小売業者へのメッセージは 「最適化するか、それとも死ぬか」
これは AI (人工知能)に関する新たな全国調査から得られた明確な結論です。Blue Yonder が実施したこの調査から、小売業の大多数の経営幹部は以下のような状況であることが明らかになりました。
- AI に関する知識が極めてまたは非常に豊富であると考えている (85%)
- 事業運営に AI を適用することにためらいはない (85%)
- サプライチェーンまたは注文管理に関連する 1つ以上のアプリケーションで AI を使用している (95%)
- 今後5年間に AI をオムニチャネル実行に採用することを優先課題としている (96%)
これらの結果から重大なポイントが浮き彫りになります。つまり、AI を取り入れない小売業者は、ほぼ確実に後れを取ります。McKinsey & Company の調査によると、すでに小売部門の収益の70% を上位10% の小売業者が生みだしている状況です。しかもそのシェアは確実に拡大しそうです。(Harvard Business Review の言葉を借りれば) AI と分析の「最先端技術を運用」しているのは業界の巨大企業数社です。
企業の生き残りのためには、AI とともに前進する、それも迅速に前進する必要があります。
急速な変革
Blue Yonder のプロダクトマネジメントコマースおよびデータサイエンス担当コーポレートバイスプレジデント Srinivas Pujari は、Blue Yonder に入社するまでの20年間、数々の著名な小売業者に在籍していました。そこで AI がいかに迅速に小売業を変革させるかを目の当たりにしています。
ChatGPT などの生成 AI ツールが一般公開されて以降、AI は議論の大きな的となっています。しかし、ChatGPT という用語が一般に普及するずっと前から、小売業者は予測 AI や機械学習 (ML) を活用してきたと Pujari は指摘します。
2016 年には、McKinsey Global Institute が ML のパワーを大きく取り上げています。高度なデータ分析を利用する小売業者は、営業利益の最大19% アップを経験しました。2021 年には、Gartner Group が小売業における23の AI ユースケースを明らかにしました。
Pujari は、小売業者の AI への理解は「数年前より進歩している」と言っていますが、変革のペースも加速しています。変化をなかなか受け入れられない企業は、遅れを取ることになるでしょう。
AI による強力な後押し
AI がビジネスに及ぼす影響を予知するのに水晶玉は必要ありません。世界中の小売業者が、AI を活用することで大きな成長を遂げています。
最近 Blue Yonder と提携した企業をいくつか取り上げます。
- Bonprix: 30か国に展開するトップファッション小売業者です。しかし、同社は価格設定とプロモーションを固定の価格換算表に紐付けていたため、このプロセスを刷新して多国間で価格を最適化する必要がありました。そこで Bonprix が目を付けたのが、AI/ML を利用した自動価格設定ソリューションです。同社は2桁の売上増を経験し、品目あたりの収益も向上しました。
- Constellation Brands: ビール、ワイン、スピリットの国際的な大手メーカーは80億ドルの年間収益を誇り、そのポートフォリオには Corona、Modelo、Robert Mondavi、Svedka ウォッカ、Casa Noble テキーラなど多数が含まれます。しかし、Constellation は、急速に変化している市場で過去のデータに頼っており、将来を予測するデータが必要でした。予測分析の導入によって、Constellation はさまざまなカテゴリで売上を最大6% アップさせました。
- The Source: カナダ最大手の家電量販店は、大規模で多様な製品ポートフォリオを抱えていることから課題に直面しており、特に需要予測に問題がありました。そこで The Source は、在庫および受注予測の精緻化のために AI を取り入れました。その結果、わずか2年間で在庫投資を19% 削減し、セルスルーも98% まで向上しました。
- DM: ドイツ最大のドラッグストアチェーンで、ディストリビューションセンターに適切な商品を確実に配置する必要がありました。そこで需要予測に AI を取り入れたところ、すぐに成果が表れました。正確な需要予測によって、在庫精度、配送時間、人員計画が改善されました。
Pujari は次のように結論付けています。「結局はすべて、お客様との約束を守れるかどうかの問題です。AI を使えば予測分析が驚くほど強化されます。AI はあらゆる種類の変数を取り込み、これらの要因がもたらす影響をリアルタイムに示すことができます」
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