生成AIの登場により、小売業界にはかつてないAIの盛り上がりと、意思決定者にとっての真に破壊的な機会がもたらされました。業界の一部の大企業は以前からAI機能を活用してきましたが、生成AIは風景を変える強力な存在として浮上しています。
生成AIは、非構造化ソースや自然言語入力から高精度でデータを抽出することを可能にします。これらの要素により、生成AIは持続力を持ち、リアルタイムで消費者にパーソナライズされた体験を提供し、無限のデータを手作業でふるいにかける煩雑な作業なしにデータを有意義なインサイトに構造化する手段をもたらします。生成AIの利点は、今や現実的で具体的なものとなっています。そのため、ビジネスリーダーたちが生成AIを組織内で現実のものとし、一時的な流行に終わらせないようにするためのステップを踏んでいるのは驚くべきことではありません。本記事では、小売業および消費財（CPG）業界における生成AIの実装の主要分野を紹介します。
マーケティングが生成AI統合の出発点として登場
生成AIは産業界で着実に進展しており、報告によれば世界のブランドおよび小売業者の40％が生成AIを試験的に使用しており、20％以上が生成AI投資の実装段階にあります。多くの企業が顧客体験の向上手段として生成AIを採用する計画を立てています。特にコンテンツ生成が最も強く採用されているアプリケーションです。結局のところ、コンテンツ生成アプリケーションは、顧客とのやり取りをタイムリーかつコスト効果の高い方法で行うことができ、個別化されたキャンペーンや推奨を提供するための効率的な手段を提供します。
その結果、マーケティングおよび顧客体験チームは生成AIの早期導入による恩恵を最初に受けることになります。実際、生成AIによる生産性向上から得られると見込まれる4.4兆ドルのうち、マーケティング組織が主な受益者と予想されています。これらのチームは、顧客や消費者に焦点を当てたアプリケーションから実用的な価値を引き出すことができます。コンテンツ生成において、マーケティングチームには多くの機会が存在します。以下はその一部です。
1:パーソナライズされたコンテンツ:
パーソナライゼーションはここ数年の間非常に注目されており、引き続き企業の重点分野となっています。消費者はパーソナライズされた体験を期待し、要求しています。そのため、マーケティングチームは消費者の需要に応えるために、数週間から数ヶ月をかけて巧妙に設計された計画やキャンペーンを作成しています。ここで生成AIとパーソナライズされたコンテンツ生成の利点が登場します。
大規模言語モデル（LLM）は、マーケティング担当者が個々の消費者の好みに基づいてコンテンツを調整するのを可能にします。マーケティング担当者が消費者の特性や行動を詳細に調べるという面倒な作業を引き受ける代わりに、LLMが消費者に響くものを発見するという重労働を担います。その結果、マーケティング担当者は消費者体験をターゲットにし、向上させる能力を改善することができます。
2:自動化されたコンテンツ:
ターゲットコンテンツを可能にするだけでなく、生成AIは時間を節約する自動化によって大きなサポートを提供します。AIモデルは、メールメッセージからウェブサイトコンテンツ、ソーシャルメディア投稿までのコンテンツを自動で下書きすることができます。コンテンツ作成のさまざまな側面を自動化するというこの簡単な偉業により、マーケティング担当者は時間を節約するだけでなく、コンテンツの洗練やメッセージに個人的なタッチを加えることに専念できるようになります。
3:アイデアの創出とコンテンツの多様化:
マーケティングの核心は「次に来るもの」を特定し、その「次に来るもの」（例えば、新製品、新サービス、クリエイティブなメッセージやコンテンツ）を提供する最先端にいることです。ここでも生成AIモデルが役立ち、「次に来るもの」を実現するための足がかりとして利用できます。これらのモデルは、オーディエンスである消費者とより良くつながるテキストや画像を生成することにより、革新とコンテンツの多様性を高めるブレインストーミングを可能にします。マーケティング担当者はこの能力を現在活用しており、生成AIが「新しい創造的可能性を解き放つ触媒」として機能することを期待しています。
生成AIモデルはマーケティングの多くの分野でその付加価値を示し続けており、特にコンテンツ生成においては能力向上の源となっています。ブランドや小売業者に対する消費者の期待が非常に高い（71％の消費者が企業にパーソナライズされた体験を提供することを期待している）今こそ、生成AIアプリケーションの価値を試して活用する時です。マーケティングとパーソナライズされた体験、メッセージング、コンテンツを消費者にもたらすという優先事項から初期の価値を引き出すのに最適な場所はありません。実際、約60％の組織がマーケティング機能全体で生成AIの探索と実装に乗り出しています。
多くのマーケティングチームが生成AIのユースケースを探索しているか、すでに実装している一方で、生成AIアプリケーションの恩恵を受けるのに最適なのはマーケティングだけではありません。実際、生成AIモデルはデータの変換と構造化の能力により、サプライチェーン、研究開発、市場調査、広報、人事など、価値連鎖全体で横断的に展開されています。多くのチームが、合理的な時間内に理解するのが不可能な非構造化データに圧倒されています。しかし、生成AIの強みの一つは、さまざまなソースからのデータ洞察を構造化して要約する能力です。これを活用することで、チームが即座に使用できるデータに変換することが可能になります。
変換、構造化、そして回答
データの変換に取り組む前に、特に未デジタル化された物理的資産（アナログ資産、紙、フィルム、マイクロフィッシュなど）について、データの質と整合性を達成するために必要な協力体制に向けてチームを準備する必要があります。最近の調査では、データリーダーの93％が、生成AIから最大の価値を引き出すためには堅実なデータ戦略が必要だと考えており、46％がデータの質を価値の低減要因として認識しています。クロスアラインメントをチェックリストから外し、適切なデータ入力を特定して準備すれば、チームは結果に自信を持って価値を引き出すことができます。
生成AIモデルは非構造化データの潜在力を明らかにし、それによってチームがビジネスの成功を収めるのを助けるのに長けています。成功は、以前は手作業や書類依存の重かったプロセスを、知識管理エージェント、財務報告、トレーニング支援、ノータッチ決定支援、あるいは真実のリポジトリなどに変換することによって支援されます。そして、それだけではありません。LLMを調整してデータの迅速な分類などの役割を果たさせ、インサイトに構造を与え、社内の質問に回答し、知識の専門家によってサポートされる検証プロセスを可能にすることで、組織は共通のバリューチェーンのタスクやプロセスを実現するためのシンプルな方程式を手に入れます。
ブランドや小売業者には、生成AIの可能性と、それが自社や消費者にとって何を意味するのかを探求する多くの道があります。コンテンツ生成、オートメーション、要約、回答取得などのLLM強化アプリケーションの低いハードルは、確かに企業にとって非常に価値がありますが、生成AIは創造性、直感、経験の代替品ではなく、あくまで支援ツールであることを忘れてはなりません。生成AIブームは今後も続くでしょうが、内部プロセスの効率化と時間節約、そして個別化された方法での消費者へのアプローチに役立つことが証明されています。
生成AIの導入が進む中で、企業は生成AIの価値方程式を一般的なマーケティングおよび横断的なユースケースを超えて拡張することが重要になります。しかし、現時点では、小売業者やブランドは信頼できるデータソースを収集し、関連するユースケースを実験・開発し、AIアプリケーションを管理するためのフレームワークを確立することから始めるべきです。生成AIは業界や消費者に対してポジティブな影響を与える大きな可能性を秘めており、今こそその生産的な利用に向けてペースを設定する時です。
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