タイ・ソン・グエン氏は過去18年間、SmartOSCを通じて世界クラスのデジタルトランスフォーメーションとeコマースサービスプロバイダーを構築してきた。
AIは小売業界のあらゆる場所に存在している—TikTokの商品レコメンデーションから動的なメール件名まで。しかし、より多くのブランドが顧客向けの体験に生成AIを採用しようと急ぐ中、一部の事業者は舞台裏への投資を行っている。なぜなら、運用の複雑さが特徴の今年において、真のAI優位性は顧客が目にしないところにあるからだ。
誰もがマーケティングのためのAIについて語っている。しかし、企業のデジタルトランスフォーメーションを支援してきた私の経験では、物流、在庫、サプライチェーンなどの領域こそ、AIが小売業界を静かに変革している分野である—実際の節約、実際の俊敏性、そして実際の差別化をもたらしている。
なぜAIの舞台裏パスが脚光よりも重要なのか
当社の小売テクノロジー予測2025によると、AIの可能性はコンテンツ作成をはるかに超えている。それは予測型在庫管理、スマートシェルビング、損失防止、需要予測を強化している。これらの運用能力は、企業が利益率を保護し、コストのかかるミスを防ぐのに役立つ。強調されているユースケースには以下が含まれる：
• 在庫不足を自動的に検知し、再注文をトリガーするスマート棚
• 不審な行動をリアルタイムでフラグ付けするAI駆動の損失防止
• 過剰在庫と在庫切れを減らす在庫最適化ツール
• 従来のシステムよりも速く適応する需要予測モデル
そして市場はこれに気づき始めている。小売業におけるAIは2024年の93億6000万ドルから2032年には850億7000万ドルに成長すると予測されている。現在私たちが目にしているものに基づくと、この成長は派手な消費者向けアプリケーションからだけでなく、サプライチェーンと運用の改善によって推進されると私は考えている。
なぜマーケティングAIだけでは不十分なのか
確かに、パーソナライゼーションは重要だ。確かに、動的価格設定や会話型コマースはエキサイティングだ。しかし、フロントエンドのエンゲージメントのためのAIは、バックエンドがその約束を実現できなければ、限界がある。パーソナライズされたレコメンデーションが何の意味があるだろうか、もし履行システムがその商品を見つけられないとしたら？
消費者を単に「エンゲージ」させるだけでは、もはや十分ではない。ブランドには、パーソナライズされた期待に時間通り、毎回確実に応えられる信頼性が高く、回復力があり、応答性のあるシステムが必要だ。そのためには、AIは運用的でなければならない—単一の部門内に閉じこもるのではなく、組織全体に組み込まれるべきだ。
運用AIの静かなROI
運用AI戦略が非常に説得力を持つのは、効果的に適用された場合にブランドにもたらす測定可能な影響があるからだ：
• より短い配送時間
• より低い倉庫コスト
• より少ない在庫エラー
• 人員増加なしでの顧客満足度向上
これらは、ブランドの収益性を改善するだけでなく、信頼構築にも役立つ成果だ—期待が高まり、忍耐が低下する時代において、消費者がますます求めているものだ。そして実験的な生成AIパイロットとは異なり、これらのバックエンドAIソリューションの多くはすでに実証済みであり、今日でも導入可能だ。私の経験では、ほとんどの企業にとっての障壁は技術ではなく、戦略的な焦点だ。
AI断片化の隠れたコスト
多くの小売業者が見落としていることがある：互いに連携していないAI投資は、サイロを解消するのではなく、新たなサイロを作り出す可能性がある。これは、在庫AIが在庫すべきと認識していない商品に対する需要を促進するマーケティングAI、プロモーションエンジンと競合する価格設定アルゴリズム、またはリアルタイムの履行データにアクセスできないカスタマーサービスチャットボットのように見えるかもしれない。
この断片化は非効率であるだけでなく、コストもかかる。AIシステムが孤立して運用されると、小売業者は1つの統合プラットフォームとして機能すべき複数のソリューションに対して支払うことになる。これはより高いコスト、矛盾するデータ、そして多額のAI投資にもかかわらず断片的に感じる顧客体験につながる可能性がある。
AIをポイントソリューションの集合として扱うのではなく、企業全体の能力として見るべきだ。需要予測から在庫管理、顧客エンゲージメントまで、インサイトがシームレスに流れる接続されたシステムを構築しよう。私の経験では、このホリスティックなアプローチは効率性を向上させ、競合他社が複製するのがはるかに難しい競争上の堀を作り出すことができる。
AIを運用化する方法
1. AIを実際の運用上の痛点にマッピングする。 在庫計画、補充サイクル、または列管理など、すでに時間やお金がかかっている領域から始めよう。
2. スケーラブルなシステムを優先する。 既存のインフラストラクチャと統合でき、複数の場所や市場に展開できるAIツールを探そう。
3. データ品質に投資する。 AIはそれを供給するデータと同じくらい優れている。パーソナライゼーションを追求する前に断片化を修正しよう。
4. マーケターだけでなく、運用チームもトレーニングする。 スキルアップは顧客エンゲージメントを超えて拡張すべきだ。AIにおける運用の流暢さを探し、トレーニングすることで、チームと企業に競争上の優位性をもたらすことができる。
5. 戦略をスキップしない。 当社の予測によると、多くの小売業者は明確なAIロードマップがないため「パイロット煉獄」に陥っている。AIプログラムの成功がどのようなものであるべきかを定義し、ビジネス目標と整合させ、その影響を測定しよう。
ほとんどのブランドがAIを使ってより大きな声で話そうとしている世界で、より良く聞き、より速く配信し、よりスマートに運営するためにAIを使う方法を探そう。なぜなら、本当に重要なのは、あなたのブランドがAIで何を言うかではなく、AIで何ができるかだからだ。
