小売市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ（クラウドベースおよびオンプレミス）、アプリケーション（オンラインおよびオフライン）、地域予測2032年の機械学習

小売市場の機械学習の概要

小売市場規模の世界的な機械学習は2024年に27億8,000万米ドルであり、2032年までに44億4,400万米ドルに触れると予測されており、予測期間中に5.9％のCAGRを示しています。

機械学習は、実用的な洞察を発見するために企業が大量のデータを分析できるようにすることにより、小売業の業界を変えています。カスタマーエクスペリエンスのパーソナライズ、需要予測、在庫管理、動的価格設定、および詐欺検出に役立ちます。小売業者は機械学習を使用して消費者の行動について学び、サプライチェーンを最適化して運用効率をさらに向上させています。この技術は、予測分析、推奨システム、および主要なビジネスプロセスの自動化にも重要な役割を果たしています。消費者の期待が高まり、ライバルビジネスで完了することで、小売業者はレパートリーで機械学習を予見し、意思決定、コスト削減、販売成長の機会を生み出すために、機械学習を望んでいます。

小売MarketCovid-19の影響における機械学習に影響を与えるグローバルな危機

小売業界での機械学習は、Covid-19パンデミック中のサプライチェーンの混乱により悪影響を及ぼしました

グローバルなCovid-19のパンデミックは、前例のない驚異的であり、市場はパンデミック以前のレベルと比較して、すべての地域で予想外の需要を経験しています。 CAGRの増加に反映された突然の市場の成長は、市場の成長と需要がパンデミック以前のレベルに戻ることに起因しています。

コロナウイルスのパンデミックは、顧客行動、サプライチェーン管理、および事業運営に大きな影響を与え、予想以上に機械学習の小売市場に大きく影響しました。小売業者は、迅速なデジタルトランスフォーメーションを実装し、仮想プラットフォームを採用し、パーソナライズされたショッピングエクスペリエンスと在庫管理のための機械学習を活用しています。消費者からの需要の予測可能性の欠如は、従来の予測の制限を明らかにする傾向があり、それはより良い精度スコアのために高度な機械学習ソリューションに投資を推進しています。それとは別に、機械学習はサプライチェーンの妨害を最小限に抑えるのに役立ち、ロジスティクスの最適化に役立ちました。 eコマースのブームは、強力な推奨システムとデータ駆動型マーケティングの必要性を強調しました。全体として、パンデミックは、小売業界で耐久性があり、適応する能力のために機械学習がいかに重要であるかに注目しました。

最新のトレンド

"市場の成長を促進するためのパーソナライズされた顧客体験のための生成AIの使用"

生成AIを使用したパーソナライズされた顧客体験の提供は、現在、機械学習小売市場の主要な傾向の1つです。 GPTやGANSなどの高度な機械学習モデルを使用して、生成AIは、超個人化された製品の推奨事項、動的コンテンツ生成、インタラクティブな仮想ショッピングアシスタントを提供するのに役立ちます。小売業者は、このテクノロジーを利用して顧客とつながり、AIに生成された製品の説明、リアルタイムの仮想トライオン、パーソナライズされたマーケティングキャンペーンなどの特注の体験を提供します。この傾向は、小売業者が消費者を分析して関与する方法に革命をもたらし、より没入型で個別化されたショッピングの旅を提供できるようにします。

小売市場のセグメンテーションにおける機械学習

タイプごとに

タイプに基づいて、グローバル市場はクラウドベースとオンプレミスに分類できます

• クラウドベース：このセクションでは、主に柔軟なスケーラビリティ、コスト効率、簡単な展開オプションが原因で、急速な成長が発生しています。クラウドベースのソリューションは、大規模なインフラストラクチャ投資を要求することなく、小売業者に最も高度な機械学習および人工知能ツールキットへのアクセシビリティを提供できます。さらに、シームレスなデータ統合を可能にし、リモートでアクセスできるため、柔軟性とオムニチャネル戦略を強化することを目的とした小売業者にとって楽園になります。
• 前提：オンプレミスソリューションは、データセキュリティに関心があり、そのような展開をサポートする既存のインフラストラクチャを持っている企業に対応しています。これらのソリューションはデータとシステムをより多くの制御を可能にしますが、一般に、より高い初期投資とメンテナンスコストになり、したがって、小規模から中規模の小売業者の間であまり好まれていません。

アプリケーションによって

アプリケーションに基づいて、グローバル市場はオンラインおよびオフラインに分類できます

• オンライン：eコマースとデジタルプラットフォームは、このセグメントの成長を促進しました。多くのオンライン小売業者は、動的価格設定、顧客行動分析、推奨、詐欺検出に使用しています。高度なAI駆動型チャットボット、仮想アシスタント、リアルタイムの在庫追跡は、非常に新たなセグメントであるオンラインショッピングのカスタマーエクスペリエンスを強化します。
• オフライン：このカテゴリは、店舗や顧客とのより良いやり取りを得るのに役立つ機械学習で店内を最適化するようになります。これにより、在庫の管理、需要予測の使用、ロケーションベースのマーケティングにおける予測分析を含むアプリケーションがもたらされます。 AIを搭載したチェックアウトと並んで顔の認識も、シームレスな個人的な店内体験をすることができます。

市場のダイナミクス

市場のダイナミクスには、運転と抑制要因、市場の状況を示す機会、課題が含まれます。                

運転要因

"市場を後押しするための持続可能な建設資材の需要の増加"

最新の小売戦略の新しいハブは、顧客がテーラードエクスペリエンスを要求するため、パーソナライズです。これは、購入履歴、閲覧行動、さらには季節の傾向などの外部要因を含む膨大なデータセットを分析する機械学習を通じてこれを可能にします。機械学習を搭載した推奨エンジンは、個々の好みに合わせた製品を提案しますが、予測分析は顧客のニーズを予測し、積極的なソリューションを提供します。たとえば、AIベースの電子メールキャンペーンは、購入される可能性が最も高い製品に基づいて顧客をターゲットにすることができるため、変換率が向上します。よりテーラードエクスペリエンスにより、販売が強力になるだけでなく、ブランドの忠誠心と保持力がさらに強くなります。

"市場を拡大するためのeコマースとオムニチャネル小売の成長"

eコマースとオムニチャネルの小売業は、小売環境を変えています。機械学習は、複数のチャネルでの在庫管理、価格設定、顧客のやり取りを調整する上で重要です。たとえば、オンライン小売業者は機械学習を適用して、特定の地域でどの製品がトレンドになるかを予測し、サプライチェーンを調整できます。実店舗では、オンラインの顧客プロファイルを接続して、顧客のプロフィールを店内でのカスタマイズされたエクスペリエンスに使用できるようにすることができます。オンラインおよびオフラインチャネルは、一貫したカスタマージャーニーが1つあるように、完璧に統合する必要があります。

抑制要因

"市場の成長を潜在的に妨げるための高い初期投資と統合の複雑さ"

機械学習には多くの利点がありますが、その使用法は、特に中小企業にとって非常に費用がかかります。小売業者は、強力なコンピューティングインフラストラクチャに投資し、データサイエンティストを採用し、機械学習のすべての機能を活用するために専門ソフトウェアを取得する必要があります。さらに、機械学習ソリューションをレガシーシステムに組み込むことは非常に困難であり、重要な変更と技術サポートが必要です。たとえば、機械学習アルゴリズムを時代遅れの在庫管理システムに合わせるには、データの再構築とシステムのアップグレードが必要であり、時間がかかり、高価な場合があります。このような障壁は、多くの場合、小規模なプレーヤーがテクノロジーを採用することを妨げます。

機会

"AIおよびクラウドベースのソリューションの進歩は、市場で製品の機会を生み出す"

クラウドコンピューティングとAIが可能になり、高コストから民主化された機械学習の道を開きますが、非常に幅広い企業へのスケーラビリティが高くなります。また、クラウドベースの機械学習を採用することにより、小売業者は消費されるコンピューター電力の代金を支払うため、オンプレミスシステムにインストールされる費用のかかるインフラストラクチャを回避できますが、他の人は、非常に改善された事前訓練のモデルや、技術的なスキルの欠如が強力な洗練された機械学習ツールの強さを活用できるように、さらに直感的なインターフェイスの恩恵を受けます。たとえば、AWS、Google Cloud、Microsoft Azureは、詐欺検出、在庫の最適化、顧客セグメンテーションなどの小売アプリケーション向けに簡単にカスタマイズできる事前に構築されたAIモデルを提供します。それ自体が、機械学習を大幅に採用するためのエントリーバリアを低下させました。

チャレンジ

"データプライバシーとセキュリティの懸念は、消費者にとって潜在的な課題になる可能性があります"

データ駆動型の洞察への依存の増加は、小売業者が購入履歴、支払いの詳細、個人の好みを含む膨大な量の顧客情報を扱うようになることを意味します。これは、データへの依存により、小売業者が違反と誤用の潜在的なリスクにさらされ、重大な財政的損失と評判の損害につながることを意味します。さらに、このような規制は、ヨーロッパ（一般的なデータ保護規制と米国カリフォルニア州）で非常に厳しいものであり、企業に大きなコンプライアンス負担をかけているカリフォルニアの消費者プライバシー法です。たとえば、データの使用に対する透明性が必要であり、小売業者の運用上の側面に複雑さを加える個人データの削除を要求する権利を顧客に提供します。消費者の信頼を維持し、この規制水の中で水を維持するために、小売業者は包括的なサイバーセキュリティと倫理的AIの措置に投資する必要があります。

小売市場の機械学習地域の洞察

• 北米

北米はグローバル市場で最大のプレーヤーであり、高度なテクノロジーがはるかに早く採用されており、eコマースの巨人AmazonとWalmartが位置しています。技術インフラストラクチャの強力な基盤があり、インターネットの浸透率は良好であり、AIと機械学習には大規模な投資がありました。小売業者は、予測分析、パーソナライズ、サプライチェーンの最適化のためにMLを大幅に利用しています。米国は、オンラインと実店舗の両方の店舗で広く採用された採用でこの市場を支配していますが、カナダは電子商取引の浸透の増加により急速に追いついています。

• ヨーロッパ

ヨーロッパはもう1つの重要な市場であり、顧客体験とGDPRなどの厳格な規制基準に重点を置いています。この地域の小売業者は、機械学習を使用して運用効率を向上させ、データプライバシー要件を満たしています。英国、ドイツ、フランスなどの国々が先導し、動的価格設定、詐欺検出、在庫管理のためにMLの統合に重点を置いています。欧州連合はさらに、産業全体でAIの採用を推進し、それによって市場を推進します。

• アジア太平洋

機械学習の採用が最も急速に成長している地域は、eコマース市場の成長、スマートフォンの使用の増加、可処分所得の増加によって駆動されるAPACです。これは、アリババやフリップカートのような小売大手が多額の投資を行っている中国、インド、日本などの国々によって導かれています。機械学習のアプリケーションは、パーソナライズの推奨、リアルタイム分析、およびロジスティクスネットワークの最適化において広範囲に及びます。人口が大きく、消費者が多様であるこの地域は、高度なAI主導の小売戦略を展開するのに最適な市場です。

主要業界のプレーヤー

"イノベーションと市場の拡大を通じて市場を形成する主要業界のプレーヤー"

企業の主要なプレーヤーの一部は、戦略的な革新と市場の拡大を通じて、小売市場で機械学習を形作ることです。彼らは、機械学習の高度なアルゴリズムを使用して、予測分析、パーソナライズ、サプライチェーンの効率を改善しています。また、製品ラインを戦略的に拡張して、顧客の多様なニーズを満たすために、超人格化されたカスタマーエクスペリエンスの生成AIツールや、調整された推奨システムなど、特殊なAIソリューションを含めています。これは、より強力なデジタルプラットフォームによって可能になります。これにより、市場の浸透率の向上を促進し、運用上の効率を高め、顧客エンゲージメントを強化します。市場への参入は、R＆Dへの多大な投資、テクノロジープロバイダーとのパートナーシップ、および新興市場への拡大によってサポートされています。これらの戦略により、主要なプレーヤーが成長を促進し、業界のベンチマークを設定し、小売部門の機械学習内のトレンドを形作ることができます。

小売会社におけるトップの機械学習のリスト

• IBM - 米国
• マイクロソフト - 米国
• Amazon Webサービス - 米国
• オラクル - 米国
• SAP - ドイツ
• Intel - 米国
• Nvidia - 米国
• Google - 米国
• 感覚的な技術 - 米国
• Salesforce - 米国
• Visenze - シンガポール

主要な業界開発

2024年11月： 機械学習小売市場の重要な発展は、NRF 2024イベントで行われました。このイベントでは、生成AIが小売業者向けの変革的なツールとして強調されました。このテクノロジーは、顧客サービスの自動化、製品の説明の生成、パーソナライズされたマーケティング戦略の強化にますます使用されています。また、小売業者はAIを活用して、サプライチェーンの運用を最適化し、創造的なコンテンツを作成し、ビジネスのさまざまな側面にわたってプロセスを合理化しています。このシフトは、運用改善と市場の差別化のためにAIの力を活用するという業界内のコミットメントの高まりを示しています。

報告報告

この調査には、包括的なSWOT分析が含まれており、市場内の将来の発展に関する洞察を提供します。市場の成長に寄与するさまざまな要因を調べ、今後数年間で軌道に影響を与える可能性のある幅広い市場カテゴリと潜在的なアプリケーションを調査します。この分析では、現在の傾向と歴史的な転換点の両方を考慮に入れ、市場の要素についての全体的な理解を提供し、成長の潜在的な領域を特定しています。

小売市場は、デジタル変革の圧力の増加、パーソナライズされた体験への消費者の期待、およびAIテクノロジーの進行中の進化のために繁栄しています。パーソナライズされたショッピング、予測分析、および運用効率の向上の需要が高まるにつれて、市場は、サプライチェーンを強化し、顧客エンゲージメントを改善し、在庫管理を合理化する高度な機械学習アルゴリズムにますます依存するようになります。これらのイノベーションは、不安定な消費者の需要、小売業者間の競争、リアルタイムでデータを処理するための要件などの問題を軽減するのにも役立ちます。業界のリーダーは、高度なAIテクノロジーと戦略的市場の拡大に関して急速な進歩を遂げており、これらの取り組みにより、小売業者の機械学習ソリューションの多様化と成長がもたらされています。このセクターはAIと自動化を統合し続けるため、深い学習、生成的AI、およびデータ駆動型の意思決定における継続的なイノベーションを通じて、市場の明るい未来を約束する継続的なイノベーションを通じて、成長の幅広い可能性を秘めています。この中心的な目標の中心に持続可能性と効率性があるため、小売部門内の機械学習の統合の可能性は無限です。