これらのツールを使用することで、小売業者はほぼリアルタイムで価格を調整し、プロモーションを洗練させることができます。

自律的なエージェント型人工知能（AI）システムが実験の枠を超え、日常業務へと移行する中で、Retailersはマーチャンダイジングチームの仕事の進め方を再考すべきです。

従来の分析ツールとは異なり、エージェント型AIは自ら計画し、行動し、学習するように構築されています。コンサルティング会社であるMcKinsey & Co.によると、マーチャンダイジングにおいては、これにより小売業者がほぼリアルタイムで価格を調整し、プロモーションを微調整し、製品の品揃えを再編成できるようになり、未だ多くの企業で主流となっている週単位や月単位の静的な見直しサイクルに取って代わります。

1月の報告書は、「歴史的に見て、マーチャンダイザーの役割は、手作業で繰り返しの多いタスクに貴重な時間とエネルギーを割くことを要求されてきました」と指摘しています。

さらに、「それをAIエージェントに任せることで、マーチャンダイザーは時間の最大40%を取り戻し、自分たちが最も得意とする仕事、すなわち戦略への集中、素晴らしい商品の発見、顧客の理解、そしてベンダー交渉の最適化に専念できるようになります」と付け加えました。

しかし、ほとんどの小売業者はこの技術を大規模に展開する準備が整っていません。

McKinseyの調査によると、マーチャンダイザーの71%がこれまでのところ、AIマーチャンダイジングツールが自社のビジネスに限定的な影響しか与えていない、または全く影響を与えていないと答えており、61%が自社組織はマーチャンダイジング機能全体でAIを拡張する準備が「ほとんどできていない」、または「まったくできていない」と回答しました。

障害の1つはデータの品質です。生成AIツールは、不整合な最小管理単位（SKU）ファイルや不完全な価格履歴など、断片化されたコマーシャルデータを扱うのに苦労することがよくあります。

報告書によると、その結果、得られる知見は「意思決定に向けて準備が整ったものというよりは、方向性を示す程度にとどまる」とのことです。

エージェント型AIシステムは、それらの課題に対処するために設計されています。これらは自律的にデータをクレンジングして調整し、一度に何千ものシナリオを実行し、価格設定、プロモーション、在庫、およびベンダー管理にわたるアクションを調整できます。

決定的な点として、これらのシステムは推奨事項の背後にある理由を説明できるようにも設計されており、これは最終的な結果に責任を負うマーチャンダイザーにとって不可欠な要件です。

McKinseyは、「初期のエージェント型AI導入企業は、品揃えに関する意思決定の強化や、データに裏付けられた交渉力による大幅な収益とマージンの向上など、この新たな領域の恩恵をすでに享受しています」と述べています。

市場機会は注目を集めています。Mordor Intelligence Private Ltd.のデータによれば、小売およびeコマース分野におけるエージェント型AIの市場規模は、前年の470億ドルから、今年は約600億ドルに達すると予測されており、2031年までに2,180億ドルを超える可能性があります。

Nvidia Corp.の第3回年次「小売および消費財におけるAIの現状」調査では、小売業者がデジタルショッピングアシスタント、動的な製品カタログ、および倉庫やサプライチェーン業務の高速化を強化するためにAIエージェントを使用していることが判明しました。

この調査では、小売および消費財関連企業の47%がエージェント型AIを使用または評価していると答え、21%が1年以内の導入を計画していると回答しました。

McKinseyは、この技術がカテゴリーマネージャーの日常業務を再構築する可能性があると説明しています。事後に問題に対処するのではなく、マーチャンダイザーは毎日、パフォーマンスの低いプロモーション、地域的な価格差、または将来的な値下げリスクを指摘するAI生成の概要レポートから1日を始めることができるようになります。

人の承認を最低限に抑えることで、エージェントは店舗レベルの価格を調整したり、マーケティング予算を振り向けたり、在庫を移動させたりできるようになります。

ベンダーとの議論もまた、過去を振り返る見直しから、リアルタイムのベンチマークやシナリオ分析に支えられた、将来に向けた成長計画へと変化する可能性があります。

それでもなお、McKinseyはテクノロジー単独では成果をもたらさないと警告しています。小売業者は業務モデルの再設計、意思決定権の明確化、そしてスキル向上に向けた投資を行う必要があります。

調査に応じたマーチャンダイザーのうち、実質的なAIリスキリングを受けていると回答したのはわずか24%でした。

また、同社は明確でない価格設定のセーフガード、短期的な指標への過度な依存、レガシーシステムからの脱却に対する抵抗感などのリスクも警告しました。

これらのリスクを管理するために、McKinseyは小売業者に対し、エージェント型AIを段階的に導入し、テクノロジーを業務フローの変更と組み合わせ、一貫したパフォーマンスが証明された後にのみ規模を拡張していくよう強く勧めています。

情報源: RetailAsia