ビジュアルAIが小売サプライチェーンを変革する3つの鍵

最新のロボット掃除機を購入したと想像してください。徹底的にリサーチし、最高の製品を選び、自宅に持ち帰って楽々と床掃除ができることを期待しています。驚いたことに、それは床を掃除するだけでなく、洗濯も食器洗いもゴミ出しまでやってくれます。

完璧な家事ロボットの実現にはまだ数年かかるかもしれませんが、1つのテクノロジーが多様なメリットをもたらすというアイデアは、ビジュアルAIとそのEコマース・小売への応用において、すでに現実のものとなっています。

売上だけでなく「データ」という未開の資産

ビジュアルAIが進化するにつれ、その価値は売上や収益への貢献という文脈で語られることが多いです。確かに、ビジュアル検索などのビジュアルAIツールは、より精度の高いサイト内検索結果、購買ボリュームの増加、平均注文額（AOV）の向上など、Eコマースサイトに多くの売上関連メリットをもたらしてきました。しかし、もう1つ、しばしば活用されていない資産があります。それは「データ」。大量のデータです。

このデータこそが、業務効率化の鍵です。そこには買い物客に関する豊富な情報が眠っており、それを活用してサプライチェーンを最適化し、業務を変革し、効率を高め、顧客トレンドをより正確に予測し、売上を伸ばし、無駄を省くことができます。

サプライチェーンが混乱し、需要が予期せず変化し、サステナビリティ向上の緊急性が高まる今、ビジュアルAIはサプライチェーン最適化とそれに伴う幅広いビジネスメリットを可能にするデータの源泉であることが証明されています。3つの主要なメリットを検証しましょう。

1. クリスタルクリアな顧客ニーズの把握

ビジュアルAIはEコマース業界に大きな恩恵をもたらし、ブランドと小売業者が前例のないコンバージョン率と顧客エンゲージメントを達成できるようにしました。その理由の1つは、このテクノロジーが買い物客を、個人の好み、スタイル、目的に最も適した製品とより効果的にマッチングできることにあります。

買い物客が実際に何を求め、何を愛しているのかを理解し、その後の画面上のアクション（カート追加、最近見た商品、ウィッシュリストなど）を分析することで、オーディエンスが何を求めているか、何を求めていないかをクリスタルクリアに把握できます。

このデータをサプライチェーンと在庫管理システムに統合することで、どの製品やスタイルを提供し、どの程度の在庫を維持すべきかについて、より戦略的で正確な意思決定が可能になります。

従来の在庫管理システムと比較すると、ビジュアルAIは、買い物客の間でどのタイプの製品、スタイル、トレンドが人気を集めているかについて、より微細な視点を提供します。これにより、データが示す売れ筋商品で在庫を構成することで利益を最大化できます。

従来の在庫管理システムが手動または限定的な商品タグ付けモデルに依存しているのに対し、ビジュアルAIは微細な詳細と視覚的特徴に基づいて商品を自動的に分析・タグ付けします。これにより、従来のシステムでは誤解釈または見逃されていた要因も含め、需要予測と発注量計算においてより幅広い要因を考慮できるようになります。

例えば、従来のシステムでは売上増を「花柄トップスへの需要」と解釈するかもしれませんが、ビジュアルAIなら「実はフロントボタン留めのトップスが売上を牽引しており、それらの多くがたまたま花柄だった」という真の要因を特定できます。

どの製品属性が売上に影響するかを確実に理解することで、どの商品を、いつ、どれだけ発注すべきかについて、より賢明で戦略的な意思決定が可能になります。また、特定の生地、カット、柄、スタイルのトレンドを萌芽段階で察知し、競合に先んじることができます。

2. リアルタイムでのトレンド把握

COVID-19パンデミックの発生で学んだのは、予期せぬ外部要因が、リアルタイムで立ち直るツールを持たないブランドや小売業者に大打撃を与えるということです。重要なのは、何が売れるかという深い洞察を持つだけでなく、そのデータに即座にアクセスできることです。

通常の生活からほぼ24時間自宅待機への一夜にしての移行により、ファッションやアクセサリーのカテゴリー全体が一時的にほぼ陳腐化しました。アウター、ハンドバッグ、バケーション用品の需要が霧散する中、ブランドや小売業者は誰も欲しがらない商品で倉庫を満たすことになりました。同時に、ルームウェア、家庭用エクササイズ機器、マスクの需要急増に対応できない企業が続出しました。パンデミックはホームデコやDIY用品の爆発的需要ももたらし、ブランドは適切な商品を適切な数量で確保するのに四苦八苦しました。

従来のAIシステムでさえ、消費者行動の急変に対応できませんでした。企業が消費者の新たな需要を満たすため戦略を転換する必要があったとき、従来のAIを搭載した在庫管理システムは、手動介入なしでは消費者行動を認識・理解できませんでした。

ビジュアルAIのデータを在庫管理・計画システムに統合することで、リアルタイムで変化するトレンドを追跡し、予期せぬ事態に対応するために必要な俊敏性が得られます。ビジュアルAIはユーザーの画面上のアクションをリアルタイムで分析し、買い物客が最も反応する視覚的詳細に基づいて継続的にインサイトを更新します。在庫管理により粒度が高く流動的なアプローチを適用することで、外部要因に速やかかつ効果的に対応できる体制が整います。

3. 環境負荷の低減

より精緻でデータ駆動型の在庫ロジスティクスアプローチにより、無駄を排除し、在庫管理と倉庫保管の余剰コストを大幅に削減しやすくなります。

よりスマートな在庫管理による廃棄削減のもう1つの重要なメリットは、企業の環境負荷を低減できることです。ファッション業界の環境影響はよく知られています。資源消費から温室効果ガス排出まで多岐にわたります。繊維・衣料の製造による直接的影響に加え、輸送、配送、倉庫保管を含むサプライチェーンも地球に負荷をかけています。マッキンゼーによれば、消費財企業の環境影響の90%はサプライチェーンから生じています。

消費者中心のデータに基づいたサプライチェーンと在庫管理システムを構築することで、人気のない低収益商品の生産、輸送、保管を減らし、グローバルなフットプリントを縮小できます。

サステナブルな取り組みを採用する企業は、より良いパフォーマンスを発揮する立場にあります。消費者は、自分が利用するブランドや小売業者が環境影響についてより透明性を持ち、サステナビリティ達成に向けてより大きな措置を講じることを求めています。マッキンゼーによれば、消費者の88%が小売業者に汚染削減の行動を求め、63%がブランドのサステナビリティ推進を重要な購買要因としています。

オールインワンのアプローチ

架空のロボット掃除機の最大の魅力は、期待以上のことができる点です。ビジュアルAIは製品発見、タグ付け、レコメンデーションの貴重なツールですが、それが生み出すデータはさらなる潜在的メリットへの扉を開きます。

小売業における業務効率の重要要素（サプライチェーン、調達、在庫管理など）は最適化の余地があります。ビジュアルAIから得られるデータには、買い物客が実際に何を買いたいかについての最も親密で洞察に満ちた情報が含まれており、リアルタイムでどの製品を提供し、どの製品をスキップすべきかを正確に把握できます。

小売業務へのビジュアルAIデータの活用は、ビジュアルAIテクノロジーが早期導入企業を競合より先んじさせるもう1つの方法です。よりリーンでインテリジェントな社内プロセスにより、成功への態勢が整います。

アイダン・ピント氏はサイトの共同創業者兼最高運営責任者です。