透明性とサプライチェーン
2024年5月10日 – 最終更新日: 2024年5月10日 09:02 GMT
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AI 対応テクノロジーが食品店に取って代わることはありませんが、AI 対応テクノロジーを導入した食品店が、それを導入していない食品店に取って代わるでしょう。
これは、サリー大学のマーケティング教授サビーヌ・ベノワ氏の見解です。この学者は、将来、食品店のすべての商品（食品そのものを除く）が人工知能によって動かされるようになると考えています。つまり、棚からレジ、カートまですべてが AI 対応になるということです。
これらのイノベーションが、私たちが知っている食品小売業界に革命を起こす可能性を認識し、私たちは消費者の買い物の仕方を一変させると期待される 7 つの AI 対応製品をまとめました。
AI は大手スーパーマーケットの小売店に最適だと考えるのも無理はありません。しかし、小規模な地元の小売店も AI 対応製品の恩恵を受けることができます。
どのようにでしょうか? 実店舗で商品を購入する場合、消費者はオンラインで購入して店舗で受け取る (BOPIS) か、オンラインで検索して店舗で購入する (SOPIS) ことがよくあります。どちらのシナリオでも、消費者は商品を購入する前にインターネットを使用しています。
問題は、こうしたシナリオでは、消費者が地元の小規模な店舗ではなく、大手小売店に足を運ぶ可能性が高いことです。しかし、AI 対応のテクノロジーは、消費者が地元で買い物をするよう促すのに役立ちます。
英国のNearStは、大通りの店に人々を戻そうと努力しているAIを活用したスタートアップ企業の一例だ。地元の小売業者がプラットフォームにサインアップすると、消費者は彼らが販売している商品を簡単に見つけることができる。関連するGoogleマップのプラグインにより、買い物客は徒歩圏内の店舗を知らされる。
「このような技術を使って顧客を店内に呼び込めば、状況は一変する可能性がある」とブノワ氏はロンドンのIFEで代表者たちに語った。
サリー大学の Sabine Benoit 氏は、AI 対応製品には、物理コンポーネント (例: センサー)、インテリジェンス コンポーネント (例: アルゴリズム)、接続コンポーネント (例: Bluetooth) という 3 つの主要コンポーネントがあると説明しています。
実際には、これら 3 つの要素を組み合わせることで、分析、思考、意思決定など、認知コストを削減できます。
スーパーマーケットで買い物をするとき、人々は探している商品をすぐに見つけるのに苦労することがよくあります。Google マップは、小売店の外で探している商品をすぐに見つけられるようにサポートしているため、買い物客は店内でも同じ体験を望んでいます。
ベノワ氏は、これが今後の方向性だと考えている。実際には、消費者が携帯電話で特定の食品を検索し、店内でその商品に近づくと、デジタル化された値札が点滅して注目を集めるようになるかもしれない。
この種の店内ナビゲーション技術は、大規模な食品店では非常に有用である可能性があるが、小規模な小売店ではあまり役に立たない可能性があるとブノワ氏は示唆している。
AI が消費者のショッピング体験を向上させるもう 1 つの方法は、アレルギーへの配慮です。消費者がスマートフォンで食品をスキャンすると、テクノロジーによってすべてのアレルゲン情報が明確に表示されます。
Ubamarket は、この技術を活用しているスタートアップ企業のひとつです。消費者は、最も心配しているアレルゲンを入力することもできます。これにより、アプリは買い物客に、それらのアレルゲンを含む製品を購入しないよう警告することができます。
消費者のショッピング体験は、果物や野菜の売り場で向上させることもできます。現在、一部のスーパーマーケットでは、レジに向かう前に買い物客に果物や野菜の重量を量ることを義務付けています。レジのときでさえ、買い物客は袋に入れる前に生鮮品の種類を探す必要があることがよくあります。
しかし、もし秤が AI 対応だったらどうなるでしょうか? 画像認識技術により、秤は計量する果物の種類だけでなく、具体的な品種も瞬時に検出できるようになります。
「店によっては20種類のリンゴを扱っているところもあります。AIによる画像認識機能を使えば、計量器に載せるだけで何を選んだか自動的に検出されます」とマーケティング教授は説明する。
スーパーマーケットのカートさえも AI 対応製品になることができます。この種の技術はすでに一部のファッション小売業者によって使用されており、買い物客が購入したい商品をバスケットに入れると、デジタルチェックアウトで合計金額が計算されます。
「画像認識と重量認識により、箱の中に何が入っているかを自動的に検出するので、スキャンしたりレジで待ったりする必要がありません」とブノワ氏はIFEの参加者に語った。
「アジアでは食料品の買い物でもこのようなタイプのレジが存在します。」
スマートチェックアウトの次のステップは、顔認識を組み込むことです。FaceMe は、AI 対応の顔認識技術を提供するプロバイダーの 1 つです。スマートフォンが指紋を検出できるのと同じように、FaceMe は個々の買い物客を識別できます。「顔をスキャンして、それがあなただと認識すると、支払いは自動的に行われます。」
現状では、大手小売業者の多くが自社のウェブサイトやスマートフォンアプリにレシピを掲載している。消費者がオンラインショッピングをする際には、レシピを選択すると、すべての材料が自動的にオンラインバスケットに追加される。
同じコンセプトを店内に導入すれば、消費者のショッピング体験を向上させることができます。自宅でレシピのアイデアを探す代わりに、店内のデジタル スクリーンで新しいレシピや料理のアドバイスを通知されるようになります。
小売店の従業員も AI 対応製品の恩恵を受けることができます。たとえば、一部の大規模小売店では、従業員がヘッドセットを使用して互いにコミュニケーションを取っています。これらは、Benoit 氏が「第 1 世代」ヘッドセットと呼ぶものです。
しかし、ヘッドセットが ChatGPT にリンクされていたらどうなるでしょうか? このシナリオでは、顧客が複雑な質問をした場合、ヘッドセットはすぐに従業員に応答を返すことができます。
「人工知能を搭載した大規模言語モデルを通じて自動的にアドバイスが提供されるので、従業員は非常に迅速に回答を提供できるようになります。」
関連トピック 市場動向 イノベーションと新製品開発 新興企業と破壊的イノベーション フードテック
元記事: https://www.foodnavigator.com/Article/2024/05/10/how-ai-is-disrupting-retail