AIoTが小売業を変革：よりスマートな店舗、より良いサービス、最適化されたサプライチェーン

小売セクターは、店舗、カスタマーサービスチャネル、倉庫、サプライチェーン全体にIoT対応デバイスとセンサーが普及した影響を免れません。今、小売業者はこのデータをより良く活用するために人工知能を重ね合わせています。

そのため、モノの人工知能（AIoT）が小売業者にとって極めて重要なものとして浮上しています。なぜか？ IoTデバイスからのデータとAIを組み合わせることで、小売業者は店内体験を再考し、サービス提供を強化し、あらゆる運用レベルで製品の可視性を維持できます。

GlobalDataの「小売とアパレルにおけるIoT」テーマレポートでは、小売におけるIoT製品とサービスへのAI統合は不可避で、すでに進行中です：「IoTバリューチェーンの主要レイヤーは、物理、接続、データ、アプリ、サービスです。これらのレイヤーは論理的には離散的ですが、大規模IoTソリューションではこれらの論理的境界がかなり曖昧になっています。

例えば、スタックの上部に明確に識別可能なデータレイヤーが存在し続ける一方で、増大する割合のデータ処理がネットワーク内部とエッジで発生しています。特にChatGPTを含む生成AIの急速な発展が、すべてのIoTレイヤーにおけるAIの関連性を高めました。したがって、増え続けるIoT製品とサービスが、特に顧客向けインターフェース全般でAIを機能に組み込んでいます。

イベント選択がリアルタイム結果とソリューションを生む

イベントストリーミングによるきめ細かなルーティングにより、システムはAIで分析する内容をより選択的にできるため、より安価で、イベントに対してより反応的になれます。イベントは状態の変化や更新を表します。例えば、商品がショッピングカートに入れられる、ロイヤルティカード申請が送信される、出荷準備完了の注文などです。

イベントはトピックとともに「公開」され、それが何についてかを示します。システムは関連トピックを持つすべてのイベントを受信するために「購読」できます。AIシステムはイベントを受信し、リアルタイム結果を生成してリアルタイムソリューション/アクションを自動的にトリガーしますが、このデータフィードはベクトルデータベースへの取り込みやモデル自体のファインチューニングによる継続的学習のストリームも提供します。

インテリジェントなユースケースでステークホルダーを魅了

小売におけるAIの初期アプリケーションの多くは、生成AI（Gen-AI）と大規模言語モデル（LLM）に焦点を当てるでしょう。これらは店舗アプリを通じた直接的な顧客対話、オムニチャネルカスタマーサービス対話、さらには倉庫作業者の支援に使用できます。

しかし、今日のLLMベースAIの最大の問題の一つは、比較的高価で遅いことです。単純にIoTデータをLLMに大量投入して処理させると、すぐに手に負えなくなり、非常に高コストになります。AIとIoTの融合による最大のメリットは、小売組織が顧客、スタッフ、ビジネス全体にメリットをもたらすインテリジェントなユースケースを特定することで実現されます。

…そしてメリットが語る

IoTストリームをイベント対応化することで、店舗、カスタマーサービスチャネル、倉庫において、小売顧客と従業員にメリットを提供できます。

イベントストリーミングによって支えられた、小売におけるAIとIoTの融合が実質的な違いを生む3つのユースケース：

1) コネクテッドファクトリーワーカーの登場

倉庫から始めると、AIはファクトリーワーカーの例外処理を支援できます。ほとんどの小売業者が倉庫オペレーションで何らかのモバイルまたはタブレットデバイスを使用しており、これらは床面の在庫監視やその他の在庫関連タスクのためのIoTデバイスによってサポートされています。

これらすべてがAIから新たなインサイトを得て潜在的問題に対処するための豊富な潜在的メリットを提供します。例えば、Gen-AIソリューションがすべてのワーカーに、問題、インシデント/ヒヤリハット、効率化のアイデアを報告する非常に簡単な方法を提供できます。これは定性的情報ですが、LLMベースのAIがそれをレビュー、分類、グループ化し、経営陣へのキュレートされたアドバイスを提供できます。

オペレーションを安全に保つリアルタイム緊急対応

緊急事態において、例えば、倉庫や工場現場で組織がリアルタイムで対応する速度を大幅に向上させる可能性もあります。情報を配信し、AIが文字起こしし、分析し、できるだけ早く関係者の前に提示するイベント駆動システムを持つことで、工場現場の安全性、時間、コストを改善できる可能性があります。

ここでは、イベントメッシュが多くのAIエージェントをリンクし、それぞれが特定のイベントセットに特化しています。これは、生の音声を含むすべてのイベントを購読し、音声テキスト変換モデルで文字起こしを作成し、それをメッシュに再公開するというシンプルなものかもしれません。これらすべてのコンポーネントが、メッセージング保証付きで非同期にイベントメッシュを通じて通信し、イベントが転送中に失われず、適切な人物やデバイスに配信されて緊急対応をトリガーすることを保証します。

2) 顧客嗜好をより深く理解し、ショッピング体験をカスタマイズ

AIoTにより、小売業者は店内と顧客データをインテリジェントに活用し、高度にカスタマイズされたショッピング体験を提供できます。IoTデバイスからの顧客データをAIで分析することで、小売業者は製品レコメンデーション、オファー、さらには店内体験を個人の嗜好に合わせて調整できます。顧客がどこにいるかだけでなく、何よりも他のすべてのものがどこにあるかを知っている店内カスタマーサービスアシスタントを提供する例を挙げます。

例えば、顧客が店舗アプリに「フェンスを建てたい」と伝えます。もはやホームセンターの担当者が、必要な製品がどこにあり、どれを使うべきかアドバイスするのを待つ必要はありません。代わりに、AIアシスタントが店舗固有の情報を使って、各顧客のニーズに合わせた回答を提供します。データベースにアクセスし、クエリにインテリジェントに答え、「必要な資材の種類が分かったので、店内を歩いて見つけましょう」と言います。

フロントエンド顧客体験の最大化にはバックエンドデータ移動が必要

これらのリクエストを迅速、正確、効果的に実行するには、すべての在庫情報をイベント対応化し、AI処理を行う必要があります。顧客は必要な資材がリアルタイムで入手可能か知る必要があり、これには店内のセンサーを文脈的に活用し、商品がある店舗エリアへ案内することも必要です。

デバイスデータとAI処理の両方を統合するイベント駆動アプローチは、イベントメッシュ（アプリケーション、クラウドサービス、デバイス間でイベント情報の配布を可能にする相互接続されたイベントブローカーのネットワーク）を使用し、リアルタイム処理と予測的インサイトを可能にします。購入後、イベントにはバックエンドドキュメントと指示も含まれ、顧客が家に帰ったときに必要なプロジェクトの建て方を説明できます。

3) コンタクトセンターに信頼できるコパイロットエージェントが登場

最新のカスタマーコンタクトセンターには、より良いカスタマーサービスのために設計されたAIコパイロットが搭載されています。例えばMicrosoft CopilotはMicrosoft 365に固有のものとなり、既存のコンタクトセンターチャンネルを生成AIで拡張し、サービス体験を向上させ、エージェント生産性を高めています。

AIは、録音またはリアルタイムのカスタマーサービス通話を処理し、緊急支援が必要な深刻な問題をハイライトできます。これはAIがカスタマーサポート担当者の代わりをするのではなく、人間同士の通話で生じた問題に反応し、顧客とその抱える問題についてリアルタイムのコンテキストを提供するものです。

イベント対応AIがカスタマーサービス担当者にさらなるコンテキストを追加

このAIコパイロットをイベント対応化し、カスタマーサービスプロセス全体の多数のデータポイント（顧客履歴のCRMデータ、通信デバイス/チャネルタイプ、カスタマーサービススクリプト/プロトコル、BIレポート）と連携させることで、組織はカスタマーサービス担当者に新たなレベルのリアルタイムインサイトを提供できます。

AIエージェントは狭いイベントセットを購読し、その購読に特化したプロンプトテンプレートを提供し、LLMを使用してイベントを追加情報で拡張できます。例えば、ユーザーインタラクションの感情分析を実行し、専門家へのエスカレーションが必要な問題を抱える顧客、アップセルに適した顧客、蓄積データの組み合わせに基づく新しいイベントの合成を特定します。

コネクテッドコマースがよりスマートな小売の未来を創る

小売業界におけるAIとIoTの組み合わせは、小売業者が手元のテクノロジーとデータを活用する方法における変革的シフトを表します。イベント駆動戦略はこのプロセスの重要なコンポーネントであり、工場現場から店内、コンタクトセンターまで、小売組織が顧客体験を向上させ、オペレーションを合理化し、従業員をエンパワーするのを支援します。