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市場調査レポート
商品コード
1444853
小売におけるAIの世界市場：市場シェア分析、産業動向・統計、成長予測（2024年～2029年）AI in Retail - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2024 - 2029) |
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価格
| 小売におけるAIの世界市場：市場シェア分析、産業動向・統計、成長予測（2024年～2029年） |
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出版日: 2024年02月15日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 120 Pages
納期: 2～3営業日
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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
- 目次
概要
世界の小売におけるAIの市場規模は、2024年に96億5,000万米ドルと推定され、2029年には389億2,000万米ドルに達し、予測期間中（2024年～2029年）にCAGR32.17%で成長すると予測されています。
小売業への人工知能の導入により、この分野は変化しつつあります。企業は現在、企業計画をサポートし、より良い結果を提供し、オンラインで顧客とコミュニケーションをとるために業務を追跡しています。スマートデバイスとインターネットユーザーの増加、AI、ビッグデータと分析に対する意識の高まり、デジタル化に向けた政府の取り組みにより、小売市場における世界の人工知能の拡大が加速しています。
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、単にモノを接続するだけではなく、データを意思決定の指針となり、業績の向上につながる洞察に変換することを含みます。 AIは主に、小売業、特に機械学習と深層学習において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、収益増加のチャンス、急速なイノベーション、インテリジェントなオペレーションをもたらし、これらすべてが競合他社との差別化に役立ちます。
- 最も一般的に使用されるAIテクノロジーは、機械学習とディープラーニングです。小売業界の組織は、機械学習とディープラーニングのテクノロジーを使用して、エンドユーザーによりパーソナライズされたエクスペリエンスを提供し、インタラクティブな環境を提供します。実店舗は、小売業で使用される人工知能のディープラーニングのサブセットであるコンピュータービジョンを採用しています。コンピュータービジョンは視覚情報を「見て」解読し、適切な場所に目を与えます。顧客エクスペリエンス、需要予測、在庫管理などの分野における新しい小売ユースケースが可能になりつつあります。
- さらに、企業は小売エッジでの新しいタイプのAIのおかげで顧客の意図を識別し、それに応じて買い物客の行動を調整することができます。店内のヒートマッピングはその一例です。カメラとコンピュータービジョンが連携して、どの商品が取り出され、どの商品が返品され、顧客が棚から出た後にどこに行くのかを明らかにします。小売業者はこの情報を利用して、製品への関与を促進し、製品教育を支援するエクスペリエンスを開発できます。
- 加えて、小売業者にとって、正確な在庫を維持することは大きな懸念事項です。小売業者は、業務のより多くの側面を連携させ、AIを導入することで店舗、顧客、商品を理解することで在庫管理を改善できる可能性があります。
- IBM Corporationの調査によると、小売および消費者向け製品におけるAIの導入は、現在の企業の40%から3年以内に80%以上に急増すると予想されています。さらに、小売業界の人工知能（AI）テクノロジーへの投資も増加しています。 AIを活用した予測分析と処方分析への投資は、その期間内に2倍になるでしょう。
- COVID-19の発生により、消費者が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考えるようになり、オンラインショッピングチャネルの重要性が加速しました。これにより、小売業者や消費財組織は、デジタルプレゼンスと統合された持続可能性への取り組みを導入する絶好の機会を得ることができました。したがって、小売業者はEコマースプラットフォームとオンラインマーケットプレイスを利用して、この変化する傾向を利用するようになりました。
小売におけるAI市場の動向
製品最適化セグメントが大きなシェアを握ると予想
- 小売業界におけるAIは、計画と製品の推奨にますます重点を置くことになります。ビッグデータ分析の発展により、人工知能製品やサービスを採用する産業分野や業種が増えていく見通しです。機械学習、ディープラーニング、自然言語処理などのテクノロジーがAIとビッグデータで使用され、自動化された機械主導の意思決定が可能になります。
- 拡張現実（AR）は、小売およびオンラインビジネスにおける最も重要なAIの進歩です。
- 予測分析はAIから大きな恩恵を受ける可能性があり、この分野を完全に変革する可能性があります。運用プロセスに統合されたAI主導の分析により、顧客エンゲージメント、在庫管理、キャパシティープランニングに関する予測精度とリソース使用率が大幅に向上し、コストの削減と利益率の向上につながります。
- Consumer Technology Associationによると、AIは小売業界において、コスト削減、生産性の向上、ビジネス上の問題の迅速な解決、新製品やサービスの迅速な提供、急速に普及しつつあるイノベーションの増加など、さまざまなメリットをもたらします。小売分野における自動運転車、スマートボット、高度な予測分析などの多くの高度なソリューションに組み込まれています。この要素により顧客の分析と行動が改善され、製品の最適化がより重要になると予想されます。
- たとえば、新製品開発とイノベーション創出の世界的リーダーであるニールセンIQ BASESによると、今年9月にBASES Creative Product AIによって、製品の評価、選別、最適化の方法において画期的な進歩が実現しました。 BASES Creative Product AIは、パフォーマンスを予測し、製品最適化への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を超えるモデルとアルゴリズムを使用して開発されました。
北米が最大のシェアを占める
- 主に米国やカナダなどの先進国の存在により、北米が最大の市場シェアで市場を独占すると予想されており、小売分野の既存ソリューションの強化に重点を置いています。北米は主要なAIソリューションプロバイダーをホストしており、AIテクノロジーを早期に導入しています。
- この地域の多くの小売業者は、サプライチェーンの運用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および維持し、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テクノロジーは、顧客を引きつけて売上高を向上させるために、オンラインとオフラインの小売業の両方で採用されています。
- NVIDIA Corporation、Intel Corporation、Salesforce、Sentient Technologies、Microsoft Corporation、Google Inc.、IBM Corporation、Amazon Web Servicesなどの米国に本拠を置く企業は、製品の革新と最適化に熱心に取り組んでいます。
- 今年1月、サプライヤーへの請求書の迅速な支払いを可能にするために、Mastercardは、機械学習とストレートスルー処理を活用した次世代の仮想カードソリューションであるMastercard TrackTM Instant Payの開始を発表しました。このタイプでは初めてのユニークな仮想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、自動化を提供し、ビジネス支払いの合理化とスピードアップを支援します。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1月、90%以上の精度で数量見積もりを作成するために、北米トップのサードパーティロジスティクス（3PL）プロバイダーの1つであるKenco Logisticsは、市場で最高の処方分析システムであるDaVinci AIに最新のソフトウェアアップグレードを導入しました。サプライチェーンの混乱や労働力不足に直面して労働力の計画と使用を改善することで、このアップグレードは顧客の意見に応えます。全国のいくつかの倉庫拠点がすでにこの改訂されたシステムを導入しています。
小売業界におけるAIの概要
小売におけるAI市場は細分化されています。 IoT、ビッグデータ分析、Eコマースマーケティングの導入の拡大により、小売市場では人工知能にとって有利な機会が提供されています。全体として、既存の競合企業間の敵対関係は激しくなっています。さらに、大企業は買収を行ったり、イノベーションに重点を置いた新興企業と協力したりすることが期待されています。この分野における主な発展には次のようなものがあります。
2022年9月、ハンショーはマイクロソフトとインテルに加わり、業界のイノベーションを加速します。「Hanshow Works with Intel and Microsoft to Accelerate Smart Retail Innovation」というタイトルのホワイトペーパーは、Hanshow、Intel、Microsoftが共同で執筆し、プロのデジタル小売ソリューションプロバイダー（SP）であるHanshowによって公式に作成されました。世界の小売市場の変化とともに、小売およびAI分野のベストプラクティスについて概説します。ホワイトペーパーでは、小売業におけるAIテクノロジーの将来の開発と応用動向についても説明されています。中国、日本、欧州のハンショーのパートナーを見て、AI時代のスマート小売技術が世界の小売業者にどのように機能するかを示しています。
2022年10月、OracleとNVIDIAは、アクセラレーテッドコンピューティングとAIを使用してビジネス課題に対処する顧客をサポートするパートナーシップを発表しました。このパートナーシップの目標は、GPU、システム、ソフトウェアを含む完全なNVIDIAアクセラレーテッド・コンピューティング・スタック（OCI）をOracle Cloud Infrastructureに提供することです。
その他の特典
- エクセル形式の市場予測（ME）シート
- 3か月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
- 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
- 業界関係者の分析
- 業界の魅力- ポーターのファイブフォース分析
- 供給企業の交渉力
- 消費者の交渉力
- 新規参入業者の脅威
- 競争企業間の敵対関係の激しさ
- 代替製品の脅威
第5章 市場力学
- 市場促進要因
- 進歩したテクノロジーの小売チェーン全体への迅速な導入
- 小売業界における新興企業の新たな動向
- 市場抑制要因
- 専門家が不足しているだけでなく、文化的な対応に向けた社内の知識も不足
- COVID-19の市場への影響
第6章 主要テクノロジーへの投資
- クラウドテクノロジー
- 人工知能（AI）
- 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
- オンライン専門小売業者
- コンポーネント別
- ソフトウェア
- サービス（マネージドおよび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物流
- 製品の最適化
- 店内ナビゲーション
- 決済・価格分析
- 在庫管理
- 顧客関係管理（CRM）
- テクノロジー別
- 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
- 北米
- 米国
- カナダ
- 欧州
- 英国
- ドイツ
- フランス
- スペイン
- その他欧州
- アジア太平洋
- 中国
- 韓国
- オーストラリア
- その他アジア太平洋
- その他の地域
- 北米
第8章 競合情勢
- 企業プロファイル
- SAP SE
- IBM Corporation
- Microsoft Corporation
- Google LLC
- Salesforce.com Inc.
- Oracle Corporation
- ViSenze Pte Ltd
- Amazon Web Services Inc.
- BloomReach, Inc.
- Symphony RetailAI
- Daisy Intelligence
- Conversica Inc.
第9章 投資分析
第10章 市場機会と将来の動向
目次
Product Code: 62327
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
TABLE OF CONTENTS
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
- 7.6.1 North America
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.
