「こんなに簡単だった」と思えるショッピング体験は、配送期限の厳守、商品情報の不足修正、そして厳選されたショッピング体験の提供に尽力するチームによって実現されています。
舞台裏では、従業員たちは老朽化したシステム、サイロ化されたデータ、そして高まる顧客の期待といった現実に向き合っています。こうした状況が重なり、新シーズンや在庫管理単位（SKU）の追加が進むたびに、一貫性とスピードの提供が難しくなっています。
新しいマルチエージェント・インテリジェント・ウェアハウス（MAIW）と小売カタログ・エンリッチメントのNVIDIAブループリントは、このダイナミックなシステムを強みに変えるために設計されています。本日リリースされたこれらのオープンソース開発者リファレンスにより、開発者は倉庫からワードローブに至るまで、小売バリューチェーン向けにAIを活用したソリューションをカスタマイズできます。
NVIDIAの小売および消費財向けAI担当デベロッパーリレーションズディレクター、タリック・ハマドゥ氏は次のように述べています。「これらのブループリントを活用することで、統合コストを削減し、お客様とパートナーがアプリケーションを迅速に開発できるようになります。小売業界が競争に勝つために必要な効率性とエンタープライズグレードのスケールを実現します。」
これらのブループリントは、来週開催される全米小売業協会（National Retail Federation: Retail’s Big Show）で公開されます。
倉庫ワークフローの簡素化
倉庫は、様々な小売商品を運ぶ箱から、毎日何千もの注文を処理する巨大な機械や作業員まで、多くの可動部品が行き交う動的な空間です。在庫切れから4番通路の清掃まで、問題は瞬時に発生する可能性があります。
このワークスペースにおける継続的な課題は、IT層と運用技術（OT）層の間の断絶です。このギャップにより、管理者は商品在庫の正確な計測、技術的な問題の効率的な特定、必要なエリアへの十分な作業員の配置といった問題を容易に処理することができません。
「ITレベルまたはOTレベルにエージェント型AI層を配置するというアイデアは効率的ではありませんが、ITとOTの間にエージェントを配置することで、AIエージェントがコーディネーターとして機能します」とハマドゥ氏は述べています。
MAIWブループリントの詳細
NVIDIA MAIW ブループリントは、既存の倉庫管理システム、エンタープライズ リソース プランニング (ERP)、ロボティクス、IoT データの上位に位置する同期 AI システムを提供し、チームはリアルタイムで説明可能な運用インテリジェンスを獲得できます。
ブループリントは、設備資産運用、運用調整、安全コンプライアンス、予測、ドキュメント処理のための専用エージェントで構成されています。これらはすべて、倉庫の実際の運用状況を反映し、断片化されたデータからプロアクティブな意思決定へと変換する中央倉庫運用アシスタントによってオーケストレーションされます。
例えば、監督者が自然言語で「梱包が遅いのはなぜですか？」と尋ねると、アシスタントは設備の状態、タスクのキュー、人員配置データを分析してボトルネックを浮き彫りにし、裏付けとなる証拠を提示し、作業のバランス調整やタスクの優先順位調整といったアクションを推奨します。
ブループリントはまた、ロールベースのアクセス制御や、推奨事項をポリシーの範囲内に維持するためのガードレールなど、実稼働レベルの機能も提供するため、運用チームは AI を信頼して実際の設備や安全上重要な意思決定を調整できます。
MAIW は、問題や安全インシデントの検出と解決、そして納期厳守とサービスレベル契約の遵守を確保するための指標をターゲットとすることで、倉庫における継続的な避難訓練から、より予測可能なデータ主導のシフトへの移行を支援します。
製品および技術開発企業である Kinetic Vision などのパートナーは、MAIW ブループリントを活用して革新を起こし、小売サプライチェーンにおける長年の課題に取り組むことができます。
Kinetic Vision の CEO である Jeremy Jarrett 氏は、「チャートやグラフは時代遅れです。必要なのは予測と適切なアクションです。NVIDIA MAIW ブループリントにより、より一元的な方法で質問に答え、意思決定を促進できるようになります。」と述べています。
スパースな製品データの解決
小売カタログ エンリッチメント NVIDIA ブループリントは、あらゆる規模の企業がより豊富で正確な製品オンボーディングを実現し、ローカライズされたマーケティングを実施するのに役立ちます。
小売業者はしばしば「スパースデータ」の問題に直面します。商品画像にテキストがほとんど含まれていなかったり、一貫性がなかったりするため、チームはタイトル、説明、属性の作成に膨大な時間を費やし、さらに各市場やキャンペーンに合わせてカスタマイズしなければなりません。
このブループリントは、生成AIを用いて、高品質で構造化され、ローカライズされ、ブランドと整合した商品コンテンツを大規模に作成することで、この問題に対処します。
例えば、家庭用品小売業者が、オンラインストアの店頭に陶器のマグカップの写真を掲載したいとします。小売カタログエンリッチメントブループリントの一部であるNVIDIA Nemotronビジョン言語モデル（VLM）を使用すれば、これらの写真をVLMに入力し、色、素材、容量、スタイル、ユースケースなどの商品メタデータを作成できます。
システムは1枚の画像から、ローカライズされた商品のタイトルと説明を生成し、検索システムやレコメンデーションシステム用の属性を抽出・正規化してSEOとGEOを向上させ、文化に即した2Dライフスタイル画像やインタラクティブな3Dアセットを作成できます。舞台裏では、AIの「ジャッジ」が出力の品質と一貫性をチェックします。
さらに、小売カタログエンリッチメントブループリントは、製品画像とターゲット地域に加え、プロンプトを介してブランドボイス、トーン、タクソノミーの指示を適用することで、ブランドに沿った充実したマーケティングコンテンツを作成できます。ブループリントはこれらのブランドガイドラインに基づき、その意図に合わせて調整された、より充実した製品タイトルと説明、ローカライズされたカテゴリとタグ、そして文化的に適切なライフスタイル画像のバリエーションを生成します。
Grid DynamicsのNVIDIAブループリント搭載ソリューション
企業はすでにNVIDIAの小売ブループリントの支援を受けて独自の製品を開発しています。
世界的な技術コンサルティング会社であるGrid Dynamicsは、小売カタログエンリッチメントNVIDIAブループリントを使用して、大手小売業者の商品コンテンツとSKUステータスの精度を向上させるカタログエンリッチメントおよび管理システムを構築しました。
Grid Dynamicsの最高技術責任者であるIlya Katsov氏は、「顧客にとっての検索品質と閲覧体験の品質は、カタログデータの品質に直接左右されます」と述べています。 「デジタル展開するすべての小売業者にとって、カタログに可能な限り豊富で一貫性のある属性を盛り込むことは非常に重要な課題です。当社のソリューションはこれを自動化するため、手作業による確認は不要です。」
膨大な商品カタログを持つ大手小売業者の場合、属性が欠落していたり、不正確な情報が含まれている可能性があります。カタログ構造が異なる新規ベンダーを導入すると、データがさらに混乱し、販売の不正確さ、顧客の不満、そして最終的には顧客ロイヤルティの低下につながる可能性があります。
まさにここでGrid Dynamicsのソリューションが活躍します。
「当社のソリューションは、商品カタログの見つけやすさを向上させると同時に、ブランドがビジネスルールを大規模に適用できるようにします」と、Grid Dynamicsの主任ソフトウェアエンジニアであるDan Guja氏は述べています。「カタログ全体にAI駆動型のビジネスルールを適用することで、ブランドはデータ品質を向上させ、顧客の購買意向シグナルを明確化し、顧客が本当に求めている商品を特定できるようになります。」
NVIDIA 小売パイプラインの統合
MAIW とカタログエンリッチメントの NVIDIA ブループリントは、倉庫から消費者までのワークフローを各レベルで AI インフラストラクチャによって再構築するという、より大規模な取り組みの一環です。
バックエンドでは、MAIW ブループリントは管理者と倉庫作業員の日々の供給およびデータ管理業務を支援し、カタログエンリッチメントの NVIDIA ブループリントは、デジタルチームがボタンをクリックするだけで、スタイル設定された SKU ページを簡単に作成できるようにします。さらに、Nemotron-Personas-USA オープンソースデータセットは、ソリューションの開発とトレーニングに使用でき、さまざまな買い物客のデモグラフィックに関する合成データの多様性を向上させます。
フロントエンドでは、以前にリリースされたエージェント型 NVIDIA 小売ショッピングアシスタント ブループリントが、小売のエキスパートとして機能し、会話形式で商品の検索と顧客のショッピング体験をより簡単で楽しいものにします。
「次のステップは、倉庫や店舗のオペレーションに物理的なAIレイヤーを組み込み、インテリジェントエージェントが現実世界の在庫やサプライチェーンの課題を認識し、判断し、対応できるようにすることです」とタリック・ハマドゥ氏は述べています。「コンピュータービジョンなどの機能で物理エージェントをトレーニングすることで、より適応性と自律性に優れたオペレーションへと進化していきます。」
MAIWと小売カタログエンリッチメントのブループリントの詳細については、NVIDIAテクニカルブログをご覧ください。
カテゴリー：ジェネレーティブAI
タグ：エージェント型AI | Nemotron | NVIDIAブループリント | オープンソース | 小売
出典: 元記事を読む
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