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市場調査レポート
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1604530

小売業向けAI市場：将来予測 (2024年～2029年)

AI In Retail Market - Forecasts from 2024 to 2029

出版日
ページ情報
英文 148 Pages
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即日から翌営業日
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小売業向けAI市場：将来予測 (2024年～2029年)
出版日: 2024年11月05日
発行: Knowledge Sourcing Intelligence
ページ情報: 英文 148 Pages
納期: 即日から翌営業日
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概要

小売業向けAI市場は36.60%のCAGRで成長し、市場規模は2024年の195億800万米ドルから2029年には532億7,100万米ドルに達すると予測されています。

実店舗での監視・モニタリングの出現、インターネットユーザーとスマートガジェットの継続的な増加、デジタル化に対する政府の姿勢が、小売業向けAI業界の成長に寄与しています。

さらに、小売業界における人工知能の中核には、過去数十年間の企業の運営方法があります。AIとビッグデータ分析は、サービスやプロセス、さらにはビジネス全体を強化することができるため、デジタル化されたビジネスの中核をなす要素です。小売業におけるビッグデータ分析やAIアプリケーションの認知度向上と採用は、IoT、機械学習サービス、アプリケーションやスマートデバイスの利用増加などの技術の進歩によっても促進されています。

小売業向けAI市場の促進要因

  • eコマースの成長が小売業向けAI市場の成長に貢献

eコマースやデジタル体験のブームにより、小売業界では人工知能の活用が求められています。ほとんどのオンライン小売業者は、AIベースのレコメンデーションシステム、チャットボット、バーチャルアシスタントを使用して、オンラインショッピング体験を向上させるとともに、消費者との会話を促進しています。さらに、実店舗でさえも、顧客の買い物に残されたギャップを埋めるために、人工知能を使って業務を強化しています。

さらに、BYOB (Build Your Own Brain) は、あらゆるデータと意思決定プロセスをAIがサポートするツールです。アナリストの作業負荷を軽減します。非体系的に深堀りし、キュレーションし、リポジトリを開発します。主要な指標や統計的動向に応じて、分析と実用的な洞察をリアルタイムで提示します。

eコマースの成長も、小売業向け人工知能の利用を促進しています。新たな市場には豊富なデータが伴い、サービスの向上、業務効率の向上、セキュリティの強化が期待されます。このようなビジネス環境は、小売業向けAIをより効果的に活用する機会を生み出します。

小売業向けAI市場の地理的展望

  • 北米は予測期間中に飛躍的な成長を遂げる

北米には、Intel、Nvidia、Accentureなど、AIと小売のイノベーションを推進する主要テクノロジー企業や研究機関が多数存在します。これらの改善は、小売業界における人工知能の創造と活用を支援しています。

北米の小売企業は、パーソナライズされた広告、顧客サービス、在庫管理、価格最適化などの業務を改善するためにAI技術を採用しています。この地域は小売業界が活況であり、伝統的な小売業者、eコマース業者、実店舗が存在することが特徴であるため、常にダイナミックな環境の中で競争に打ち勝つためにAIを採用するのに最適な土壌を提供しています。

北米の膨大な顧客データは、AIアルゴリズムと予測分析に不可欠であり、加盟店はよりパーソナライズされたショッピング体験を創造することができます。この地域には、ベンチャーキャピタルからの投資、政府の取り組み、大学での研究、訓練された労働力など、AIと小売業界の革新と成長を促進する環境が整っています。

当レポートを購入する理由

  • 洞察に満ちた分析：顧客セグメント、政府政策と社会経済要因、消費者の嗜好、産業別、その他のサブセグメントに焦点を当て、主要地域だけでなく新興地域もカバーする詳細な市場考察を得ることができます。
  • 競合情勢：世界の主要企業が採用している戦略的作戦を理解し、適切な戦略による市場浸透の可能性を理解することができます。
  • 市場促進要因と将来動向：ダイナミックな要因と極めて重要な市場動向、そしてそれらが今後の市場展開をどのように形成していくかを探ります。
  • 行動可能な提言：ダイナミックな環境の中で、新たなビジネスストリームと収益を発掘するための戦略的意思決定に洞察を活用します。
  • 幅広い利用者に対応：新興企業、研究機関、コンサルタント、中小企業、大企業にとって有益で費用対効果が高いです。

どのような用途で利用されていますか？

業界・市場考察、事業機会評価、製品需要予測、市場参入戦略、地理的拡大、設備投資決定、規制の枠組みと影響、新製品開発、競合の影響

分析範囲

  • 過去のデータと予測 (2022～2029年)
  • 成長機会、課題、サプライチェーンの展望、規制枠組み、顧客行動、動向分析
  • 競合企業のポジショニング・戦略・市場シェア分析
  • 収益成長率と予測分析：セグメント別・地域別 (国別)
  • 企業プロファイリング (戦略、製品、財務情報、主な動向など)

小売業向けAI市場は以下のセグメントに分析されます：

展開方式別

  • クラウド
  • オンプレミス

技術別

  • 大規模言語モデル
  • 機械学習
  • チャットボット
  • その他

用途別

  • 需要予測
  • レコメンデーション
  • 在庫管理
  • センチメント分析
  • その他

地域別

  • 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
  • 南米
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • その他
  • 欧州
  • ドイツ
  • フランス
  • 英国
  • スペイン
  • その他
  • 中東中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • UAE
  • イスラエル
  • その他
  • アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • インドネシア
  • 台湾
  • その他

目次

第1章 イントロダクション

  • 市場概要
  • 市場の定義
  • 調査範囲
  • 市場セグメンテーション
  • 通貨
  • 前提条件
  • 基準年と予測年のタイムライン
  • ステークホルダーにとっての主なメリット

第2章 調査手法

  • 調査デザイン
  • 調査プロセス

第3章 エグゼクティブサマリー

  • 主な調査結果
  • CXOの視点

第4章 市場力学

  • 市場促進要因
  • 市場抑制要因
  • ポーターのファイブフォース分析
  • 業界バリューチェーン分析
  • アナリストビュー

第5章 小売業向けAI市場：展開方式別

  • イントロダクション
  • クラウド
  • オンプレミス

第6章 小売業向けAI市場：技術別

  • イントロダクション
  • 大規模言語モデル
  • 機械学習
  • チャットボット
  • その他

第7章 小売業向けAI市場：用途別

  • イントロダクション
  • 需要予測
  • レコメンデーション
  • 在庫管理
  • 感情分析
  • その他

第8章 小売業向けAI市場：地域別

  • イントロダクション
  • 北米
    • 展開方式別
    • 技術別
    • 用途別
    • 国別
  • 南米
    • 展開方式別
    • 技術別
    • 用途別
    • 国別
  • 欧州
    • 展開方式別
    • 技術別
    • 用途別
    • 国別
  • 中東・アフリカ
    • 展開方式別
    • 技術別
    • 用途別
    • 国別
  • アジア太平洋
    • 展開方式別
    • 技術別
    • 用途別
    • 国別

第9章 競合環境と分析

  • 主要企業・戦略の分析
  • 新興企業と市場の収益性
  • 企業合併・買収 (M&A)、契約、事業協力
  • ベンダー各社の競争力マトリックス

第10章 企業プロファイル

  • Hitachi Solutions
  • BYOB
  • Intel
  • Accenture
  • Nvidia
  • Kustomer
  • HPE
  • Adeppto
  • H2O.ai
  • Matellio
  • BCG
目次
Product Code: KSI061616758

The AI in the retail market is expected to grow at a CAGR of 36.60%, reaching a market size of US$53.271 billion in 2029 from US$19.508 billion in 2024.

The emergence of surveillance and monitoring at a physical retail location, the constant rise of internet users and smart gadgets, and the government's stance toward digitization are contributing to AI in the retail industry's growth.

Moreover, the way companies have operated in the past few decades lies at the heart of artificial intelligence in the retail industry. AI and big data analytics are the core components of any digitalized business, as they can enhance services, processes, and even the entire business. The growing awareness and adoption of big data analytics and AI applications in retail is also driven by the advancement of technology such as IoT, machine learning services, and increased usage of applications and smart devices, among others.

AI in retail market drivers

  • E-commerce growth is contributing to the AI in retail market growth

With the boom of e-commerce and digital experiences, there has been a call for using Artificial Intelligence in the retail sector. Most online retailers use AI-based recommendation systems, chatbots, and virtual assistants to enhance the online shopping experience while engaging consumers to drive conversations. Additionally, even physical stores are enhancing their operations with artificial intelligence to bridge the gap left in the customers' shopping trips.

Moreover, Build Your Own Brain (BYOB) is an AI-supportive tool for all data and decision-making processes. It extends your analyst's workload. It will unsystematically deep dive, curate, and develop a repository. It presents analytics and actionable insights in real-time according to key metrics and statistical trends.

The growth of e-commerce also promotes the use of artificial intelligence in the retail sector. New markets are accompanied by a wealth of data, leading to expectations for improved service, greater operational efficiency, and enhanced security. This business environment creates opportunities for more effective use of AI in retail.

AI in the retail market geographical outlook

  • North America is witnessing exponential growth during the forecast period

North America is home to many leading technology companies and research institutions driving innovation in AI and retail, like Intel, Nvidia, and Accenture. These improvements aid in creating and using artificial intelligence in the retail industry.

Retailers in North America are employing AI technology to improve operations such as personalized advertising, customer service, inventory management, and price optimization. As this region is characterized by a buoyant retail industry, the presence of traditional retailers, e-commerce players, and brick-and-mortar shops, it offers a perfect ground for adopting AI to stay ahead of the competition in an ever-dynamic environment.

North America's vast customer data is critical for AI algorithms and predictive analytics, allowing merchants to create more personalized shopping experiences. The region's enabling environment, which includes venture capital investment, government initiatives, university research, and a trained workforce, fosters innovation and growth in the AI and retail industries.

Reasons for buying this report:-

  • Insightful Analysis: Gain detailed market insights covering major as well as emerging geographical regions, focusing on customer segments, government policies and socio-economic factors, consumer preferences, industry verticals, other sub- segments.
  • Competitive Landscape: Understand the strategic maneuvers employed by key players globally to understand possible market penetration with the correct strategy.
  • Market Drivers & Future Trends: Explore the dynamic factors and pivotal market trends and how they will shape up future market developments.
  • Actionable Recommendations: Utilize the insights to exercise strategic decision to uncover new business streams and revenues in a dynamic environment.
  • Caters to a Wide Audience: Beneficial and cost-effective for startups, research institutions, consultants, SMEs, and large enterprises.

What do businesses use our reports for?

Industry and Market Insights, Opportunity Assessment, Product Demand Forecasting, Market Entry Strategy, Geographical Expansion, Capital Investment Decisions, Regulatory Framework & Implications, New Product Development, Competitive Intelligence

Report Coverage:

  • Historical data & forecasts from 2022 to 2029
  • Growth Opportunities, Challenges, Supply Chain Outlook, Regulatory Framework, Customer Behaviour, and Trend Analysis
  • Competitive Positioning, Strategies, and Market Share Analysis
  • Revenue Growth and Forecast Assessment of segments and regions including countries
  • Company Profiling (Strategies, Products, Financial Information, and Key Developments among others)

The AI in retail market is analyzed into the following segments:

By Deployment Type

  • Cloud
  • On-Premise

By Technology

  • Large language model
  • Machine Learning
  • Chatbots
  • Others

By Application

  • Demand forecasting
  • Recommendations
  • Inventory management
  • Sentiment analysis
  • Others

By Geography

  • North America
  • USA
  • Canada
  • Mexico
  • South America
  • Brazil
  • Argentina
  • Others
  • Europe
  • Germany
  • France
  • UK
  • Spain
  • Others
  • Middle East and Africa
  • Saudi Arabia
  • UAE
  • Israel
  • Others
  • Asia Pacific
  • China
  • Japan
  • India
  • South Korea
  • Indonesia
  • Taiwan
  • Others

TABLE OF CONTENTS

1. INTRODUCTION

  • 1.1. Market Overview
  • 1.2. Market Definition
  • 1.3. Scope of the Study
  • 1.4. Market Segmentation
  • 1.5. Currency
  • 1.6. Assumptions
  • 1.7. Base and Forecast Years Timeline
  • 1.8. Key Benefits to the Stakeholder

2. RESEARCH METHODOLOGY

  • 2.1. Research Design
  • 2.2. Research Processes

3. EXECUTIVE SUMMARY

  • 3.1. Key Findings
  • 3.2. CXO Perspective

4. MARKET DYNAMICS

  • 4.1. Market Drivers
  • 4.2. Market Restraints
  • 4.3. Porter's Five Forces Analysis
    • 4.3.1. Bargaining Power of Suppliers
    • 4.3.2. Bargaining Power of Buyers
    • 4.3.3. Threat of New Entrants
    • 4.3.4. Threat of Substitutes
    • 4.3.5. Competitive Rivalry in the Industry
  • 4.4. Industry Value Chain Analysis
  • 4.5. Analyst View

5. AI IN THE RETAIL MARKET BY DEPLOYMENT TYPE

  • 5.1. Introduction
  • 5.2. Cloud
  • 5.3. On-Premise

6. AI IN THE RETAIL MARKET BY TECHNOLOGY

  • 6.1. Introduction
  • 6.2. Large language model
  • 6.3. Machine Learning
  • 6.4. Chatbots
  • 6.5. Others

7. AI IN THE RETAIL MARKET BY APPLICATION

  • 7.1. Introduction
  • 7.2. Demand forecasting
  • 7.3. Recommendations
  • 7.4. Inventory management
  • 7.5. Sentiment analysis
  • 7.6. Others

8. AI IN THE RETAIL MARKET BY GEOGRAPHY

  • 8.1. Introduction
  • 8.2. North America
    • 8.2.1. By Deployment Type
    • 8.2.2. By Technology
    • 8.2.3. By Application
    • 8.2.4. By Country
      • 8.2.4.1. USA
      • 8.2.4.2. Canada
      • 8.2.4.3. Mexico
  • 8.3. South America
    • 8.3.1. By Deployment Type
    • 8.3.2. By Technology
    • 8.3.3. By Application
    • 8.3.4. By Country
      • 8.3.4.1. Brazil
      • 8.3.4.2. Argentina
      • 8.3.4.3. Others
  • 8.4. Europe
    • 8.4.1. By Deployment Type
    • 8.4.2. By Technology
    • 8.4.3. By Application
    • 8.4.4. By Country
      • 8.4.4.1. Germany
      • 8.4.4.2. France
      • 8.4.4.3. UK
      • 8.4.4.4. Spain
      • 8.4.4.5. Others
  • 8.5. Middle East and Africa
    • 8.5.1. By Deployment Type
    • 8.5.2. By Technology
    • 8.5.3. By Application
    • 8.5.4. By Country
      • 8.5.4.1. Saudi Arabia
      • 8.5.4.2. UAE
      • 8.5.4.3. Others
  • 8.6. Asia Pacific
    • 8.6.1. By Deployment Type
    • 8.6.2. By Technology
    • 8.6.3. By Application
    • 8.6.4. By Country
      • 8.6.4.1. China
      • 8.6.4.2. Japan
      • 8.6.4.3. India
      • 8.6.4.4. South Korea
      • 8.6.4.5. Indonesia
      • 8.6.4.6. Taiwan
      • 8.6.4.7. Others

9. COMPETITIVE ENVIRONMENT AND ANALYSIS

  • 9.1. Major Players and Strategy Analysis
  • 9.2. Market Share Analysis
  • 9.3. Mergers, Acquisitions, Agreements, and Collaborations
  • 9.4. Competitive Dashboard

10. COMPANY PROFILES

  • 10.1. Hitachi Solutions
  • 10.2. BYOB
  • 10.3. Intel
  • 10.4. Accenture
  • 10.5. Nvidia
  • 10.6. Kustomer
  • 10.7. HPE
  • 10.8. Adeppto
  • 10.9. H2O.ai
  • 10.10. Matellio
  • 10.11. BCG