小売業者は生成AIを活用して、顧客と従業員のサポートを強化できます
小売業界がよりデジタル化され、オンデマンドの消費者ベースへと移行する中、AIは小売業者にとって、進化する消費者行動をより深く理解し、それに応えるための秘密兵器になりつつあります。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はカスタマー・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メリットを小売業者がさらに引き出すのに役立ちます。
生成AIは、Eメール、画像、動画、音声ファイル、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、長期にわたって効果を維持できます。この非構造化データを活用することで、小売業における実務のさまざまな側面にメリットをもたらします。例えば、チャットボットによる顧客サービスの強化や、より効果的なメールルーティングの促進などです。実際の例として、ユーザーを適切な担当者につなぐ、またはユーザーガイドやFAQに誘導するなど、ユーザーを適切なリソースに誘導することが挙げられます。
小売業者は、AIを業務のさまざまな側面に統合し、AIを中心とした戦略を構築する必要性を認識しています。IBMの最新のCEO調査によると、業界の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重点を置いており、調査対象の小売業CEOの42％が、今後3年間で成果を上げるために生成AI、ディープラーニング、機械学習などのAIテクノロジーに期待を寄せています。このデータは、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％が既に生成AIの導入に投資しているという、最近のIDC Europeの調査結果 と一致しています。
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。調査アナリスト会社IHL Group社による最近の予測では、2029年までに生成AIが小売業に総額9.2兆米ドル相当の経済的影響を及ぼしそうだと予測されています。生成AIは現在、2023年に小売業界の最終利益に及ぼす影響のわずか9％を占めるに過ぎませんが、IHL社は、生成AIが2029年までに総財務影響の78％を占めるまでに成長し、その年の総額は4.4兆米ドルに達すると予測しています。
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。顧客行動の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まで、AIはカスタマー・ケア、業務効率化、人材変革など、いくつかの重要な分野で業界の効率性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が小売業とCPG業界のCEOを対象に人工知能に対する意見について最近実施した調査により、現在これらの業界の最優先事項がカスタマー・ケアにあることがわかりました。カスタマー・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得られる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した。このようなデータ駆動型のアプローチは、製品の設計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を促進するのに役立ちます。
生成AIはカスタマー・ケアの認知アシスタントとしても機能し、会話履歴、感情分析、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。また、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、カスタマー・ロイヤルティーを高め、競争上の優位性を提供します。
運用効率
運用効率に関しては、AIテクノロジーにより価格戦略、在庫管理、物流が強化され、増収を実現しながら、顧客にシームレスなショッピング体験を提供できます。例えば、生成AIを使用すると、動的価格設定の需要変動を予測し、配送時間や配送コストなどの要素を分析して物流を改善することで、価格設定とフルフィルメント戦略を最適化でき、コスト削減とカスタマー・サービスの強化につながる可能性があります。
生成AIは同様に、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ぎながら、在庫の補充と割り当てを自動化することもできます。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。
タレント・トランスフォーメーション
3つ目の潜在的影響領域は人材変革であり、小売業者は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することができます。オンボーディングが完了すると、従業員には生成AIによって作成されたパーソナライズされた適応型トレーニング・プログラムが提供され、個人の学習スタイルや知識のギャップを特定できるようになります。
IBM Institute for Business Value（IBV）が実施した最近の調査によると、既存の従業員に新しいスキルを身につけさせることは、経営幹部が抱える最大の人材関連の問題です。調査対象となった小売業の経営幹部は、現在自社が抱える人材に関する最大の課題として「テクノロジー・リテラシーの低さ」と「既存の人材のスキルアップ」の2つを挙げました。調査対象となった小売業の幹部は、今後3年間でAIと自動化を導入した結果、従業員の41％以上がスキルの再習得が必要になると見積もっています。回答した小売業の幹部のほぼ半数が、外部から人材を雇用するのではなく、再教育に投資していると答えています。
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、3つのモードでIBMのAIにアクセスできます。中でも最も注目すべきは、コアワークフローにおける生成AIの影響を加速して生産性を向上させるAI製品ポートフォリオ、IBM® watsonxです。その他のIBM AI製品には、IBM® watsonx Orchestrate、IBM® watsonx Code Assistant、IBM® watsonx Assistantが含まれています。3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にするために、watsonxをリリースしました。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開発者がオープンで直感的なユーザー・インターフェースを通じて、従来の機械学習と基盤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、デプロイするための次世代エンタープライズ・スタジオです。watsonx.dataは、基盤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、レイクハウス・アーキテクチャーとオープン・データ形式に基づくデータ・リポジトリーです。3番目のコンポーネントはwatsonx.governanceで、2023年12月に利用可能になる予定の、企業全体のガバナンス・プロセスを指定および管理し、リスクを管理するための強力なツール・セットです。
将来的には、小売業者はwatsonx.dataを使用して、大量の異なる非構造化顧客データを活用し、watsonx.aiでモデルを構築して、パーソナライズされたショッピング推奨のための推奨アルゴリズムを活用するようになるかもしれません。小売業者は、顧客の同意を得て、過去の購入履歴や閲覧行動に基づいて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することができるでしょう。そうなれば、watsonx.governanceを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。
これらのツールを活用すれば、小売業者は生成AIを戦略の不可欠な要素として取り入れる態勢が整い、ますます複雑で変化の速い消費者環境に対応できるようになります。
watsonxが責任あるAIワークフローを企業に組み込み、加速させる仕組みをご覧ください。