主なハイライト

小売業におけるデジタルトランスフォーメーションは、単に物を接続すること以上のものです。データを洞察に変え、それが意思決定を導き、ビジネス結果の改善につながることが重要です。小売業では、主にAI、特に機械学習や深層学習がこれらの洞察を生み出します。小売業者にとって、これは素晴らしい顧客体験、収益を増加させる機会、迅速なイノベーション、そしてインテリジェントなオペレーションをもたらし、競合他社との差別化を助けます。

• 最も一般的に使用されているAI技術は、機械学習と深層学習です。小売業界の組織は、機械学習と深層学習技術を使用して、エンドユーザーによりパーソナライズされた体験を提供し、インタラクティブな環境を提供。実店舗は、小売業界で使用される人工知能の深層学習の一分野であるコンピュータビジョンを取り入れています。コンピュータビジョンは視覚情報を「見る」ことができ、それにより適切な場所での視点を提供します。顧客体験、需要予測、在庫管理などの新たな小売の利用ケースが可能になっています。


• さらに、企業は小売の最前線における新しい種類のAIのおかげで、顧客の意図を見極め、ショッピング体験をそれに合わせて調整することができます。店舗内のヒートマップはその一例です。カメラとコンピュータビジョンが連携して、どのアイテムが手に取られ、どれが返品され、顧客が棚を離れた後にどこへ行くのかを明らかにします。小売業者はこの情報を活用して、製品への関与を促進し、製品教育に役立つ体験を開発することができます。

リテーラーにとって、正確な在庫管理は大きな懸念事項です。リテーラーは、AIを導入し、オペレーションの多くの側面を結びつけることで、店舗、顧客、アイテムを理解し、在庫管理を改善することができます。
IBMコーポレーションの研究によると、小売及び消費財におけるAIの導入は、現在の企業の40％から3年後には80％以上に飛躍することが期待されています。さらに、小売業界の人工知能（AI）技術への投資も増加しています。この期間内にAI駆動の予測および処方分析への投資は2倍になる見込みです。

• COVID-19の発生は、オンラインショッピングチャネルの重要性を加速させました。消費者はオンラインプラットフォームを主要なショッピングチャネルと見なしました。これにより、小売業者や消費財の組織は、デジタルプレゼンスと統合された持続可能性イニシアティブを採用する大きな機会を得ました。そのため、小売業者はこの変化するトレンドを活用するために、eコマースプラットフォームやオンラインマーケットプレイスを利用しました。

• 小売業におけるAIは、計画と製品推奨にますます焦点を当てるでしょう。ビッグデータ分析の進展により、産業セクターやバーティカルの数が増え、人工知能製品とサービスが採用されるようになります。AIとビッグデータでは、機械学習、深層学習、自然言語処理などの技術が使用され、自動化された機械駆動の意思決定が可能になります。


• 拡張現実（AR）は、小売業およびオンラインビジネスにおける最も重要なAIの進展です。顧客が単に写真を見るのではなく、3Dで商品を調べる能力によって物理的な店舗の完全な販売が促進されます。このアプローチは、特に流行の最中およびその後に、さらに人気を集めると予想されています。

予測分析はAIから大きな利益を得ることができ、セクター全体を変革する可能性があります。AI主導の分析が業務プロセスに統合されることで、顧客エンゲージメント、在庫管理、キャパシティ計画に関する予測精度とリソースの活用が大幅に改善され、コストの削減と利益率の向上につながります。

• 消費者技術協会によると、AIは小売業においてコスト削減、生産性の向上、ビジネス問題の迅速な解決、新商品のサービスの迅速な提供、革新の増加など、さまざまな利益をもたらしています。これにより、無人車両、スマートボット、高度な予測分析などの多くの先進的ソリューションに急速に進出しています。この要因は顧客分析と行動を改善し、製品最適化の重要性を高めると予想されています。


• 例えば、今年の9月に、Nielsen IQ BASESによると、BASESクリエイティブプロダクトAIは、製品が評価、選定、最適化される方法において画期的な進展をもたらしました。BASESクリエイティブプロダクトAIは、パフォーマンスを予測し、製品の最適化に対する新しいアプローチを見つけることができる人工知能エンジンを作成するために、100以上のモデルとアルゴリズムを使用して開発されました。

北米は、アメリカやカナダなどのいくつかの先進経済国の存在により、既存の小売業のソリューションを向上させることに注力しているため、市場で最大の市場シェアを占めると予想されています。北米は主要なAIソリューションプロバイダーが集まり、AI技術の早期導入者でもあります。
多くの小売業者は、この地域で供給チェーンの運営と在庫を最適化するためにAIベースのソリューションを導入しています。AIは、小売業者が顧客を管理・維持し、消費者の購買パターンを理解するのを助けています。また、AI技術は、オンラインおよびオフラインの小売業者によって、顧客を引き付け、売上を向上させるために採用されています。
米国に本社を置く企業は、NVIDIAコーポレーション、インテルコーポレーション、セールスフォース、センティエントテクノロジーズ、マイクロソフトコーポレーション、グーグル株式会社、IBMコーポレーション、アマゾンウェブサービスなど、製品の革新と最適化に多く取り組んでいます。

• 今年の1月、サプライヤー請求書の迅速な支払いを可能にするために、Mastercardは次世代のバーチャルカードソリューションであるMastercard TrackTM Instant Payの導入を発表しました。このユニークで初のバーチャルカードソリューションは、バイヤーとサプライヤーに選択肢、効率性、および自動化の向上を提供し、ビジネスの支払いを合理化し、迅速化するのに役立ちます。これは、MastercardのオープンループB2BネットワークであるMastercard Track Business Payment Serviceと統合されています。

今年の1月に、北米の主要なサードパーティーロジスティクス（3PL）プロバイダーの一つであるKenco Logisticsは、市場で最も優れた処方分析システムであるDaVinci AIの最新のソフトウェアアップグレードを導入しました。このアップグレードは、サプライチェーンの混乱や労働力不足に直面した際の労働計画と使用の改善を図り、顧客の意見に応えています。すでに全国のいくつかの倉庫が改訂されたシステムを採用しています。

追加の利点：

• 1 イントロダクション

  • 1.1 調査の前提

  • 1.2 本調査の範囲

• 2 調査手法

• 3 エグゼクティブサマリー

• 4 市場についての洞察

  • 4.1 市場概要

  • 4.2 業界ステークホルダー分析

  • 4.3 業界魅力度 - ポーターのファイブフォース分析

    • 4.3.1 サプライヤーの交渉力

    • 4.3.2 消費者の交渉力

    • 4.3.3 新規参入の脅威

    • 4.3.4 競合・競争状況の激しさ

    • 4.3.5 代替品の脅威

• 5 市場ダイナミクス

  • 5.1 市場の促進要因

    • 5.1.1 小売チェーンにおけるテクノロジーの急速な導入

    • 5.1.2 小売業界における新興企業の動向

  • 5.2 市場の抑制要因

  • 5.3 COVID-19の市場インパクト

• 6 主要技術投資

  • 6.1 クラウド技術

  • 6.2 人工知能(AI)

  • 6.3 サイバーセキュリティ

  • 6.4 デジタルサービス

• 7 市場セグメンテーション

  • 7.1 チャンネル別

    • 7.1.1 オムニチャネル

    • 7.1.2 レンガとモルタル

    • 7.1.3 純粋なオンライン小売業者

  • 7.2 コンポーネント別

    • 7.2.1 ソフトウェア

    • 7.2.2 サービス（マネージドおよびプロフェッショナル）

  • 7.3 展開別

    • 7.3.1 クラウド

    • 7.3.2 オンプレミス

  • 7.4 用途別

    • 7.4.1 サプライチェーン・物流

    • 7.4.2 製品の最適化

    • 7.4.3 店舗内ナビゲーション

    • 7.4.4 支払いと価格分析

    • 7.4.5 在庫管理

    • 7.4.6 カスタマーリレーションシップマネジメント（CRM）

  • 7.5 技術別

    • 7.5.1 機械学習

    • 7.5.2 自然言語処理

    • 7.5.3 チャットボット

    • 7.5.4 画像・映像解析

    • 7.5.5 スウォームインテリジェンス

  • 7.6 地域別

    • 7.6.1 北米

      • 7.6.1.1 米国
      • 7.6.1.2 カナダ

    • 7.6.2 ヨーロッパ

      • 7.6.2.1 英国
      • 7.6.2.2 ドイツ
      • 7.6.2.3 フランス
      • 7.6.2.4 スペイン
      • 7.6.2.5 その他のヨーロッパ

    • 7.6.3 アジア太平洋

      • 7.6.3.1 中国
      • 7.6.3.2 韓国
      • 7.6.3.3 オーストラリア
      • 7.6.3.4 その他のアジア太平洋

    • 7.6.4 その他の地域

• 8 競合情勢

  • 8.1 企業プロファイル

    • 8.1.1 SAP SE

    • 8.1.2 IBM Corporation

    • 8.1.3 Microsoft Corporation

    • 8.1.4 Google LLC

    • 8.1.5 Salesforce.com Inc

    • 8.1.6 Oracle Corporation

    • 8.1.7 ViSenze Pte Ltd

    • 8.1.8 Amazon Web Services Inc

    • 8.1.9 BloomReach, Inc

    • 8.1.10 Symphony RetailAI

    • 8.1.11 Daisy Intelligence

    • 8.1.12 Conversica Inc

• 9 投資分析

• 10 市場機会と今後の動向

The AI in Retail Market size is estimated at USD 9.65 billion in 2024, and is expected to reach USD 38.92 billion by 2029, growing at a CAGR of 32.17% during the forecast period (2024-2029).

The sector is changing due to the introduction of artificial intelligence in retail. Businesses are now tracking their operations to support corporate plans, deliver better results, and communicate with customers online. A growing number of smart devices and internet users, rising awareness of AI and big data and analytics, and government initiatives toward digitalization are fueling the expansion of global artificial intelligence in the retail market.

Key Highlights

• Digital transformation in retail is about more than just connecting things.It involves turning data into insights that guide decisions and lead to improved business results. AI largely produces these insights in retail, specifically machine learning and deep learning. For retailers, this results in fantastic customer experiences, chances to increase revenue, rapid innovation, and intelligent operations-all of which help set you apart from your rivals.
• The most commonly used AI technologies are machine learning and deep learning.Organizations in the retail industry use machine learning and deep learning technology to offer a more personalized experience to end-users and provide an interactive environment for them. Brick-and-mortar stores are embracing computer vision, a subset of deep learning in artificial intelligence used in retail. Computer vision "sees" and decodes visual information, giving you eyes in the right places. New retail use cases in customer experience, demand forecasting, inventory management, and other areas are becoming possible.
• Further, businesses can discern client intent thanks to new varieties of AI at the retail edge and tailor the shopper's journey accordingly. Heat mapping in the store is one illustration. Cameras and computer vision work together to reveal which items are taken, which are returned, and where customers go after leaving the shelf. Retailers can utilize this information to develop experiences that encourage product engagement and aid in product education.
• Additionally, for retailers, keeping an accurate inventory is a huge concern. Retailers may improve inventory management by understanding their stores, customers, and items by linking more aspects of their operations and implementing AI.
• According to a study by IBM Corporation, the adoption of AI in retail and consumer products is expected to leap from 40% of companies currently to more than 80% in three years. Additionally, the retail industry's investment in artificial intelligence (AI) technology is growing. Investments in AI-powered predictive and prescriptive analytics would double in that time frame.
• The COVID-19 outbreak accelerated the significance of online shopping channels, as consumers considered online platforms their primary shopping channel. This had given retailers and consumer goods organizations a great opportunity to adopt sustainability initiatives that were integrated with their digital presence. Therefore, retailers used the e-commerce platform and online marketplaces to capitalize on this changing trend.

AI in Retail Market Trends

Product Optimization Segment is Expected to Hold Significant Share

• AI in the retail industry will increasingly focus on planning and product recommendations. A growing number of industrial sectors and verticals will employ artificially intelligent products and services due to developments in big data analytics. Machine learning, deep learning, natural language processing, and other technologies are used in AI and big data to enable automated, machine-driven decision-making.
• Augmented reality (AR) is the most critical AI advancement in retail and online business. The full salinization of physical establishments is aided by customers' capacity to study items in 3D rather than merely viewing photos. This approach is expected to become more popular, especially during and after the outbreak.
• Predictive analytics can benefit significantly from AI, potentially transforming the sector entirely. AI-driven analytics integrated into operational processes can significantly improve forecast accuracy and resource utilization concerning customer engagement, inventory management, and capacity planning, leading to cheaper costs and higher margins.
• According to the Consumer Technology Association, AI has different benefits in the retail industry, including cost-saving, increased productivity, faster resolution of business problems, faster delivery of new products and services, and an increase in innovation, which is rapidly making its way into many advanced solutions, including autonomous vehicles, smart bots, and advanced predictive analytics, in the retail space. This factor is expected to improve customer analytics and behavior, making product optimization more important.
• For instance, in September this year, BASES Creative Product AI enabled a breakthrough in how products are evaluated, screened, and optimized, according to Nielsen IQ BASES, the world leader in new product development and innovation creation. BASES Creative Product AI was developed using more than 100 models and algorithms to create an artificial intelligence engine that can forecast performance and find fresh approaches to product optimization.

North America Accounts for the Largest Share

• North America is expected to dominate the market with the largest market share, mainly because of the presence of several developed economies, such as the United States and Canada, focusing on enhancing the existing solutions in the retail space. North America hosts the primary AI solution providers and is an early adopter of AI technology.
• Many retailers in this region have deployed AI-based solutions to optimize their supply chain operations and inventory. AI is helping retailers manage and maintain their customers and understand the consumers' buying patterns. Also, AI technologies are being adopted by both online and offline retail businesses to engage customers and improve sales turnover.
• US-based companies like NVIDIA Corporation, Intel Corporation, Salesforce, Sentient Technologies, Microsoft Corporation, Google Inc., IBM Corporation, and Amazon Web Services work a lot on product innovation and optimization.
• In January of this year, to enable fast payment of supplier bills, Mastercard announced the launch of Mastercard TrackTM Instant Pay, a next-generation virtual card solution that leverages machine learning and straight-through processing. The unique, first-of-its-kind virtual card solution offers increased choice, efficiency, and automation for buyers and suppliers to help streamline and speed up business payments. It is integrated with Mastercard Track Business Payment Service, Mastercard's open-loop B2B network.
• In January of this year, to produce volume estimates with over 90% accuracy, Kenco Logistics, one of North America's top third-party logistics (3PL) providers, introduced the most recent software upgrade to DaVinci AI, the premier prescriptive analytics system in the market. By improving labor planning and usage in the face of supply chain disruptions and labor shortages, the upgrade responds to customer input. Several warehouse locations across the country have already adopted the revised system.

AI in Retail Industry Overview

Artificial intelligence in the retail market is fragmented. The growing adoption of IoT, big data analytics, and e-commerce marketing provides lucrative opportunities for artificial intelligence in the retail market. Overall, the competitive rivalry among existing competitors is high. Furthermore, large companies are expected to make acquisitions and collaborate with startups focused on innovation.Some of the key developments in the area include:

In September 2022, Hanshow will join Microsoft and Intel to speed up industry innovation. A whitepaper titled "Hanshow Works with Intel and Microsoft to Accelerate Smart Retail Innovation" was written collaboratively by Hanshow, Intel, and Microsoft and made official by Hanshow, a professional digital retail solution provider (SP). The best practices in the retail and AI sectors are outlined, along with changes to the global retail market. The whitepaper also describes AI technology's future development and application trends in the retail business. It demonstrates how smart retail technology in the AI era works for global merchants by looking at Hanshow's partners in China, Japan, and Europe.

In October 2022, Oracle and NVIDIA announced a partnership to support customers using accelerated computing and AI to address business challenges. The goal of the partnership is to give Oracle Cloud Infrastructure the full NVIDIA accelerated computing stack (OCI), which includes GPUs, systems, and software.

Additional Benefits:

• The market estimate (ME) sheet in Excel format
• 3 months of analyst support

• 1 INTRODUCTION

  • 1.1 Study Assumptions

  • 1.2 Scope of the Study

• 2 RESEARCH METHODOLOGY

• 3 EXECUTIVE SUMMARY

• 4 MARKET INSIGHTS

  • 4.1 Market Overview

  • 4.2 Industry Stakeholder Analysis

  • 4.3 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis

    • 4.3.1 Bargaining Power of Suppliers

    • 4.3.2 Bargaining Power of Consumers

    • 4.3.3 Threat of New Entrants

    • 4.3.4 Intensity of Competitive Rivalry

    • 4.3.5 Threat of Substitute Products

• 5 MARKET DYNAMICS

  • 5.1 Market Drivers

    • 5.1.1 Rapid Adoption of Advances in Technology Across Retail Chain

    • 5.1.2 Emerging Trend of Startups in the Retail Space

  • 5.2 Market Restraints

    • 5.2.1 Lack of Professionals as well as In-House Knowledge for Cultural Readiness

  • 5.3 Impact of COVID-19 on the Market

• 6 KEY TECHNOLOGY INVESTMENTS

  • 6.1 Cloud Technology

  • 6.2 Artificial Intelligence

  • 6.3 Cyber Security

  • 6.4 Digital Services

• 7 MARKET SEGMENTATION

  • 7.1 By Channel

    • 7.1.1 Omnichannel

    • 7.1.2 Brick and Mortar

    • 7.1.3 Pure-play Online Retailers

  • 7.2 By Component

    • 7.2.1 Software

    • 7.2.2 Service (Managed and Professional)

  • 7.3 By Deployment

    • 7.3.1 Cloud

    • 7.3.2 On-Premise

  • 7.4 By Application

    • 7.4.1 Supply Chain and Logistics

    • 7.4.2 Product Optimization

    • 7.4.3 In-Store Navigation

    • 7.4.4 Payment and Pricing Analytics

    • 7.4.5 Inventory Management

    • 7.4.6 Customer Relationship Management (CRM)

  • 7.5 By Technology

    • 7.5.1 Machine Learning

    • 7.5.2 Natural Language Processing

    • 7.5.3 Chatbots

    • 7.5.4 Image and Video Analytics

    • 7.5.5 Swarm Intelligence

  • 7.6 Geography

    • 7.6.1 North America

      • 7.6.1.1 United States
      • 7.6.1.2 Canada

    • 7.6.2 Europe

      • 7.6.2.1 United Kingdom
      • 7.6.2.2 Germany
      • 7.6.2.3 France
      • 7.6.2.4 Spain
      • 7.6.2.5 Rest of Europe

    • 7.6.3 Asia-Pacific

      • 7.6.3.1 China
      • 7.6.3.2 South Korea
      • 7.6.3.3 Australia
      • 7.6.3.4 Rest of Asia-Pacific

    • 7.6.4 Rest of the World

• 8 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 8.1 Company Profiles

    • 8.1.1 SAP SE

    • 8.1.2 IBM Corporation

    • 8.1.3 Microsoft Corporation

    • 8.1.4 Google LLC

    • 8.1.5 Salesforce.com Inc

    • 8.1.6 Oracle Corporation

    • 8.1.7 ViSenze Pte Ltd

    • 8.1.8 Amazon Web Services Inc

    • 8.1.9 BloomReach, Inc

    • 8.1.10 Symphony RetailAI

    • 8.1.11 Daisy Intelligence

    • 8.1.12 Conversica Inc

• 9 INVESTMENT ANALYSIS

• 10 MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE TRENDS