AIは小売業および消費財（CPG）事業の運営に変革をもたらし、顧客分析とセグメンテーションを強化することでマーケティングと広告のパーソナライゼーションを強化し、サプライチェーンと物流における需要予測のスピードと精度を向上させています。
企業はまた、インテリジェントなデジタルショッピングアシスタントや、製品情報を動的に強化・ローカライズするカタログの拡充を通じて、顧客エンゲージメントの水準を高めています。AIエージェントは業務のスピードと効率を向上させ、物理的なAIシステムは倉庫やサプライチェーンの業務の合理化と自動化に貢献しています。
NVIDIAが3回目となる「小売業および消費財におけるAIの現状」調査レポートは、数百件の回答を集め、企業があらゆる分野でAIプロジェクトをパイロット段階から実稼働段階へと移行する中で、業界におけるAIの成熟度を示しました。
今年のレポートのハイライトは以下のとおりです。
回答者の91%が、自社でAIを積極的に活用または評価していると回答しました。
90%の企業が、現在のプロジェクトの成功を基に、2026年にはAI予算を増額すると回答しました。
89%がAIが年間収益の増加に役立っていると回答し、95%が年間コストの削減に役立っていると回答しました。
79%が、オープンソースのモデルとソフトウェアがAI戦略において中程度から極めて重要であると回答しました。
47%が、自社の業務においてエージェント型AIを活用または評価中であると回答しました。
レポートの主な調査結果については、以下をご覧ください。
オープンソースがビジネスチャンスを広げる
オープンソースは急速に多くの小売AIシステムの基盤となり、強力なガバナンスを維持しながら、データやユースケースに合わせてモデルを適応させる柔軟性を提供しています。オープンで相互運用可能なエコシステムは、既存のツールやワークフローへのAIの組み込みを容易にし、小売業者がイノベーションを迅速に拡大するのに役立ちます。
「ほとんどの小売業者は、まず独自のAIベンダーを利用してAIの実験を始めました」と、パブリシス・グループの最高商取引戦略責任者であるジェイソン・ゴールドバーグ氏は述べています。 「彼らはモデルは持っていたが、自らの王国への鍵を握っていなかった。オープンソースはそれを覆し、小売業者が独自のデータを活用し、ベンダーロックインを回避し、オープンソースコミュニティのイノベーションの恩恵を受けることを可能にする。」
AIがビジネスに多大なインパクトをもたらす
回答者の91%が自社でAIを積極的に活用または評価中であると回答したことから、小売・CPG業界における競争上の課題は、AIへの投資の是非から、AIを最も効果的に導入・拡張する方法へと移行している。
業界全体で、AIのビジネスインパクトは目に見える形で顕著に現れている。AIがどのようにビジネスを改善したかという質問に対して、54%が従業員の生産性向上、52%が業務効率の向上、41%が顧客サービスの向上を挙げた。
前述の通り、回答者の89%がAIが収益増加に貢献したと回答している。多くの企業にとって、この増加は顕著であり、30%が収益が10%以上増加したと回答している。 AIが年間コスト削減に貢献したという点でも同様の結果が得られ、95%がAIによってコストが削減されたと回答し、37%が10%以上削減されたと回答しています。
「経営幹部が注力すべきなのは、高いROIの成果を犠牲にして、虚栄心の強いプロジェクトにゴーサインを出すことではありません」と、オムニトークの共同CEOであるクリス・ウォルトン氏は述べています。「成功する小売業者は、具体的な損益問題を解決する退屈なユースケースから始め、その価値を証明し、その後規模を拡大していくでしょう。」
調査回答者の10人中9人が、インフラ、AI専門家の採用、ソフトウェアを含むAI投資は来年増加すると予測しています。また、回答者の半数は、予算が前年比10%以上増加し、大幅な増加になる可能性があると回答しています。
小売業界でエージェント型AIが本格的にデビュー
小売・消費財業界では、事業分野全体にわたってAIエージェントの試験運用が行われています。
調査回答者の47%が、エージェント型AIを活用または評価中であると回答しました。そのうち20%は既にAIエージェントが組織内で稼働していると回答し、さらに21%は今後1年以内に導入する予定であると回答しました。
ウォルトン氏は、「エージェント型AIの真に破壊的な影響は、小売業のサプライチェーンとオペレーションに最初に波及するでしょう。例えば、自律型エージェントがリアルタイムの在庫調整、ダイナミックプライシング、大規模なベンダー交渉などを処理するようになるでしょう。なぜなら、ROIが測定可能なのはそこだからです」と述べています。
調査回答者は、小売業とCPG業界におけるエージェント型AIの明確な目標を3つ挙げました。
プロセスのスピードと効率性の向上（回答者の57%）。
顧客体験とパーソナライゼーションの向上（回答者の40%）。
リアルタイムデータによる意思決定の改善（回答者の40%）。
概して、エージェント型AIは、社内オペレーション、従業員および顧客サポート、そして顧客エンゲージメントという3つの業務ラインに展開されるでしょう。例えば、顧客エンゲージメントにおいて、エージェントは分析にとどまらず、リアルタイムでインサイトに基づき行動し、メッセージを調整し、商品を推奨し、個々の顧客の状況に基づいて購入決定を支援します。
サプライチェーンのレジリエンスを高めるAI
小売業と消費財（CPG）は、この10年間、サプライチェーンにおいて深刻な課題に直面しており、その課題はますます複雑化しています。今年の調査では、回答者の64%が、地政学的不安定性、労働力の制約、スピードと透明性に対する消費者の期待の変化、グローバルな事業運営における規制の複雑化など、サプライチェーンにおける課題が年々増加していると回答しました。
「AIにより、小売業者は地域レベルではなく、店舗と顧客レベルで在庫を最適化できます」とゴールドバーグ氏は述べています。「AIにより、小売業者は需要予測に多くの要素を組み込むことができ、供給と需要をより正確に一致させることで、在庫切れをより正確に予測し、回避することができます。」
業界は、業務の効率化と複雑性の解決のためにAIを活用しています。回答者の51%によると、最大の圧力弁はサプライチェーンの運用効率とスループット向上のためにAIを活用しています。顧客の期待に応えることが45%で次に多く、トレーサビリティと透明性の確保が38%で3位でした。
フィジカルAIは業界で普及しつつあり、回答者の17%がこの技術を使用または評価しています。
「真の変革は、既存の物理インフラをよりスマートにするAIから生まれるでしょう」とウォルトン氏は述べています。「私のお気に入りの例は、店舗内ロボットです。これにより、価格設定、在庫管理、プレゼンテーションの質が向上します。」
先行企業は、フィジカルAIシステムを慎重に統合することで、タスクの自動化以上の成果をもたらし、従業員のプレッシャーや物流の複雑化に対応するための柔軟性とスループットを向上させることを実証しています。
詳細な結果と洞察については、「小売およびCPGにおけるAIの現状：2026年のトレンド」レポートをダウンロードしてください。
NVIDIAの小売向けAIソリューションとエンタープライズレベルのAIプラットフォームをご覧ください。
カテゴリ：ジェネレーティブAI | ロボティクス
タグ：エージェントAI | 人工知能 | オープンソース | フィジカルAI | 小売
出典: 元記事を読む
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