小売業界で生成AIはどう活用されているのか？ アマゾン、ウォルマートらの先行事例
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ウォルマートは、IT企業を積極的に買収したり自社でテック系のLab作ったりと頑張ってるけど、アマゾンみたいになりきれない印象あったので、GPT-4の活用判断は賢明な気がします🤔
一方アマゾンは開発側にもう少し踏み込んで、他社さんと一緒にAPIをつくるようだけど、基本どこの大手も他の生成AI企業と組んで進めてる点は共通してそうですね。
個人的には、ウォルマートは店舗面積が広い割にスタッフさんいなくて困ることが多いから、オフライン店舗の購買体験も向上してほしいかな🙈一般的なレコメンドではなく、私個人のニーズに合った商品を選ぶプロセスをサポートする。これが小売で最大の活用法ですね。
商品多すぎ問題を解決することを願っています。
でも、Amazonの移動ホームロボットが自宅を監視して、勝手にニーズを推察して商品提案するのは、少し気持ち悪いです。消費者行動が関わる小売店頭で、生成AIを活用するにあたって大きなハードルになるのは、購買行動に関わるデータをどう大規模化して集めるかということです。
小売業での生成AI活用のメインストリームは、記事にもあるようなレコメンデーションやパーソナライゼーションになっていくと思われます。ですが、文章などを「生成する」ということと、売れる商品を「予測する」ということは異なるタスクで、基盤モデルとはいえ、こうしたシミュレーション機能までをもカバーするものではありません。
これを乗り越えるためには、当然ではありますが、LLM（大規模言語モデル）が保有するテキスト情報だけでなく、店頭での購買行動に関わるデータを収集し、AIに生成させるような仕組みが必要になってきます。POSデータは最も活用されやすいデータの一つですが、あくまで「購入結果」を示すデータであり、「購買プロセス」を示すものではなく、真の意味で購買行動を表すとは言い難い面があります。
Amazon Goの無人店舗はまさにこうした店頭の購買行動データを収集することにも目的があったわけですが、記事で紹介されているインスタカートのように、パートナーネットワークを含めたデータ連携基盤を整備した上で、店頭行動データを大規模化し、精度の高いパーソナライゼーションの素地とできるかが鍵を握っていると思います。
そういう観点では、「小売×生成AI」のイノベーションは、やはりデジタル化に積極的に取り組む企業が有利にあり、Amazon、Walmartのほか、国内ではTRIAL、丸井、イオンなどが、その可能性を持っているのかもしれません。
