リテール運用ワークフローにおけるAI、GenAI、およびエージェント型AIの活用におけるベストプラクティス

本IDC PeerScapeレポートは、エージェント型AIを運用ワークフローに導入しようとする小売業者向けのベストプラクティスを提示しています。本レポートでは、断片化した小売データやプロセスの統合、AIを現場業務への組み込み、AIを活用した在庫および生鮮食品の意思決定の改善、そしてデリケートな業務環境における自律的な行動のガバナンスという、4つの一般的な課題に焦点を当てています。小売業界は現在、AIの競争上の価値が実験段階よりも実用化段階に重きを置く段階に入っています。問題は、小売業者がパイロットプロジェクトを構築できるかどうかではなく、日々の意思決定に影響を与えるために必要なデータ、システム、チーム、および管理体制にエージェントを結びつけられるかどうかにあります。ウォルマートによる「Wally」の開発は、マーチャンダイジングや在庫管理の意思決定におけるエージェント機能の新たな活用例を示しています。マークス＆スペンサーによるMicrosoft 365 Copilotの導入は、GenAIが現場の生産性や意思決定支援をどのように向上させることができるかを示しています。カルフールによるバリューチェーンおよび生鮮食品の計画におけるAIの活用は、高度な需要予測と最適化の価値を示しており、一方、アマゾンによるフルフィルメントの品質とコンプライアンスのためのマルチモーダルAIの活用は、AIを活用した業務自動化の可能性を実証しています。これらの事例は、小売業者がより自律的でエージェント的な運用ワークフローの基盤をどのように構築しているかを示しています。本PeerScapeで取り上げられた実践例は、エージェント型AIが成功するためには、明確な業務上の課題を軸に導入され、ユーザーがその役割を理解し、ワークフローに人間の監督が含まれ、小売業者が労働生産性、在庫の確保、廃棄物の削減、意思決定サイクルの短縮、顧客サービスの向上、運用リスクの低減といった成果を測定することが必要であることを示しています。 「エージェント型AIの真の価値は、それが運営モデルの一部となり、店舗、サプライチェーン、コマース、顧客サービスにわたるシグナル、意思決定、行動、責任の所在を結びつけることで発揮されます。小売業者は、AIによって意思決定の遅延を短縮し、一貫性を向上させ、チームを反復的な調整業務から解放しつつ、判断、エスカレーション、顧客への影響については人間が責任を負い続けるようなワークフローから着手すべきです」と、IDC Retail Insightsのシニア・アソシエイト・アドバイザーであるCristiano Quattrini氏は述べています。

IDC PeerScapeの図

エグゼクティブサマリー

同業他社の知見

• 実践例1：孤立したAIアシスタントではなく、統合された運用ワークフローを中心に、主体性を持つAIを構築する
  • 課題
  • 例
  • 指針
• 実践例2：本社での生産性向上だけでなく、現場のワークフローでもジェネレーティブAIを活用する
  • 課題
  • 例
  • 指針
• 実践例3：エージェント型AIを活用し、在庫の変動、生鮮食品の廃棄、および補充の例外を管理する
  • 課題
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  • 指針
• 実践4：自律的な行動を拡大する前に、ガバナンス、監査可能性、および信頼を確立する
  • 課題
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  • 指針