情報を照会するのに役立ちます。
- 店舗でのクライアンテリング： 店舗でのパーソナライゼーションは、クライアンテリングなどのセールス手法を通じて、小売スタッフが買い物客と個別の関係を築くことを可能にし、ロイヤリティと売上の向上へつながります。今日、小売業者は Amazon Personalize を使用して、顧客データ、購買履歴、市場動向、嗜好を分析し、オーダーメイドのレコメンドを実現しています。生成系 AI の機能を追加することで、オーダーメイドのメッセージング、スクリプト、コミュニケーションの作成が可能になるだけでなく、キュレーションされた没入型のワードローブも可能になりました。このレベルのパーソナライズされたインタラクションは、キオスク、モバイルアプリ、さらにはウェアラブルデバイスを通じてデジタル配信することができるため、あらゆる顧客接点がユニークで記憶に残るものになります。
- 棚割り計画 ：効果的にデザインされた棚割りは、顧客体験に大きな影響を与え、購買活動を促進させます。生成系 AI は、過去の販売データ、顧客の流れ、棚のレイアウト、その他のデータソースを分析することで、小売業者が商品の棚割り計画を最適化するのに役立ちます。AI アルゴリズムは、売上の最大化やカスタマーナビゲーションの改善など、事前に定義された目的に基づいて複数のデザインオプションを生成できます。小売企業は、店舗を物理的に配置換えすることなく、仮想的にさまざまな構成を試すことで時間とリソースを節約できます。
- 在庫予測と管理： 正確な在庫管理は、在庫切れを防ぎ、在庫コストを最小化し、補充サイクルを最適化するために不可欠です。従来の機械学習（ML）ベースの予測ツールは、過去の販売データに基づいて需要を予測します。しかし、生成系 AIは、天気予報、経済状況、季節パターン、購買者の行動、マーケティング・キャンペーンなどの追加的な異種データを活用することで、予測能力を向上させます。このように複雑なデータを活用することで、小売企業は需要予測と自動在庫補充の効率を高め、市場の需要に積極的に対応することで効果的にリソースを配分できるようになります。
- 店舗レイアウトの最適化とデザイン： 生成系 AI は、顧客の動線パターン、ヒートマップ、過去の販売データを分析し、最適化された店舗レイアウトとデザインを作成することができる。顧客エンゲージメントと販売コンバージョンレートを最大化するために、フロアレイアウト、サイネージ、通路配置の変更を提案することができます。さらに、生成系 AI は、視覚的に魅力的な店舗内装のデザインの支援にも活用できます。顧客の嗜好、現在のデザイントレンド、さらには購買行動に影響を与える心理的要因まで分析することで、AI は店舗の内装に関するデザインの提案を生成できます。
- インタラクティブな商品のカスタマイズ： 多くのフラグシップショップでは、消費者が運動靴やシャツなどの商品をカスタムメイドできるようになっています。生成系 AI の力を活用すれば、小売業者は店舗内でカスタマイズ機能を強化する機能を顧客に提供できます。例えば、衣料品店では、顧客は AI が生成したデザインオプションを使って衣料品をパーソナライズし、購入する商品を真にユニークなものにできます。
AWS：変革をリードする
AWS は長年にわたり、小売企業が AI/ML を活用してプロセスを自動化し、顧客体験を向上させ、意思決定を最適化できるよう支援してきました。AWS は、AI/ML ツールへのアクセスを向上させる研究と方法の最前線に立ち続けている。AWS は、主要な AI スタートアップ企業やアマゾンの基盤モデル（Foundation Model, FM）を API を通じて利用可能にするフルマネージドサービス、Amazon Bedrock を一般提供しています。Agents for Amazon Bedrock は、さまざまなユースケースに対応する複雑なタスクをこなし、独自のデータソースに基づいてほぼリアルタイムの回答を提供できるGenerative AI ベースのアプリケーションを簡単に作成できる、フルマネージドの新しい機能です。
他に Amazon SageMaker JumpStart では、幅広いユースケースのアプリケーションに、事前に訓練されたオープンソースのモデルを使用することができます。
また、コメントや既存のコードに基づいて、スニペットから完全な関数までのコード提案をほぼリアルタイムで生成できる開発者ツール、Amazon CodeWhisperer も利用できます。これは、Amazon Personalize、Amazon Forecast、Amazon SageMaker のような既存のサービスに加え、小売業者の AI/ML 要件に対応するためにすぐに利用可能です。
結論
進化する小売業界では、パラダイムシフト、つまり漸進的な改善を超えた変革が求められています。生成系 AIは、物理的な小売業を、没入感があり、ダイナミックで、顧客中心の領域へと再構築することができる未開拓のフロンティアです。AWS は先見性のあるパートナーとして、この未来への道をリードしています。生成系 AI の力を活用することで、小売企業は店舗体験の本質そのものを再定義し、顧客とのより深いつながりを築き、小売イノベーションの次の時代の舞台を整えることができます。
その道筋は明確であり、テクノロジーは利用可能です。物理的な小売の未来は、生成系 AI と AWS によって再構築されることを待っています。
AWS がどのように貴社のビジネスを加速させることができるか、AWS 担当者にお問い合わせください。
さらに読む
このブログはソリューションアーキテクトのSatoshi Terayama が翻訳しました。原文はこちらです。
Justin Swaler
Justin Swaler は、AWS のワールドワイド・フィジカル・リテール部門長として、フィジカル・リテールのグローバル戦略とソートリーダーシップをリードしています。Justin は、イノベーション戦略、リテールオペレーション、製品開発、エグゼクティブリーダーシップなど、消費財、リテール、戦略分野で15年以上の経験を持ちます。消費者体験を戦略的に革新し、組織を改革することに情熱を注いでいます。イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校で学士号、ケロッグ経営大学院でMBAを取得しています。