本記事は、米国RetailNext社と共同で執筆した記事です。株式会社GRoooVEは、日本を代表するRetailNextのソリューションパートナーです。

現在、アメリカで大ブームを巻き起こしているRetailNext。ローンチ以来、AIセンサーの設置台数は全世界で累計10万台を突破しました。店舗計測におけるグローバルなスタンダードとして、RetailNextはますます成長を遂げています。

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目まぐるしく変化する今日のデジタル時代において、小売企業は競合他社に優位に立ち、ショッピング体験を向上させる革新的な方法を常に模索しています。その中で大きな注目を集めているのが、生成AI（ジェネレーティブAI、生成型人工知能）です。

このブログでは、生成AIとは何か、小売企業が生成AIに注目すべき理由、そして生成AIが実店舗型の小売企業をどのように変革できるのかを探ります。さらに、生成AIを活用して店頭販売やロイヤルティプログラムの促進に成功した小売企業の実例をご紹介します。

 

生成AIとは何か

生成AIの基本的な概念とメリット

生成AI（ジェネレーティブAI）とは、画像、動画、テキスト、音声などの新しいオリジナルコンテンツを生成するためにモデルをトレーニングする人工知能技術のサブセットを指します。

この代表例が、テキスト生成チャットボット「Chat GPT」です。Chat GPTは、リリースからわずか2ヶ月で1億人のユーザー数に到達しました。ロイター通信によると、この驚異的な生成AIは、史上最も急成長した消費者向けアプリケーションであると言います。

参考までに、TikTokは世界的なローンチから約9カ月かけて同様のユーザー数に達し、Instagramは2年以上かかりました。

現在、生成AIをめぐるイノベーションとそれに伴う関心は、史上最高水準にあります。

既存のデータに依存する、あらかじめ決められた行動を自動化する従来のAIとは異なり、生成AIはデータから学習したパターンや関係性を活用することで、ユニークで独創的なコンテンツを自律的に新たに創出する驚くべき能力を持っています。

ディープラーニング・アルゴリズムとニューラルネットワークを活用することで、生成AIは人間の創造性を模倣し、非常にリアルで人間の作成したコンテンツと見分けがつかないようなアウトプットを生み出すことができるのです。

この生成AIの革新性は、専門的な知識を持たない一般人でも比較的容易にコンテンツ作りができる点にあります。

生成AIの比類なきパワーについて懸念を示す声（最も顕著なのは、それが雇用にもたらす脅威について）もありますが、このテクノロジーが人間がより効率的に業務をこなすのを助けることができる点に注目すべきです。

小売業界でもこのテクノロジーを運用する機会は、無限にあると言えるでしょう。

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参考資料：生成AIとは？ 従来のAIとの違いや企業活用のメリットを解説｜NECソリューションイノベータ株式会社

 

小売企業が生成AIに注目すべき理由とその活用事例

実店舗を持つ小売業者は、従来、オンラインショッピングの利便性とパーソナライゼーションに対抗しなくてはならないという課題に直面してきました。

生成AIは、実店舗がこのギャップを埋め、顧客に斬新で魅力的な体験を提供するためにエキサイティングな機会をもたらすことを示しています。

ここでは、小売企業が生成AIに注目すべき理由を3つ説明します。

 

パーソナライズされた商品の推奨

生成AIのアルゴリズムは、購入履歴、嗜好、ソーシャルメディアでのやり取りなど、膨大な量の顧客データを分析し、高度にパーソナライズされた商品推奨を生成できます。

これにより、小売業者はターゲットを絞った提案を行い、顧客のロイヤルティを高め、ショッピング体験を向上させることができます。

Starbucks（スターバックス）は、パーソナライズされた顧客体験を提供するための主要なツールとしてモバイルアプリを活用しています。このアプリは、購入履歴、嗜好、よく利用する店舗などの様々なデータポイントを収集・分析し、個々の顧客にカスタマイズされたおすすめ商品やオファーを提供します。

スターバックスは、AIアルゴリズムを活用して顧客一人ひとりの嗜好を理解し、ドリンク、食品、プロモーションオファーに関するパーソナライズされた提案を作成しています。

AI主導のパーソナライゼーション導入に成功したスターバックスの事例は、実店舗型の小売 / ホスピタリティ業界でも、テクノロジーを活用することで、顧客にパーソナライズされた有意義な体験を提供できることを実証しています。

 

バーチャル試着体験

生成AIは、商品のリアルなバーチャルイメージを作成することができ、顧客は衣服やアクセサリー、化粧品までをもバーチャルで試着することができます。この没入型体験は顧客エンゲージメントを高め、物理的な在庫の必要性を減らすことができるため、小売業者のコスト削減につながります。

Sephora（セフォラ）は、Virtual Artist拡張現実のエンジンに生成AIを活用しています。顧客はSephoraのアプリを活用して、スマートフォンからメイクアップ製品をバーチャルに試着し、さまざまなルックを試すことができます。

これは、顧客のショッピング体験を向上させるだけでなく、購入可能性やブランド・ロイヤルティを高めることにもつながります。

 

インタラクティブなビジュアル・ディスプレイ

生成AIは、顧客のジェスチャーや動きを検知し、対話に反応・適応する魅力的なビジュアル・ディスプレイを作成することができます。小売業者はディスプレイを介して顧客にユニークでインタラクティブな体験を提供することで、注目を集め、来店を促すことができるのです。

adidas（アディダス）は生成AIを活用し、革新的な「Knit for You （ニット・フォー・ユー）」コンセプトを、2016年末からベルリンにてポップアップストア形式で導入しました。

顧客のデザインの選択にリアルタイムに応えるインタラクティブなディスプレイを使って、カスタム・ニット・セーターをデザインすることができます。

このユニークでパーソナライズされた体験は大きな注目を集め、話題を呼び、その結果、来店客数と売上を増加させることに成功しました。

customers first get their body scanned via laser and use gestures to project different patterns onto their torso to see which one suits them best. Then, they select the desired colour combination on the computer (for now, the material is limited to merino wool) and wait for a period of four hours, in which the sweater is knitted in store, finished by hand, washed, dried and provided with tags.

具体的には、まず身体をレーザーでスキャンし、さまざまなパターンをジェスチャーで自分の胴体に投影して、どれが一番似合うかを見ます。その後、コンピューター上で希望の色の組み合わせを選び（今のところ素材はメリノウールに限定）、4時間ほど待つと、店内でセーターが編まれ、手作業で仕上げられ、洗濯、乾燥、タグ付けされます。

出典：Sweaters on demand: Adidas introduces “Knit for You”｜FashionUnited

出典：Knit for You! Die adidas STOREFACTORY.｜Gesamtmasche｜adidas AG

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生成AI技術の導入・活用が実店舗チームをどのようにサポートするか

小売業界全体への影響

生成AIは、実店舗の店員への価値あるサポートとより充実した顧客体験を提供し、全体的な運営効率を向上させることができます。

商品カタログからチャットボットに至るまで生成AIを統合することにより、商品やブランド情報を速やかに共有するなど実店舗チームはパフォーマンスを高め、顧客と質の高い時間を過ごして信頼関係を築けるようになり、コンバージョンを増やすことができます。

 

販売スタッフ支援と在庫管理の効率化

店舗の販売スタッフが販売するためにはデータに基づくサポートが必要であり、世界がデジタル化していくにつれて、使用するBIツールも進化しなければなりません。

生成AIは、スタッフがタブレットやインタラクティブ・ディスプレイからアクセスできるバーチャルな商品カタログを作成します。カタログには、色、サイズ、スタイルのバリエーションを含む膨大な種類の商品を掲載できます。

AIによって生成されたビジュアルを活用することで、スタッフは入手可能な商品の包括的なビューを便利かつプロフェッショナルに顧客に提供できます。この技術により、より幅広い在庫商品を紹介し、顧客は十分な情報に基づいた購入決定を下すことができるようになります。

これらのAIモデルはまた、商品の在庫状況、補充の必要性などに関して、正確で最新の情報をスタッフに提供し、リアルタイムの在庫管理を容易にします。店舗スタッフは店内の商品を素早く確認し、在庫切れの場合は代替オプションを顧客に提案できます。

AIにより業務効率が向上し、購入プロセスが合理化され、顧客の不満や摩擦も最小限に抑えられます。わざわざ店の奥まで走って在庫を確認しにいく時代は終わったのです。

 

定型業務の負担軽減と顧客サービスへの注力

AIを搭載したチャットボットやバーチャルアシスタントを店舗のシステムに統合することで、顧客の一般的な問い合わせに迅速に回答できるようになるため、スタッフの業務をより複雑でパーソナライズされた対話に集中させることができます。

生成AIが定型業務の負担を軽減させることで、スタッフは多くの時間と注意を顧客に向けられるようになり、より高いレベルのサービスを提供し、顧客と良好な関係を築くことができるようになります。

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生成AIが小売企業にもたらす課題

データプライバシーの懸念

生成AIを搭載したシステムを小売企業に導入する際、データプライバシーの懸念が重要な課題となります。

パーソナライズされたサービスを提供するために大量の個人データを収集しますが、これには不正アクセスや不適切な使用などのリスクが伴います。

特に購買履歴や行動パターンを学習する過程でのデータ管理の不適切さはプライバシー侵害を引き起こし、消費者の信頼を失う可能性があります。

そのため、企業はデータ管理の透明性を高め、厳格なプライバシーポリシーのもと、AI生成データの収集・分析を実施し、各国のデータ保護法に従った適切なデータ処理手続きを確立する必要があります。

特に、EUのGDPRに対応するためには、データの収集・保存・活用に関する明確なプロセスを構築し、必要に応じてデータの削除や、個人情報を取得しない「データの匿名化」を採用することが重要です。これにより、企業は顧客の信頼を維持しながら、生成AIを効果的に活用できるようになります。

 

生成AI導入の技術的なハードル

生成AIの導入には高度な技術や知見が必要であり、専門的なスキルを持つ技術者によるAIモデルのトレーニングやデータ管理が求められます。また、大量のデータが必要になるため、計算集約的なアルゴリズムによる処理速度やストレージの問題も存在します。

生成コンテンツの品質を確保するためには継続的なモニタリングが必要で、これらの要因が技術的ハードルを高めています。企業は、高度で高性能なインフラ整備や専門家の採用、技術研修に投資し、最新の技術トレンドを追うことが求められます。

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関連記事：AIカメラで顧客データを取得した場合、プライバシーはどうなる？

 

まとめ

生成AIは、実店舗型の小売企業に革命をもたらす大きな可能性を秘めています。

このテクノロジーを活用することで、小売企業はパーソナライズされたショッピング体験、バーチャル試着、インタラクティブなディスプレイなどを通じて顧客を惹きつけることができます。スターバックスやSephora、adidasに代表されるように、生成AIは売上、顧客エンゲージメント、ロイヤルティを向上させます。

生成AIの力を取り入れ、うまく活用している実店舗型の小売企業は、進化し続ける小売業界で成功するために達成できることを再定義しています。

責任感と明確な目的のもとに生成AIを取り入れることで、小売企業は、店舗スタッフをサポートし、魅力的な店舗を作り、スムーズな店舗体験により顧客ロイヤルティを高めることができます。

急速かつ大規模な技術革新が進む時代において、小売業者がこれらのアプリケーションをどのように運用し、EUのような地域特有のガードレールを乗り越えていくのか、興味深いところです。

オンラインとオフラインの双方で歴史が展開していく様子を見ることができる現代は、最もエキサイティングな時代であると言えるでしょう。