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市場調査レポート
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1536917

小売市場のAI-市場シェア分析、産業動向と統計、成長予測（2024年～2029年）

AI In Retail - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2024 - 2029)
出版日: | 発行: Mordor Intelligence | ページ情報: 英文 136 Pages | 納期: 2～3営業日

● お客様のご希望に応じて、既存データの加工や未掲載情報（例：国別セグメント）の追加などの対応が可能です。　 詳細はお問い合わせください。

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価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
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小売市場のAI-市場シェア分析、産業動向と統計、成長予測（2024年～2029年）
出版日: 2024年08月14日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 136 Pages
納期: 2～3営業日
ご注意事項 :
本レポートは最新情報反映のため適宜更新し、内容構成変更を行う場合があります。ご検討の際はお問い合わせください。
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概要

小売市場のAI市場規模は2024年に98億5,000万米ドルと推定され、2029年には404億9,000万米ドルに達し、予測期間中（2024-2029年）のCAGRは32.68%で成長すると予測されます。

AI In Retail-Market

膨大で信頼性の高いデータを活用したアルゴリズムの集合体である人工知能は、ショッピング体験をパーソナライズするために小売業で採用されることが増えています。顧客の嗜好を活用することで、小売業者はオーダーメイドのおすすめ商品を提供し、顧客体験を向上させ、売上を促進することができます。

主なハイライト

  • 小売業は、高度なデータ分析と予測システムの統合に後押しされ、大きなデジタル変革を目の当たりにしています。人工知能とモノのインターネットの融合によって強化されたこの変革は、業務を最適化し、有利なビジネスチャンスを特定するための高度な洞察力を小売企業に与えています。小売企業は、進化する消費者行動、労働力の制約、サプライチェーンの混乱、高騰するコストなどの課題に取り組むため、AIを活用したソリューションに目を向けています。
  • コストを削減し、業務効率を向上させるAIの可能性を認識する小売企業は、ますますそのプロセスにAIを組み込むようになっています。このシフトは、AIを搭載したチャットボットがインタラクションに革命をもたらし、顧客サービスの形を変えつつあります。オンライン購入の際、チャットボットは価格帯、機能、ユーザーレビューなど、顧客の好みに基づいて商品を提案することができます。レコメンデーション・アルゴリズムを取り入れることで、小売業者は顧客が自分の好みに合った商品を見つける間に売上を伸ばすことができます。
  • さらに小売企業は、販売、サポート、マーチャンダイジング、財務業務にデジタル要素を導入し、顧客との関係を深めています。AIだけでなく、IoT、オートメーション、ブロックチェーン、バーチャルリアリティなどのテクノロジーが、小売業の状況をデジタル的に破壊しています。AIを搭載した小売企業は、よりスマートな意思決定のために鋭い予測ツールを活用する一方、強化された視覚認識と拡張現実はオンラインショッピングを再定義し、顧客がバーチャルで商品を体験できるようにします。
  • 世界の小売業界では、ハイテク大手と中小企業の両方が取り組みを強化しており、AIの活用が急増しています。その結果、AIエンジニアの需要は急増しているが、この分野ではまだまだ経験豊富な専門家が必要とされています。
  • COVID-19の大流行はこうした動向を加速させ、小売企業は対応に苦慮しています。消費者行動がオンラインに傾く中、伝統的な小売企業は技術力の強化に取り組んでいます。パンデミックによって顧客中心のパラダイムが到来し、デジタルトランスフォーメーションの原則を取り入れた企業は経営を強化し、大きな利益を得ています。

小売市場のAI動向

ソフトウェア分野が大きな成長を遂げる

  • 大手小売企業は、パーソナライズされたショッピング体験を提供するためにAIソフトウェアを採用しています。これらの小売企業は、顧客データと行動を分析することで、AIアルゴリズムを活用して高度なレコメンデーション・エンジンを動かしています。これらのエンジンは、個人の嗜好に合わせた商品を提案し、売上を伸ばし、顧客エンゲージメントを高める。
  • オムニチャネル・リテーリングが注目されるにつれ、小売企業はAIソフトウェアへの投資を増やしています。このソフトウェアは、複数のチャネルのデータを統合し、オンライン、モバイル、実店舗でのシームレスなショッピング体験を実現します。AIを活用したソリューションにより、小売企業は顧客データを統合し、マーケティング・メッセージをパーソナライズし、全チャネルで在庫管理を最適化することができます。
  • AIソフトウェアは、ターゲットを絞ったマーケティング・キャンペーンやパーソナライズされた広告を作成する能力を小売企業に提供します。膨大な顧客データを分析することで、AIアルゴリズムは動向、嗜好、購買パターンを特定します。これにより、小売業者はマーケティング・メッセージやプロモーションをカスタマイズできるようになり、エンゲージメントと売上が向上します。その結果、AIベースのソフトウェアを採用する小売業者が増えています。
  • アジア太平洋地域では、eコマース導入の増加やインターネット普及率、スマートフォン利用率の増加などの要因により、AIソフトウェアの需要が急増しています。GSMAの「Mobile Economy 2023」によると、アジア太平洋地域のスマートフォン普及率は2030年までに94%に増加すると予想されており、デジタル決済オプションがこの成長に拍車をかけています。同地域の小売業者は、オンライン・ショッピング体験を向上させるためにAIソフトウェアを活用しています。これには、パーソナライズされた商品レコメンデーションの提供、価格戦略の最適化、注文処理プロセスの合理化などが含まれます。

北米が大きな市場シェアを占める

  • 北米の小売市場のAIの需要は、パーソナライズされたショッピング体験、在庫管理と最適化、サプライチェーンの最適化など、さまざまな要因によって大きな成長を遂げています。
  • この地域の多くの小売業者は、サプライチェーン業務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に役立ちます。また、AI技術は、オフラインおよびオンラインの小売企業が、顧客の関心を引き、売上回転率を向上させるために導入しています。
  • 米国やカナダの小売企業の多くも、予測分析や機械学習などのAI技術を導入しており、小売企業のサプライチェーンの最適化に貢献しています。AIは、サプライヤーや物流業者などからのデータを分析することで、非効率を特定し、リードタイムを短縮し、サプライチェーン全体のパフォーマンスを向上させることができます。このため、小売企業はこうした技術の導入に力を入れています。
  • さらに、米国の小売企業の多くは、AIを活用して顧客データと行動を分析し、パーソナライズされたショッピング体験を提供しています。AIを活用したレコメンデーション・エンジンは、過去の購入履歴や閲覧履歴、人口統計情報に基づいて商品を提案し、顧客満足度とロイヤルティを高める可能性があります。

小売市場のAIの概要

小売市場のAIは細分化されています。IoT、eコマース・マーケティング、ビッグデータ解析の採用拡大が、小売市場のAIに有利な機会を提供しています。既存の競合企業間の競争は激しいです。さらに、SAP SE、Microsoft Corporation、IBM Corporation、Salesforce Inc.、Google LLCなどの大企業が買収を行い、イノベーションに注力する新興企業と協力すると予想されます。

  • 2024年3月、IBMはインドにおける技術専門研究所の能力拡張を発表しました。IBMは、人工知能、ハイブリッド・クラウド、サイバー・セキュリティ・テクノロジーを顧客が最大限に活用できるよう支援することに注力しています。
  • 2024年1月、オラクルはOracle Cloud Infrastructure（OCI）のGenerative AIサービスの一般提供開始と、企業がGenerative AIにおける最新の進歩を容易に活用できるようにするイノベーションを発表しました。OCI Generative AIサービスは、CohereとMeta Llama 2の大規模言語モデル（LLM）をシームレスに統合し、さまざまなビジネスユースケースに対応するフルマネージドサービスです。

その他の特典

  • エクセル形式の市場予測（ME）シート
  • 3ヶ月間のアナリストサポート

目次

第1章 イントロダクション

  • 調査の前提条件と市場定義
  • 調査範囲

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場洞察

  • 市場概要
  • 業界の利害関係者分析
  • 業界の魅力度-ポーターのファイブフォース分析
    • 消費者の交渉力
    • 供給企業の交渉力
    • 新規参入業者の脅威
    • 代替品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係

第5章 市場力学

  • 市場促進要因
    • 小売チェーンにおけるテクノロジーの急速な進歩
    • 小売業界における新興企業の動向
  • 市場抑制要因
    • 文化的準備のための専門家および社内知識の不足
  • COVID-19の市場への影響

第6章 主要テクノロジー投資

  • クラウド技術
  • 人工知能
  • サイバーセキュリティ
  • デジタルサービス

第7章 市場セグメンテーション

  • チャネル別
    • オムニチャネル
    • 実店舗
    • オンライン小売業者
  • コンポーネント別
    • ソフトウェア
    • サービス（マネージド、プロフェッショナル）
  • 展開別
    • クラウド
    • オンプレミス
  • 用途別
    • サプライチェーンとロジスティクス
    • 商品最適化
    • 店舗内ナビゲーション
    • 決済・価格分析
    • 在庫管理
    • 顧客関係管理（CRM）
  • 技術別
    • 機械学習
    • 自然言語処理
    • チャットボット
    • 画像・ビデオ分析
    • 群知能
  • 地域別
    • 北米
    • 欧州
    • アジア
    • オーストラリアとニュージーランド
    • ラテンアメリカ
    • 中東・アフリカ

第8章 競合情勢

  • 企業プロファイル
    • SAP SE
    • IBM Corporation
    • Microsoft Corporation
    • Google LLC
    • Salesforce Inc.
    • Oracle Corporation
    • ViSenze Pte Ltd
    • Amazon Web Services Inc.
    • BloomReach Inc.
    • Symphony AI
    • Daisy Intelligence Corporation
    • Conversica Inc.

第9章 投資分析

第10章 市場機会と今後の動向

目次
Product Code: 62327

The AI In Retail Market size is estimated at USD 9.85 billion in 2024, and is expected to reach USD 40.49 billion by 2029, growing at a CAGR of 32.68% during the forecast period (2024-2029).

AI In Retail - Market

Artificial intelligence, a collection of algorithms harnessing vast and reliable data, is increasingly adopted in retail to personalize the shopping experience. By leveraging customer preferences, retailers can offer tailored product recommendations, elevating the customer experience and driving sales.

Key Highlights

  • Retail has witnessed a profound digital transformation, propelled by the integration of advanced data analytics and forecasting systems. This, bolstered by the convergence of artificial intelligence and the Internet of Things, has empowered retailers with sophisticated insights to optimize operations and identify lucrative business opportunities. Retailers are turning to AI-powered solutions to tackle challenges like evolving consumer behavior, labor constraints, supply chain disruptions, and escalating costs.
  • Recognizing the potential of AI to reduce costs and enhance operational efficiency, retailers are increasingly integrating it into their processes. This shift is reshaping customer service, with AI-powered chatbots revolutionizing interactions. During online purchases, chatbots can suggest products based on customers' preferences, including price range, features, and user reviews. By incorporating recommendation algorithms, retailers can boost sales while customers find products tailored to their preferences.
  • Moreover, retailers are forging deeper customer relationships, infusing digital elements into sales, support, merchandising, and finance operations. Beyond AI, technologies like IoT, automation, blockchain, and virtual reality are digitally disrupting the retail landscape. AI-equipped retailers leverage sharp forecasting tools for smarter decision-making while enhanced visual recognition and augmented reality redefine online shopping, enabling customers to experience products virtually.
  • The global retail sector is witnessing a surge in AI applications, with both tech giants and SMBs ramping up their efforts. Consequently, the demand for AI engineers has soared, but more experienced professionals are still needed in this field.
  • The COVID-19 pandemic has accelerated these trends, leaving retailers grappling to adapt. As consumer behavior tilts toward online, traditional retailers are grappling to bolster their technological capabilities. The pandemic has ushered in a customer-centric paradigm, and companies embracing digital transformation principles are fortifying their operations and reaping significant profits.

AI in Retail Market Trends

Software Segment to Witness Major Growth

  • Leading retailers are adopting AI software to offer personalized shopping experiences. By analyzing customer data and behavior, these retailers leverage AI algorithms to power advanced recommendation engines. These engines suggest products tailored to individual preferences, driving sales and boosting customer engagement.
  • As omnichannel retailing gains prominence, retailers are increasingly investing in AI software. This software helps integrate data from multiple channels, ensuring a seamless shopping experience across online, mobile, and brick-and-mortar stores. With AI-driven solutions, retailers can unify customer data, personalize marketing messages, and optimize inventory management across all channels.
  • AI software equips retailers with the ability to craft targeted marketing campaigns and personalized advertisements. By analyzing vast amounts of customer data, AI algorithms identify trends, preferences, and buying patterns. This enables retailers to tailor marketing messages and promotions, resulting in higher engagement and sales. Consequently, an increasing number of retailers are embracing AI-based software.
  • Asia-Pacific is witnessing a surge in demand for AI software, driven by rising e-commerce adoption and factors such as increasing internet penetration and smartphone usage. According to GSMA, Mobile Economy 2023, Asia-Pacific is expected to see its smartphone adoption rate increase to 94% by 2030, and digital payment options are fueling this growth. Retailers in the region are leveraging AI software to enhance the online shopping experience. This includes offering personalized product recommendations, optimizing pricing strategies, and streamlining order fulfillment processes.

North America to Hold Significant Market Share

  • The demand for artificial intelligence (AI) in the retail sector in North America is experiencing significant growth driven by various factors such as personalized shopping experiences, inventory management and optimization, supply chain optimization, and others.
  • Many retailers in this region have deployed AI-based solutions to optimize their supply chain operations and inventory. AI helps retailers manage and maintain customers and understand consumers' buying patterns. Also, AI technologies are being adopted by offline and online retail businesses to engage customers and improve sales turnover.
  • Many retailers in the United States and Canada are also adopting AI technologies, such as predictive analytics and machine learning, helping retailers optimize their supply chains. AI can identify inefficiencies, reduce lead times, and improve overall supply chain performance by analyzing data from suppliers, logistics providers, and other sources. Due to this, retailers are focusing on the adoption of such technologies.
  • Furthermore, many retail companies in the US leverage AI to analyze customer data and behavior to offer personalized shopping experiences. AI-powered recommendation engines may suggest products based on past purchases, browsing history, and demographic information, enhancing customer satisfaction and loyalty.

AI in Retail Industry Overview

Artificial intelligence in the retail market is fragmented. The growing adoption of IoT, e-commerce marketing, and big data analytics provides lucrative opportunities for artificial intelligence in the retail market. The competitive rivalry among existing competitors is high. Moreover, large companies such as SAP SE, Microsoft Corporation, IBM Corporation, Salesforce Inc., and Google LLC are expected to make acquisitions and collaborate with startups focused on innovation.

  • In March 2024, IBM announced the expansion of its technical expert laboratory capacity in India to ensure that businesses remain strong in a highly competitive environment. It focuses on helping clients take full advantage of artificial intelligence, hybrid cloud, and cyber security technologies.
  • In January 2024, Oracle announced the general availability of the Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI service and innovations that make it easier for enterprises to take advantage of the latest advancements in generative AI. OCI Generative AI service is a fully managed service that seamlessly integrates large language models (LLMs) from Cohere and Meta Llama 2 to address various business use cases.

Additional Benefits:

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

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

  • 1.1 Study Assumptions and Market Definition
  • 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 Consumers
    • 4.3.2 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.3.3 Threat of New Entrants
    • 4.3.4 Threat of Substitute Products
    • 4.3.5 Intensity of Competitive Rivalry

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 By Geography***
    • 7.6.1 North America
    • 7.6.2 Europe
    • 7.6.3 Asia
    • 7.6.4 Australia and New Zealand
    • 7.6.5 Latin America
    • 7.6.6 Middle East and Africa

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 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 AI
    • 8.1.11 Daisy Intelligence Corporation
    • 8.1.12 Conversica Inc.

9 INVESTMENT ANALYSIS

10 MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE TRENDS