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小売業における人工知能（AI）の世界市場規模は、2022年に84億1,000万米ドルを占め、2032年には約457億4,000万米ドルに達すると予測され、2023年から2032年の予測期間中に18.45％の年平均成長率で成長する見通しである。
重要なポイント
コンポーネント別では、ソリューション・セグメントが2022年の売上シェア72％以上を占めた。
技術別では、機械学習分野が2022年に31％以上の売上シェアを獲得した。
販売チャネル別では、ピュアプレイ市場が大きな売上シェアを占めている。
用途別では、顧客関係管理部門が2022年に約21.50％の売上シェアを獲得した。
地域別では、北米地域が2022年の売上シェアの39％以上を占めている。
市場概要
実店舗が小売業界を支配し続ける中、実店舗は激しい競争に直面している。従来の店舗と同様に、デジタル・プラットフォームも、競合する市場では競合他社に素早くアクセスする可能性がある。小売企業は、AIを活用して顧客のショッピング体験を向上させ、関連性を維持するために必要な競争上の優位性を獲得する可能性がある。最も広く利用されているAI技術は、機械学習とディープラーニングに基づくものである。小売分野の企業は、機械学習やディープラーニング技術を利用して、最終消費者によりパーソナライズされた体験と魅力的な環境を提供している。
しかし、技術の進歩の導入に消極的であることが、市場の拡大を妨げる可能性がある。市場の拡大は、小売業にAIを統合するための有能な労働力の必要性によっても妨げられている。人工知能（AI）は小売分野で進歩を遂げつつあり、小売業者はAIを活用して顧客と対話し、より効率的な運営を行う可能性がある。その手法には、リアルタイムでマーケティングを調整するためのコンピュータービジョンの利用や、在庫管理のための機械学習などがある。
市場ダイナミクス
今後数年間で、AIは小売業界を大きく変える可能性を秘めており、コスト要素から買い物参加までのバリューチェーンに影響を与える。EコマースとAIは連動しており、コロナウイルスの流行がEコマースの成長率を高めているため、AIの導入は極めて重要だ。AIの恩恵は業界を転換させるだろう。売り手はその後、現実的になり次第計画を始めなければならず、その計画にはテクノロジーと企業戦略の両方が含まれていなければならない。
AIの主な利点は、消費者の面倒な反復作業を手助けできることだ。多くの労働者が、職場でAIの活用が進んだ結果、生産性が向上したと考えている。小売業におけるAIの活用も、同じ結果をもたらすかもしれない。人工知能は、物流部門のドライバーが最適な配送ルートを決定するために使用できるツールだ。また、ロボットが注文の選択と梱包を支援することで、従業員は他の重要な業務に集中することができる。
有名小売企業が顧客とのエンゲージメントを強化するために最先端技術への投資を続けているとはいえ、小売分野における人工知能の普及を妨げる要因は数多くあると予想される。ウォルマートのような大企業や大手小売企業は、オンラインポータルや店舗運営の管理に人工知能技術をすでに導入している。中小企業や新興企業がテクノロジーを活用するには、より多くのインフラと技術的ノウハウが必要だ。AIの知識不足が、こうした技術を導入する際の障壁となっている。また、インテリジェント・リテール・ソリューションの導入には高い導入コストの改善が必要であり、これは小規模小売企業にとって実質的な課題となっている。こうした要因が市場拡大を制限すると予想される。
小売市場における人工知能は、IoT、ビッグデータ分析、eコマース・マーケティングの利用拡大により、有利な可能性を豊富に秘めている。小売業界におけるコンピューター・ビジョンやその他の技術開発は、実店舗で普及しつつある。この発展により、顧客体験、需要予測、在庫管理などの分野で新たな小売の可能性が生まれている。さらに、小売業におけるAIの活用は、企画や商品推奨にますます焦点が当てられるようになるだろう。様々な産業領域や業種における人工知能製品・サービスの成長は、ビッグデータ分析の発展によって促進される。
COVID-19 インパクト
COVID-19の流行は世界経済に悪影響を与えた。世界中の政府が小売施設、店舗、輸出入業務の閉鎖を余儀なくされ、世界のサプライ・チェーンが混乱した。小売業、製造業、物流部門のすべてがCOVID-19の流行によって大きな影響を受け、顧客行動や製品需要も影響を受けた。小売業界、特に実店舗を持つ小売業者は、食品・食料品店や薬局を除く、いくつかの国の必要性のない店舗、バー、会場が一時的に閉鎖されたことで、深刻な打撃を受けている。
顧客はインターネット・プラットフォームを主要なショッピング・チャネルと見なしているため、COVID-19の発生は結果としてオンライン小売チャネルの重要性を高めている。小売業者や消費財企業は今、オンライン・プレゼンスに関連した持続可能な取り組みを展開する素晴らしい機会を手にしている。小売企業は、この変化しつつあるトレンドから利益を得ようと、eコマース・プラットフォームやオンライン・マーケットプレイスを取り入れている。
セグメント・インサイト
コンポーネント・インサイト
コンポーネントに基づき、小売市場における人工知能（AI）市場はサービスとソリューションに区分される。ソリューション・セグメンテーションは、推定年における世界の人工知能（AI）の中で、小売市場で最も高いシェアを占めている。多くの小売企業が経験している経営問題に対応して、新しい自動化技術が開発されている。AIを搭載した技術により、小売企業は消費者体験を向上させながら、サプライチェーン・オペレーション、ロジスティクス、倉庫管理を管理することができる。
一方、サービス分野は予測期間中に力強い成長が見込まれる。この成長は、AIソリューションがインテリジェントな機能の創造に貢献し、顧客体験を向上させ、収益発展の可能性を増大させ、迅速な技術革新につながり、ヒューマンエラーを減少させるため、急速に採用されていることに起因している。
テクノロジー・インサイト
技術に基づき、市場は自然言語処理、機械学習（ML）、画像＆ビデオ分析、チャットボット、群知能に二分される。前述のセグメントの中で、MLセグメントは市場で最大の収益シェアを獲得している。機械学習技術の高い精度と柔軟性が、このセグメントの拡大につながっている。機械学習はデータを迅速かつ深く処理するため、顧客にパーソナライズされた体験を提供するのに適している。さらに、サプライチェーン戦略と需要予測を合理化し、在庫生産性を向上させることで、加盟店を支援する。例えば、フルマネージドサービスであるAmazon Sage Makerは、カスタマーエクスペリエンスから予測分析まで、あらゆるアクティビティに機械学習モデルを展開することができる。
さらに、データ分析が増加し、AIを搭載したチャットボットが普及するにつれて、NLPは進歩すると予想される。このように、自然言語処理の需要は予測期間を通じて急速に増加すると予想される。
販売チャネルの洞察
販売チャネルに基づいて、市場は実店舗、オムニチャネル、ピュアプレイのオンライン小売業者に分別される。ピュアプレイ市場のカテゴリーは、小売業界におけるAIの収益シェアを大きく伸ばしている。オンラインとバーチャル購買の受け入れが進むと、純粋なネットビジネスの成長が加速するだろう。ソーシャルメディア、IoT、AIが普及し、小売業界のAIを後押しするだろう。
アプリケーション・インサイト
用途別に見ると、小売業におけるAIの世界市場は、顧客関係管理（CRM）、在庫管理、サプライチェーン＆ロジスティクス、商品最適化、決済＆価格分析、店舗内ナビゲーション、バーチャルアシスタント（VA）、その他に区分される。小売市場におけるCRMの売上シェアが最も高い。CRM市場は、顧客サービスと顧客維持を強化する差し迫ったニーズがあれば、台頭するだろう。チャットボット、検索エンジン、その他のテクノロジーを活用することで、小売業者は顧客ロイヤルティと強固な関係を築くことができるだろう。
バーチャルアシスタント技術は、サプライチェーンの合理化、請求書の発行、在庫の発注、帳簿管理など、小売業界において開拓する機会が十分にある。そのため、仮想アシスタントは予測期間中に急成長を遂げると予想される。
地域インサイト
小売分野における人工知能は、北米でその収益の大半を生み出している。各社がAIプロジェクトや関連R&D活動に多額の投資を行っているため、産業成長の可能性がある。顧客サービスの有効性を向上させるため、地域の小売業者は消費者の嗜好を洞察することに注力している。業界大手は、無機的・有機的手法の両方を用いて事業拡大を図っている。米国はAI技術導入のパイオニアであり、この分野への投資が著しい。同国ではテクノロジーに対するニーズが高まっているため、新たな新興企業や中小企業も出現している。これにより、小売セクターにおける人工知能の成長が加速するはずだ。
小売市場シェアにおけるAIの優位性については、欧州はおそらく2位だろう。アパレル、化粧品、ファッション業界を含むこの地域の重要な加盟店は、顧客体験を向上させるために最先端技術に積極的に投資している。そのため、小売セクターにおける人工知能のニーズは高まると予想される。また、デジタル化の進展により、アジア太平洋地域は予測期間中に急成長を遂げると予測されている。この地域の小売市場は、変化の時代を目前にしており、業務と顧客体験を強化するための最先端技術への需要が市場を促進している。
最近の動向
2022年9月、マイクロソフトはインドのグローバルIT企業インフォシスと提携した。両社はこの提携を通じて、企業が顧客体験を迅速に再構築し、クラウドとデータでシステムを増強し、プロセスを更新できるようにしたいと考えていた。
2022年8月、同社は「ViSenze’s Session-Based Recommendations」と呼ばれる新しいパーソナライズされたEC商品提案ソリューションを発表した。この新しいアプローチにより、顧客は個人情報を提供することなく、よりカスタマイズされた体験を得ることができる。
2022年7月、インテルから斬新なリファレンスキットが発表された。この新しいソリューションは、データサイエンティストやエンジニアが、製造業、小売業、ヘルスケア、その他の分野を含む様々な場面でAIを導入する方法を理解しやすくすることを目指したものだ。
2022年7月、検索主導のアナリティクス事業を展開するAskdataがSAPに買収された。買収後の同社の目標は、AIベースの自然言語検索を通じて、企業が賢明な意思決定を行えるようサポートする能力を向上させることだった。
2022年6月、グーグルと小売店のH&Mがパートナーシップを結んだ。同社はこの提携を通じて、最先端のAI＆ML機能、コア・データ・プラットフォーム、データ製品など、企業のデータ・バックボーンを設計・構築することを意図していた。
2022年6月、オラクルと小売業者のコマックスは提携した。この提携の結果、オラクルは自社のクラウド・インフラストラクチャを通じてコマックスに小売サービス群を提供し、同社がさまざまな有名ブランドの最新アパレル、アクセサリー、シューズをラテンアメリカ中の顧客に紹介できるよう支援することになる。
2022年6月、エヌビディアとドイツの多国籍企業シーメンスは提携を結んだ。両社はこの提携を通じてシーメンスXceleratorとNVIDIA Omniverseを組み合わせ、物理ベースのデジタルモデルに加えて産業メタバースを提供することを目指した。
2022年4月、SAPとITインフラ・サービスのサプライヤーとして知られるキンドリルは提携した。この合意により、両社は顧客の最も厳しいデジタル・ビジネス変革の課題に対して最先端のソリューションを提供することに集中する予定であった。
2022年3月、マイクロソフトはコンピューターソフトウェアを開発するアメリカの多国籍企業、ニュアンス・コミュニケーションズを買収した。この買収後の同社の目標は、クラス最高であったニュアンスの会話AIとアンビエントインテリジェンスを、評判が高く安全な業界向けクラウド製品に組み込むことであった。
2022年1月、ITコンサルティングとサービスを提供するフェデロスがオラクルに買収された。ネットワーク分析、アシュアランス、広告自動オーケストレーション、AIに最適化されたサービスにより、この買収はサービスプロバイダーにさらなるレバレッジを与えることを目的としている。
企業プロフィールと競合情報
世界の小売業における人工知能（AI）市場で事業を展開している主要企業は以下の通りである：
IBMコーポレーション
マイクロソフト
SAP SE
アマゾン ウェブ サービス
オラクル
株式会社セールスフォース
インテル
エヌビディア
グーグル合同会社
センティエント・テクノロジー
ヴィッセンツェ
レポート対象セグメント
(注*:サブセグメントに基づくレポートも提供しています。ご興味のある方はお知らせください。）
コンポーネント別
ソリューション
サービス
テクノロジー別
画像・映像解析
機械学習
自然言語処理
スウォーム・インテリジェンス
チャットボット
販売チャネル別
レンガとモーター
オムニチャネル
純粋なオンライン小売業者
アプリケーション別
店舗内ナビゲーション
支払いと価格分析
カスタマー・リレーションシップ・マネジメント（CRM）
サプライチェーンとロジスティクス
在庫管理
製品の最適化
バーチャルアシスタント
その他
地域別
北米
ヨーロッパ
アジア太平洋
ラテンアメリカ
中東・アフリカ（MEA）
第1章.はじめに
1.1.研究目的
1.2.調査の範囲
1.3.定義
第2章 調査方法調査方法
2.1.研究アプローチ
2.2.データソース
2.3.仮定と限界
第3章.エグゼクティブ・サマリー
3.1.市場スナップショット
第4章.市場の変数と範囲
4.1.はじめに
4.2.市場の分類と範囲
4.3.産業バリューチェーン分析
4.3.1.原材料調達分析
4.3.2.販売・流通チャネル分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.COVID 19 小売市場における人工知能への影響
5.1.COVID-19 ランドスケープ：小売業界における人工知能のインパクト
5.2.COVID 19 – 業界への影響評価
5.3.COVID 19の影響世界の主要な政府政策
5.4.COVID-19を取り巻く市場動向と機会
第6章.市場ダイナミクスの分析と動向
6.1.市場ダイナミクス
6.1.1.市場ドライバー
6.1.2.市場の阻害要因
6.1.3.市場機会
6.2.ポーターのファイブフォース分析
6.2.1.サプライヤーの交渉力
6.2.2.買い手の交渉力
6.2.3.代替品の脅威
6.2.4.新規参入の脅威
6.2.5.競争の度合い
第7章 競争環境競争環境
7.1.1.各社の市場シェア／ポジショニング分析
7.1.2.プレーヤーが採用した主要戦略
7.1.3.ベンダーランドスケープ
7.1.3.1.サプライヤーリスト
7.1.3.2.バイヤーリスト
第8章.小売業における人工知能の世界市場、コンポーネント別
8.1.小売業における人工知能市場、コンポーネント別、2022-2032年
8.1.1.解答
8.1.1.1.市場収益と予測（2022～2032年）
8.1.2.サービス
8.1.2.1.市場収益と予測（2022～2032年）
第9章.小売業における人工知能の世界市場、テクノロジー別
9.1.小売業における人工知能市場、技術別、2022-2032年
9.1.1.画像・映像解析
9.1.1.1.市場収益と予測（2022～2032年）
9.1.2.機械学習
9.1.2.1.市場収益と予測（2022～2032年）
9.1.3.自然言語処理
9.1.3.1.市場収益と予測（2022～2032年）
9.1.4.スウォームインテリジェンス
9.1.4.1.市場収益と予測（2022～2032年）
9.1.5.チャットボット
9.1.5.1.市場収益と予測（2022～2032年）
第10章.小売業における人工知能の世界市場：販売チャネル別
10.1.小売業における人工知能市場、販売チャネル別、2022-2032年
10.1.1.レンガとモーター
10.1.1.1.市場収益と予測（2022～2032年）
10.1.2.オムニチャネル
10.1.2.1.市場収益と予測（2022～2032年）
10.1.3.純粋なオンライン小売企業
10.1.3.1.市場収益と予測（2022～2032年）
第11章.小売業における人工知能の世界市場、用途別
11.1.小売業における人工知能市場、用途別、2022-2032年
11.1.1.店舗内ナビゲーション
11.1.1.1.市場収益と予測（2022～2032年）
11.1.2.支払いと価格分析
11.1.2.1.市場収益と予測（2022～2032年）
11.1.3.顧客関係管理（CRM）
11.1.3.1.市場収益と予測（2022～2032年）
11.1.4.サプライチェーンとロジスティクス
11.1.4.1.市場収益と予測（2022～2032年）
11.1.5.在庫管理
11.1.5.1.市場収益と予測（2022～2032年）
11.1.6.製品の最適化
11.1.6.1.市場収益と予測（2022～2032年）
11.1.7.バーチャルアシスタント
11.1.7.1.市場収益と予測（2022～2032年）
11.1.8.その他
11.1.8.1.市場収益と予測（2022～2032年）
第12章.小売業における人工知能の世界市場、地域別推定と動向予測
12.1.北米
12.1.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
12.1.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
12.1.3.市場収益と予測、販売チャネル別（2022～2032年）
12.1.4.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
12.1.5.米国
12.1.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
12.1.5.2.市場収入と予測、技術別（2022～2032年）
12.1.5.3.市場収益と予測、販売チャネル別（2022～2032年）
12.1.5.4.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
12.1.6.その他の北米地域
12.1.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
12.1.6.2.市場収入と予測、技術別（2022～2032年）
12.1.6.3.市場収益と予測、販売チャネル別（2022～2032年）
12.1.6.4.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
12.2.ヨーロッパ
12.2.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
12.2.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
12.2.3.市場収益と予測、販売チャネル別（2022～2032年）
12.2.4.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
12.2.5.英国
12.2.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
12.2.5.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
12.2.5.3.市場収益と予測、販売チャネル別（2022～2032年）
12.2.5.4.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
12.2.6.ドイツ
12.2.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
12.2.6.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
12.2.6.3.市場収益と予測、販売チャネル別（2022～2032年）
12.2.6.4.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
12.2.7.フランス
12.2.7.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
12.2.7.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
12.2.7.3.市場収益と予測、販売チャネル別（2022～2032年）
12.2.7.4.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
12.2.8.その他のヨーロッパ
12.2.8.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
12.2.8.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
12.2.8.3.市場収益と予測、販売チャネル別（2022～2032年）
12.2.8.4.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
12.3.APAC
12.3.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
12.3.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
12.3.3.市場収益と予測、販売チャネル別（2022～2032年）
12.3.4.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
12.3.5.インド
12.3.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
12.3.5.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
12.3.5.3.市場収益と予測、販売チャネル別（2022～2032年）
12.3.5.4.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
12.3.6.中国
12.3.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
12.3.6.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
12.3.6.3.市場収益と予測、販売チャネル別（2022～2032年）
12.3.6.4.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
12.3.7.日本
12.3.7.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
12.3.7.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
12.3.7.3.市場収益と予測、販売チャネル別（2022～2032年）
12.3.7.4.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
12.3.8.その他のAPAC地域
12.3.8.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
12.3.8.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
12.3.8.3.市場収益と予測、販売チャネル別（2022～2032年）
12.3.8.4.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
12.4.MEA
12.4.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
12.4.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
12.4.3.市場収益と予測、販売チャネル別（2022～2032年）
12.4.4.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
12.4.5.GCC
12.4.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
12.4.5.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
12.4.5.3.市場収益と予測、販売チャネル別（2022～2032年）
12.4.5.4.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
12.4.6.北アフリカ
12.4.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
12.4.6.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
12.4.6.3.市場収益と予測、販売チャネル別（2022～2032年）
12.4.6.4.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
12.4.7.南アフリカ
12.4.7.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
12.4.7.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
12.4.7.3.市場収益と予測、販売チャネル別（2022～2032年）
12.4.7.4.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
12.4.8.その他のMEA諸国
12.4.8.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
12.4.8.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
12.4.8.3.市場収益と予測、販売チャネル別（2022～2032年）
12.4.8.4.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
12.5.ラテンアメリカ
12.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
12.5.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
12.5.3.市場収益と予測、販売チャネル別（2022～2032年）
12.5.4.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
12.5.5.ブラジル
12.5.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
12.5.5.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
12.5.5.3.市場収益と予測、販売チャネル別（2022～2032年）
12.5.5.4.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
12.5.6.その他のラタム諸国
12.5.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
12.5.6.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
12.5.6.3.市場収益と予測、販売チャネル別（2022～2032年）
12.5.6.4.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
第13章.企業プロフィール
13.1.IBMコーポレーション
13.1.1.会社概要
13.1.2.提供商品
13.1.3.財務パフォーマンス
13.1.4.最近の取り組み
13.2.マイクロソフト
13.2.1.会社概要
13.2.2.提供商品
13.2.3.財務パフォーマンス
13.2.4.最近の取り組み
13.3.SAP SE
13.3.1.会社概要
13.3.2.提供商品
13.3.3.財務パフォーマンス
13.3.4.最近の取り組み
13.4.アマゾン・ウェブ・サービス
13.4.1.会社概要
13.4.2.提供商品
13.4.3.財務パフォーマンス
13.4.4.最近の取り組み
13.5.オラクル
13.5.1.会社概要
13.5.2.提供商品
13.5.3.財務パフォーマンス
13.5.4.最近の取り組み
13.6.セールスフォース
13.6.1.会社概要
13.6.2.提供商品
13.6.3.財務パフォーマンス
13.6.4.最近の取り組み
13.7.インテル
13.7.1.会社概要
13.7.2.提供商品
13.7.3.財務パフォーマンス
13.7.4.最近の取り組み
13.8.エヌビディア
13.8.1.会社概要
13.8.2.提供商品
13.8.3.財務パフォーマンス
13.8.4.最近の取り組み
13.9.グーグル合同会社
13.9.1.会社概要
13.9.2.提供商品
13.9.3.財務パフォーマンス
13.9.4.最近の取り組み
13.10.センティエント・テクノロジー
13.10.1.会社概要
13.10.2.提供商品
13.10.3.財務パフォーマンス
13.10.4.最近の取り組み
第14章 調査方法研究方法論
14.1.一次調査
14.2.二次調査
14.3.前提条件
第15章.付録
15.1.私たちについて
15.2.用語集
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