小売業のトレンド – 生成系 AI が先頭に立つが、それだけではない

長年にわたり、小売業は新技術の出現によって大きな変化を経験してきました。バーコード、e コマース、携帯電話などがその例で、これらはすべて、買い物客が小売業者から購入する方法に大きな影響を与え、その度に消費者の期待を一新してきました。(同じことが、スーパーマーケット・フォーマットやモールのような非技術的な発明にも言えますが、ここでは技術のみにフォーカスします)。自社のビジネスに利益をもたらすため、新たなトレンドに敏感な小売業者はこうした進歩を受け入れ適応しようとします。

以下は、小売業に大きな影響を与えることが予想されるな 4 つのテクノロジーの概要です。小売業に特化したユースケースやソリューションなど、その他の詳細については、Seismic shifts in Retail をご覧ください。

生成系 AI と機械学習

生成系 AI（人工知能）と機械学習テクノロジーは、小売業界に変革をもたらす可能性を秘めた強力なツールとして登場しました。これらの技術は、小売業者がデータを分析し、顧客の行動を理解し、情報に基づいた意思決定を行う方法に革命をもたらしています。これらのテクノロジーを活用することで、小売業者は貴重な洞察を引き出し、パーソナライズされた体験を提供し、業務のさまざまな側面を最適化することができます。

機械学習とは、システムがデータから学習し、時間とともに性能を明示的なプログラミングなしに改善できるようにするアルゴリズムを用いることを意味します。機械学習では、システムがデータから導き出されたパターンや洞察に基づいて、自動的に分析したり、予測や意思決定を行うことができます。小売業者は、予測やパーソナライゼーションなどを最適化するために、様々な用途で機械学習を利用してきました。

機械学習の一種である生成系 AI は、画像、動画、テキスト、あるいは仮想環境全体など、新しいコンテンツを生成するためのアルゴリズムとモデルの使用を指します。これらのモデルは、既存のデータパターンから学習し、元のデータに似た新しい出力を作成することができます。

Web 3 と空間コンピューティング

ブロックチェーンや暗号通貨のような分散型テクノロジーを特徴とする Web3 は、仮想共有空間であるメタバースとともに、デジタル環境を再構築しつつあります。これらのテクノロジーが進化を続ける中、小売業界は大きな変革の崖っぷちに立たされています。小売業者は、没入型テクノロジーを活用してバーチャルな店頭を作り、顧客が商品を探し、バーチャルで試し、斬新な方法でブランドと関わることができるようになります。

コンピュータービジョンとセンサー

コンピュータービジョンとセンサー技術は近年大きく進歩し、実店舗の真のデジタル化に貢献しています。コンピュータービジョンには、機械が視覚データを解釈し理解できるようにするためのアルゴリズムと人工知能の使用が含まれます。物体検出、顔認識、画像分類、追跡など、さまざまな機能が含まれます。センサーは、光、温度、動き、近接などの物理的な入力を検出・測定するデバイスです。小売業では、棚、ショッピングカート、店舗入口、ドレッシングルームなど、さまざまな場所にセンサーを配置してデータを収集し、リアルタイムのモニタリングを可能にします。
小売業者は、顧客の動線パターンに関するデータを収集するだけでなく、Amazon の Just Walk Out テクノロジーを利用することで、会計時の無駄の多くを取り除くことができます。

コンポーザブルコマース

デジタル革命は小売業界を変革し、新たなビジネスモデルと消費者の期待を可能にしました。競争力を維持し、進化する顧客の需要に応えるためには、小売業者は革新的なアプローチを採用しなければなりません。コンポーザブルコマースは、小売業者が迅速かつ効率的に適応できるようにする有望な戦略として登場しました。コンポーザブルコマースとは、マイクロサービスと呼ばれるあらかじめ構築された独立したコンポーネントを組み合わせることで、デジタルコマースエクスペリエンスの構築と変更を可能にする手法です。これらのマイクロサービスには、商品カタログ管理、チェックアウトプロセス、決済ゲートウェイ、パーソナライゼーションエンジンなど、さまざまな機能を包まれています。これらの機能を切り離すことで、小売業者はマイクロサービスやコンテナ、Amazon API Gateway、AWS AppSync などのサービスを利用して、柔軟でスケーラブルなコマースアーキテクチャを構築することができます。

AWSはどのように役立ちますか？

AWS は、問題の最終的な解決策を描き、その目標達成に必要なタスクを決定していくため、小売業者と一緒に課題から逆算して取り組みます。
AWS は、小売の文脈でこれらのテクノロジーを常に探求していて、変革に関心のある小売業者と一緒に挑戦することに意欲的です。

結論

ここまで見てきた 4 つの技術領域の中で、機械学習は深層学習や生成系 AI、そして最終的には人間の能力を凌駕する自律システムである人工知能のような分野は、小売業にとって最大の可能性を秘めています。その性質上、機械学習テクノロジーは「学習」し、改善し続けます。しかし、他のテクノロジーも素晴らしい影響を与えるため、小売業者はこの 4 つすべてに注意深く追随し、どのユースケースが自社にとって最大の価値をもたらすかを見極める必要があります。

これらのテクノロジーの詳細については、小売業向けのユースケース、メリット、ソリューションを紹介した電子書籍 Seismic shifts in Retail をダウンロードしてください。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。

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David Dorf

David Dorf は、AWS のワールドワイド・リテール・スペシャリストとして、小売業向けソリューションの提供に注力しています。David は以前、Infor Retail、Oracle Retail、360Commerce、Circuit City、AMF Bowling、Schlumberger のリテール＆バンキング部門で、様々なテクノロジーを使ったリテールシステムの開発に携わっていました。また、NRF-ARTS の技術標準に数年間携わり、現在も Retail Orphan Initiative の慈善活動を支援しています。バージニア工科大学とペンシルベニア州立大学で学位を取得しています。

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