小売業用人工知能の世界市場規模/シェア/動向分析レポート：ソリューション別、種類別、エンドユーザー別（～2030年）
市場概要
小売業におけるAI市場は、2024年の311億2,000万米ドルから2030年には1,647億4,000万米ドルに拡大し、予測期間中の年平均成長率は32.0%と予測されています。
eコマースの急成長とオムニチャネル小売戦略の採用拡大が、この分野でのAI導入を後押ししています。AIはオンラインとオフラインのチャネルの統合を強化し、小売業者が一貫性のあるシームレスなショッピング体験を提供できるようにします。AIツールは、動的な価格設定、リアルタイムの在庫追跡、チャネルを超えたパーソナライズされたプロモーションなど、デジタルファーストの小売業界で競争力を維持するために不可欠な活動をサポートします。より多くの消費者が複数のタッチポイントを利用するようになるにつれ、小売業者は業務を最適化し、オムニチャネルの買い物客の高まる需要に応えるためにAIを活用するようになっています。
ジェネレーティブAIは、パーソナライズされた顧客体験と業務効率の革新を促進することで、小売業におけるAIのパラダイムを大きく変えようとしています。商品説明、マーケティング・キャンペーン、ビジュアル・デザインなどの新しいコンテンツを生成するジェネレーティブAIの能力により、小売業者はインタラクションをカスタマイズし、エンゲージメントを高め、売上を伸ばすことができます。Gen AIは、監視プロセスの自動化と効率化を実現します。アル・アルゴリズムは、過去のデータと現在のパフォーマンスから問題を診断し、人間の干渉を受けずに解決策を見つけることができます。この予測管理へのシフトは、システムの信頼性を高め、運用効率を高め、コストを削減します。Alは、消費者の嗜好がデジタルやオンデマンド体験にシフトする中、小売業者がより良く理解し、進化する行動に対応するための重要なツールとなっています。ジェネレーティブAIはまた、リアルタイムでコンテキストを認識した応答を提供し、サービスの提供と満足度を向上させるAI搭載チャットボットを使用することで、顧客サービスにおいても重要な役割を果たしています。さらに、小売企業は需要予測、サプライチェーン最適化、ダイナミックプライシング戦略にジェネレーティブAIを活用し、より正確な在庫管理とコスト削減を実現しています。
テクノロジーの進歩により、より自然でシームレスなコミュニケーションがますます促進され、消費者は小売業における会話型AIに積極的にガイダンスを求めるようになっています。チャットボットやバーチャルアシスタントなどの会話型AIにより、小売業者はオファーやショッピング体験を指先で操作し、買い物客にパーソナライズされた推奨を提供することができます。AIを搭載した小売業のチャットボットは、顧客ケアコストを大幅に削減し、顧客体験とカスタマーサービスエージェントの経験を強化し、より強力な顧客エンゲージメントを構築することが実証されています。AIを活用したチャットボットは、一般的な質問への回答からパーソナライズされた商品推奨の提供まで、大量の顧客からの問い合わせに対応することができます。小売企業は、会話型AIを活用して顧客サービスを合理化し、ショッピング体験を向上させ、全体的な業務効率を改善します。会話型AIは、ファッションのトレンドに合ったものを勧めたり、特定のドレスに合う靴を勧めたりするなど、きめ細かなアドバイスを提供します。SephoraやH&Mなどのブランドは、すでにこのようなツールを使って、商品購入時のバーチャルアシスタンスを提供しています。
小売業におけるAIの導入には多額の投資が必要な場合が多く、特に小規模な小売業者にとっては大きな障壁となっています。アルソリューションは、控えめなアプリケーションであっても、ハードウェア、ソフトウェア、データ管理構造を必要とすることがよくあります。Alモデルのトレーニングに必要な大量のデータを処理するには、クラウド・コンピューティング・サービスが必要なため、コストはさらにかさみます。さらに、Alを使用するには高度なスキルを持つ労働力が必要なため、雇用やトレーニングのコストが高くなります。初期投資はかかるものの、多くの小売企業にとって、AI導入の長期的なメリットはコストを上回ります。
システムのメンテナンス、アップデート、データ保存など、AIに関連する継続的な運用コストは、財務的な負担をさらに増やします。大企業は、長期的なROI（Return On Investment：投資収益率）を重視しています。同時に、小規模な小売店舗が持続的に利益を上げるためのルートはあまり強調されていないため、Al技術の採用が遅れる可能性があります。
Alテクノロジーは、小売企業に顧客エンゲージメントを強化する有利な機会を提供します。Al駆動型のチャットボット、レコメンデーション・エンジン、バーチャル・アシスタントを活用することで、小売業者はパーソナライズされたリアルタイムのサポートを提供し、顧客満足度を大幅に高めることができます。SephoraのVirtual ArtistやH&Mのチャットボットなど、Alを活用したカスタマーサービスツールは、顧客の商品選択をサポートします。これらのツールは、個人の嗜好や過去のショッピング行動に基づいて、顧客に合わせた提案を提供します。これらのシステムは24時間365日利用できるため、小売業者は通常の営業時間外でも複数のプラットフォームで顧客と関わることができ、カスタマージャーニーを向上させることができます。
H&Mは最近、チャットボット機能を拡張し、パーソナライズされたレコメンデーションやファッションのヒントを提供することで、顧客とのインタラクションを改善しました。同様に、AmazonはAlを活用したパーソナライゼーションにより、カスタマイズされたおすすめ商品を提供し、売上拡大に貢献しています。
AIテクノロジーは、小売業者が盗難や詐欺に対処する方法を変革し、セキュリティを強化し、損失を最小限に抑えるための高度なツールを提供しています。AIを活用したリアルタイムの監視、行動パターン分析、不正検知システムは、こうした問題を未然に防ぐために活用されています。2023 National Retail Security Survey（2023年全国小売セキュリティ調査）によると、小売業者はシュリンクの憂慮すべき増加に直面しており、その損失額は前年の939億米ドルから2022年には1,112億米ドルに上ります。組織的小売犯罪（ORC）は、同期間に 26.5％増加し、大きな要因となっています。この急増は、Alベースのロス防止および不正検知システムに圧力をかけています。
Alツールは、監視を強化し、盗難パターンを特定し、将来の事件を予測するのに役立ちます。しかし、有効性とプライバシーの懸念のバランスを取り、すべてのシステムが誤検知を招かないようにすることは困難です。盗難防止における誤認識は、顧客体験に悪影響を及ぼす可能性があり、セキュリティにおけるAlの役割をさらに複雑にしています。さらに、National Retail Security Surveyのレポートによると、小売企業の66.1%が犯罪対策により多くのリソースを割いており、AIを活用したソリューションへの需要が高まっていることがうかがえます。しかし、不正検知や資産保護のためにAIを導入するには、多大な先行投資、継続的なトレーニング、新しい盗難戦略に適応するためのアルゴリズムの微調整が必要です。
小売業向けAI市場は競争が激しく、特定またはニッチなセグメント向けにソリューションを提供するベンダーが多数存在します。小売分野のAI市場では近年、いくつかの変化が生じています。現在、ベンダーはさまざまな提携や協力関係を結び、幅広い要件に対応する包括的なソリューションを開発しています。マイクロソフト（米国）、IBM（米国）、グーグル（米国）、アマゾン（米国）、オラクル（米国）、セールスフォース（米国）、エヌビディア（米国）などは、このエコシステムで事業を展開する主要プレイヤーの一部です。
パーソナライズされた商品レコメンデーションは、顧客体験の向上と売上増に不可欠です。顧客の行動、過去の購入履歴、嗜好を分析することで、Alアルゴリズムは個人の嗜好に合わせた商品を提案します。これにより、小売業者はより魅力的で適切なショッピング体験を提供し、顧客満足度とロイヤルティを高めることができます。正確な商品推奨は、同じ顧客からのリピート販売の確率を高めます。
アルは、店舗の効率的なレイアウト、統合されたチェックアウトプロセス、店舗での注文管理を通じて、オフライン店舗の機能性と顧客体験を向上させます。アマゾン・ゴーやスマート・ロボット・サービスのようなアプリケーションは、スマート・チェックアウトで店内の顧客を誘導したり、棚にある商品の補充を手伝ったりします。TargetやCarrefourなどの企業は、Alを使用して、予測分析の助けを借りて、顧客の行動や在庫管理を分析しています。アルは、様々なデータを統合し、パーソナライズされた店頭プロモーションを推奨するPOS（販売時点情報管理）システムを強化しています。WalmartやCarrefourなどのスーパーマーケットやハイパーマーケットでは、コンピュータ・ビジョンと予測分析を使って在庫を管理し、欠品を最小限に抑えています。また、専門店やコンビニエンスストアでも、より良い顧客体験を提供するためにAlが使用されています。百貨店やディスカウントストアなどのオフラインチャネルでは、Alアプリケーションは顔識別と顧客動線分析で構成され、より良いショッピング体験のために足元の管理や店舗レイアウトの改善に役立っています。
小売業におけるAI市場で最大の収益シェアを占めるのは北米です。この地域の企業は、技術の早期採用者です。この地域は、AIの可能性に対する意識の高まり、顧客体験の向上に対するニーズ、自動化とデータ分析による生産性の向上など、いくつかの要因によって急速に拡大しています。この地域は、ハイテク大手からの多額の投資と政府の支援により、AI小売セクターをリードすることが期待されています。北米の強力なAIエコシステムとイノベーションは、多額のベンチャーキャピタルを惹きつけ、経済成長を後押しします。また、2024年8月にメイシーズがRoktと提携するなど、小売企業はAIソリューションを活用して顧客エンゲージメントを向上させるために重要なパートナーシップを結んでいます。AIに関するグローバルな包括性のためのパートナーシップ」を掲げる米国などの地方自治体は、倫理的なAIの実践を促進することを目指しており、小売業におけるAIの導入をさらに加速させています。グーグル、IBM、マイクロソフトといった大手AIベンダーの存在は、この地域における小売AIのイノベーションを加速させています。
2024年10月、マイクロソフトとRezolve AIは、AIを活用したコマースソリューションを通じて小売業のイノベーションを強化するために提携しました。RezolveのBrain SuiteはMicrosoft Azureと統合され、小売企業にデジタルエンゲージメントと業務効率化のための高度な機能を提供します。
2024年9月、セールスフォースとエヌビディアは、顧客と従業員の体験を変革する高度なAI機能の開発で提携。両社は、自律的に動作し、複雑なビジネスコンテクストを理解し、より自然かつ直感的に人間と対話できる新世代のAIエージェントやアバターを開発することを目指しています。
2024年6月、バス＆ボディワークスはアクセンチュアと共同で、中核となるデジタルおよびテクノロジー・プラットフォームの近代化、変革、簡素化を行いました。この複数年にわたるプログラムは、Bath & Body Works のブランドを向上させ、デジタル、MarTech、AI、および gen AI の最新テクノロジーを活用して成長を促進する戦略の一環です。
2024年4月、マイクロソフトとコカ・コーラ社は、コカ・コーラのテクノロジー戦略を推進するため、5年間の戦略的パートナーシップを締結しました。このパートナーシップでは、マイクロソフトのクラウドとジェネレーティブAIを活用しています。
主要企業・市場シェア
小売業における人工知能市場は、幅広い地域で存在感を示す少数の主要プレーヤーによって支配されています。小売業における人工知能市場の主要プレーヤーは以下の通り。
Microsoft (US)
IBM (US)
Google (US)
Amazon (US)
Oracle (US)
Salesforce (US)
NVIDIA (US)
SAP (Germany)
ServiceNow (US)
Accenture (Ireland)
Infosys (India)
Alibaba (China)
Intel (US)
AMD (US)
Fujitsu (Japan)
Capgemini (France)
TCS (India)
Talkdesk (US)
Symphony AI (US)
Bloomreach (US)
C3.AI (US)
Visenze (Singapore)
Pathr.ai (US)
Vue.AI (US)
Nextail (Spain)
Daisy Intelligence (Canada)
Cresta (US)
Mason (US)
Syte (Israel)
Trax (Singapore)
Feedzai (US)
Shopic (Israel)
【目次】
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス 推進要因 阻害要因 機会 課題
5.3 小売における人工知能の簡単な歴史
5.4 小売業における人工知能市場：エコシステム分析／市場マップ
5.5 ケーススタディ分析
5.6 サプライチェーン分析
5.7 関税と規制の状況 プロセッサとコントローラ（HSN: 854231）に関連する関税 規制機関、政府機関、その他の組織- 北米- 欧州- アジア太平洋- 中東＆アフリカ- ラテンアメリカ 主要規制
5.8 価格分析 主要企業の平均販売価格動向（ソリューション別） 指標価格分析（タイプ別
5.9 貿易分析 プロセッサとコントローラの輸出シナリオ プロセッサとコントローラの輸入シナリオ
5.10 技術分析 主要技術-自律型AIと自律型エージェント-カジュアルAI 補完技術-エッジコンピューティング-ビッグデータ分析 隣接技術-ブロックチェーン-サイバーセキュリティ
5.11 特許分析 主要特許リスト
5.12 ポーターズファイブフォース分析 新規参入の脅威 代替品の脅威 供給者の交渉力 買い手の交渉力 競争相手の強さ
5.13 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.14 主要ステークホルダーと購買基準 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 購買基準
5.15 2024-2025年の主要な会議とイベント
5.16 小売市場における人工知能の技術ロードマップ 短期ロードマップ（2023年～2025年） 中期ロードマップ（2026年～2028年） 長期ロードマップ（2028年～2030年）
5.17 小売業における人工知能導入のベストプラクティス
5.18 現在のビジネスモデルと新たなビジネスモデル
5.19 小売業における人工知能で使用されるツール、フレームワーク、技術
5.20 投資と資金調達のシナリオ
5.21 小売業における人工知能市場へのAI/GEN AIの影響
小売業における人工知能の市場規模、提供製品別
6.1 オファリングの導入 市場促進要因
6.2 ソリューション
6.3 サービス：サポート＆メンテナンス
小売業における人工知能の市場規模：タイプ別
7.1 導入タイプ 市場促進要因
7.2 ジェネレーティブAI
7.3 その他のAI 機械学習 自然言語処理 コンピュータビジョン 予測分析
小売業における人工知能の市場規模、業務機能別
8.1 導入ビジネス機能 市場促進要因
8.2 マーケティングと販売
8.3 人事
8.4 財務・会計
8.5 オペレーション
8.6 サイバーセキュリティ
小売業における人工知能の市場規模、エンドユーザー別
9.1 導入エンドユーザー：市場促進要因
9.2 チャネルタイプ別エンドユーザー オンラインオフライン – コンビニエンスストア – その他のオフライン店舗（百貨店、ディスカウントストア） 小売における人工知能市場規模（地域別）
…
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レポートコード：TC 5669