特に、技術の進歩により、既存の店内技術との統合が容易になり、コストもより手頃になっていくことが予想されます。
センサーやカメラ、適切なAIシステムなど、レジなし店舗に関する世界売上高は、2022年に62億ドル、2025年には倍以上の126億ドルになると予測しています。また、10年後には非接触型コマースは主流となり、2030年にはそうしたテクノロジーの売上高は607億ドルに達すると予測しています。
没入型カスタマーサービス
AIはすでに、お客様と従業員の双方の体験を向上させるメリットを提供しています。カスタマーサービスにおけるAIの利用はまだ初期段階ですが、今後はより多くの企業が、AI対応のチャットボットやバーチャルアシスタント、バーチャルアイドルに加え、テキスト、音声、その他のアプリケーションを採用するようになり、今後数年間でその数は急増すると思われます。
コンタクトセンターソリューションプロバイダーのServion Global Solutionsによると、2025年までに、お客様とのやり取りの95％が何らかの形でAI技術を利用するようになるとしています。
また、今後のAI技術の進歩は、顧客サービスの面でもサポートをするようになるでしょう。例えば、バーチャルアシスタントの開発におけるNLP（自然言語処理）アルゴリズムの向上により、お客様は自分が話しているのがAIプログラムなのか本物の人間なのかを判断することが難しくなるかもしれません。
NLPの強化は、顧客セルフサービスのためのダイナミックFAQやチャットボットサポートの開発をサポートし、AIとDLは解釈、分析、返信の自動化のカギを握るでしょう。
また、AIによる感情分析は、お客様がポジティブで感情的に満足できる体験をしたときと、問題や摩擦があったときの両方の気持ちをよりよく理解するための有用な情報を提供することができます。
感情分析では、AI、NLP、お客様の文章をもとに、そのコミュニケーションをポジティブ、ネガティブ、ニュートラルに正確に分類することができます。
小売企業は、このようなデータを活用して、顧客サービス戦略や改善に活用することができるでしょう。
そして、オンライン上の文面でのコミュニケーションにとどまらず、NLPエンジンを搭載した高性能なバーチャルエージェントを活用することで、お客様からの電話での問い合わせに対応することも可能です。
通話追跡システムを音声応答システムとして知られるAIシステムに統合することで、見込み客やお客様からの電話をすべて追跡・記録し、自動的に、高度なターゲットマーケティング・キャンペーンに活用できる豊富なデータにアクセスすることも可能です。
さらに、MLアルゴリズムの強化とGPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）の開発により、ロボットによる音声の感情表現を向上させ、音声代行やチャットボットなどのセルフサービス技術で、実際のオペレーターに似せたカスタム音声を作成することも可能になるでしょう。
このような技術はまだ初期段階であり、NLPアルゴリズムは複雑なコマンドや会話を理解できるほどにはまだ高度ではなく、ロボットと人間の声を見分けることは、今のところ難しくありません。
