小売市場における機械学習の市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ別 (クラウドベースおよびオンプレミス)、アプリケーション別 (オンラインおよびオフライン)、および 2032 年までの地域予測

最終更新日: 08 January 2025

小売市場における機械学習の概要

小売業における機械学習の世界市場規模は、2024 年に 27 億 8,000 万米ドルで、2032 年までに 44 億 4,000 万米ドルに達すると予測されており、予測期間中に 5.9% の CAGR を示します。

機械学習は、企業が実用的な洞察を発見するために大量のデータを分析できるようにすることで、小売業界を変えています。顧客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、不正行為の検出に役立ちます。小売業者は機械学習を使用して消費者の行動を学習し、サプライ チェーンを最適化して業務効率をさらに向上させています。このテクノロジーは、予測分析、推奨システム、主要なビジネス プロセスの自動化においても重要な役割を果たします。消費者の期待が高まり、ライバル事業との提携が完了するにつれ、小売業者は競争を予測し、意思決定を改善し、コストを削減し、売上増加の機会を創出するために、機械学習をレパートリーに加えたいと考えています。

小売市場の機械学習に影響を与える世界的な危機新型コロナウイルス感染症の影響

小売業界における機械学習は、新型コロナウイルス感染症の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

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的なパンデミックは前例のない驚異的なものであり、市場ではパンデミック前のレベルと比較して、すべての地域で予想を上回る需要が発生しています。 CAGR の上昇を反映した市場の急激な成長は、市場の成長と需要がパンデミック前のレベルに戻ったことによるものです。

コロナウイルスのパンデミックは、機械学習の小売市場に予想以上の大きな影響を与え、顧客の行動、サプライチェーン管理、事業運営に大きな影響を与えました。小売業者は、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に、仮想プラットフォームを採用し、機械学習を活用して、急速なデジタル変革を実行しています。消費者からの需要の予測可能性の欠如により、従来の予測の限界が露呈する傾向があり、精度スコアを向上させるための高度な機械学習ソリューションへの投資が促されています。それとは別に、機械学習はサプライチェーンの混乱を最小限に抑え、物流の最適化にも役立ちました。電子商取引のブームは、強力なレコメンデーション システムとデータ駆動型マーケティングの必要性も浮き彫りにしました。全体として、パンデミックは、小売業界での耐久性と適応力にとって機械学習がいかに重要であるかに注目を集めました。

最新トレンド

" 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エクスペリエンスのための生成 AI の使用 "

Generative AI を使用したパーソナライズされた顧客エクスペリエンスの提供は、現在、機械学習小売市場の主要なトレンドの 1 つです。 GPT や GAN などの高度な機械学習モデルを備えた Generative AI は、ハイパーパーソナライズされた製品の推奨、動的なコンテンツ生成、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します。小売業者はこのテクノロジーを活用して顧客とつながり、AI が生成した商品説明、リアルタイムの仮想試着、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オーダーメイドのエクスペリエンスを提供します。このトレンドは、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 ジャーニーを提供できるようにします。

小売市場セグメンテーションにおける機械学習

タイプ別の

タイプに基づいて、世界市場はクラウドベースとオンプレミスに分類できます

エックスカル

Cloud ベース: このセクションは、主に柔軟なスケーラビリティ、コスト効率、簡単な導入オプションにより急速に成長しています。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への先行投資を必要とせずに、小売業者に最先端の機械学習および人工知能ツールキットへのアクセスを提供します。さらに、シームレスなデータ統合が可能で、リモートからアクセスできるため、柔軟性とオムニチャネル戦略の強化を目指す小売業者にとっては理想的な場所となっています。

On プレミス: オンプレミス ソリューションは、データ セキュリティを重視し、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備えている企業に対応します。これらのソリューションを使用すると、データとシステムをより詳細に制御できるようになりますが、一般に初期投資とメンテナンスのコストが高くなるため、中小規模の小売業者の間ではあまり好まれません。

アプリケーションごとの

アプリケーションに基づいて、世界市場はオンラインとオフラインに分類できます

エックスカル

Online: 電子商取引とデジタル プラットフォームが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、不正行為の検出にこれを使用しています。高度な AI 主導のチャットボット、仮想アシスタント、リアルタイムの在庫追跡により、非常に新興セグメントであるオンライン ショッピングにおける顧客エクスペリエンスが向上します。

Offline: このカテゴリでは、店舗と顧客とのより良いインタラクションを実現するために、機械学習を使用して店舗内を最適化することに重点を置いています。これにより、在庫管理、需要予測の使用、位置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実現します。顔認識と AI を活用したチェックアウトも利用可能で、シームレスな個人的な店内エクスペリエンスを実現します。

マーケットダイナミクス

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

駆動要素

" 市場を促進する持続可能な建設資材への需要の増加 "

顧客は​​カスタマイズされたエクスペリエンスを求めているため、現代の小売戦略の新しいハブはパーソナライゼーションです。これは、購入履歴、閲覧行動、さらには季節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によって実現されます。機械学習を活用したレコメンデーション エンジンは個人の好みに合わせた製品を提案し、予測分析は顧客のニーズを予測してプロアクティブ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 キャンペーンでは、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、コンバージョン率が向上します。よりカスタマイズされたエクスペリエンスにより、販売が強化されるだけでなく、ブランドロイヤルティと維持もさらに強化されます。

" 市場を拡大するための電子商取引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小売業は小売環境を変革しています。機械学習は、複数のチャネルで在庫管理、価格設定、顧客と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、特定の地域でどのような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。実店舗の場合、オンラインの顧客プロファイルを接続できるため、顧客のプロファイルを店舗内でカスタマイズされたエクスペリエンスに使用できます。一貫したカスタマー ジャーニーを実現するには、オンライン チャネルとオフライン チャネルを完璧に統合する必要があります。これは、今日の市場における競争上の必須事項です。

抑制係数

"初期投資と統合の複雑さが市場の成長を妨げる可能性がある"

機械学習には多くの利点がありますが、特に中小企業にとって、その使用には非常にコストがかかります。小売業者は、機械学習のすべての機能を活用するために、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、特殊な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、大幅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古い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すが、時間と費用がかかる可能性があります。このような障壁により、小規模なプレーヤーがテクノロジーを採用することが妨げられることがよくあります。

機会

" が AI とクラウドベースのソリューションを進歩させ、市場に製品の機会を創出 "

これによりクラウド コンピューティングと AI が可能になり、高コストながらも高いスケーラビリティを備えた民主化された機械学習の道が非常に幅広いビジネスに開かれます。また、クラウドベースの機械学習を採用することで、小売業者はコンピューターの消費電力を支払うため、オンプレミス システム内に設置される高価なインフラストラクチャを回避できます。一方、小売業者は大幅に改善された事前トレーニング モデルとさらに直観的なインターフェイスの恩恵を受けることができます。技術的スキルが不足していても、強力で洗練された機械学習ツールの強みを活用できる可能性があります。たとえば、AWS、Google Cloud、Microsoft Azure は、不正行為の検出、在庫の最適化、顧客の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、機械学習を導入するための参入障壁を大幅に下げました。

チャレンジ

" データのプライバシーとセキュリティに関する懸念は、消費者にとって潜在的な課題となる可能性があります "

データ主導の分析情報への依存度が高まっているということは、小売業者が購入履歴、支払いの詳細、個人の好みなどの膨大な量の機密性の高い顧客情報を扱うようになっているということを意味します。これは、データへの依存により小売業者が侵害や悪用の潜在的なリスクにさらされ、重大な経済的損失や風評被害につながることを意味します。さらに、欧州では一般データ保護規則、米国カリフォルニア州ではカリフォルニア州消費者プライバシー法などの規制が非常に厳しく、企業にコンプライアンス上の大きな負担を課しています。たとえば、データの使用に関する透明性が要求され、顧客に個人データの削除を要求する権利が与えられるため、小売業者の運営面が複雑になります。消費者の信頼を維持し、この規制の水域の中でも水面から抜け出すために、小売業者は包括的なサイバーセキュリティと倫理的な AI 対策に投資する必要があります。

小売市場における機械学習の地域的洞察

エックスカル

北米

北米は世界市場の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から導入されており、電子商取引大手の Amazon や Walmart が拠点を置いています。テクノロジーインフラストラクチャの強固な基盤があり、インターネットの普及率も良好で、AIと機械学習に巨額の投資が行われています。小売業者は、予測分析、パーソナライゼーション、サプライ チェーンの最適化のために ML を多用しています。米国はオンラインと実店舗の両方で広く採用されており、この市場を独占していますが、カナダは電子商取引の普及拡大により急速に追いつきつつあります。

エックスカル

ヨーロッパ

欧州もまた、顧客エクスペリエンスと GDPR などの厳格な規制基準に重点を置いている重要な市場です。この地域の小売業者は、機械学習を使用して業務効率を向上させ、データ プライバシー要件を満たしています。英国、ドイツ、フランスなどの国が先頭に立ち、動的価格設定、不正行為検出、在庫管理のための ML の統合がますます重視されています。欧州連合は業界全体で AI の導入をさらに推進し、それによって市場を牽引する予定です。

エックスカル

アジア太平洋

機械学習の導入が最も急速に伸びている地域は APAC で、e コマース市場の成長、スマートフォンの使用量の増加、可処分所得の増加が原動力となっています。これは中国、インド、日本などの国々が主導しており、アリババやフリップカートなどの小売大手が多額の投資を行っている。機械学習のアプリケーションは、パーソナライゼーションの推奨事項、リアルタイム分析、物流ネットワークの最適化などに広く普及しています。この地域は人口が多く、消費者層が多様であるため、高度な AI を活用した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拡大を通じて市場を形成する主要な業界プレーヤー"

企業内の主要企業の一部は、戦略的イノベーションと市場拡大を通じて小売市場での機械学習を形成しています。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、パーソナライゼーション、サプライ チェーンの効率を向上させています。また、非常にパーソナライズされた顧客エクスペリエンスを実現する生成 AI ツールや、顧客の多様なニーズを満たすカスタマイズされたレコメンデーション システムなど、特化した AI ソリューションを含むように製品ラインを戦略的に拡大しています。これは、市場への浸透を促進し、業務効率を高め、より強力な顧客エンゲージメントを保証する強力なデジタル プラットフォームによって可能になります。市場参入は、研究開発への多額の投資、テクノロジープロバイダーとの提携、新興市場への拡大によって支えられています。これらの戦略により、主要企業は成長を促進し、業界のベンチマークを設定し、小売業界の機械学習のトレンドを形成することができます。

小売企業における機械学習の上位リスト

エックスカル

IBM – 米国

Microsoft – 米国

アマゾン ウェブ サービス – 米国

Oracle – 米国

SAP – ドイツ

Intel – 米国

NVIDIA – 米国

Google – 米国

Sentient Technologies – 米国

Salesforce – 米国

ViSenze – シンガポール

主要産業の発展

2024 年 11 月: 機械学習小売市場の重要な発展は、NRF 2024 イベントで起こり、そこでは生成 AI が小売業者にとって変革的なツールとして注目されました。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。小売業者も AI を活用してサプライ チェーンの運用を最適化し、クリエイティブなコンテンツを制作し、ビジネスのさまざまな側面にわたるプロセスを合理化しています。この変化は、業務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での取り組みが高まっていることを示しています。

レポート範囲

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ついての洞察が得られます。市場の成長に寄与するさまざまな要因を調査し、今後数年間の市場の軌道に影響を与える可能性のある幅広い市場カテゴリー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が考慮され、市場の構成要素を総合的に理解し、潜在的な成長分野を特定します。

デジタル変革のプレッシャーの高まり、パーソナライズされたエクスペリエンスに対する消費者の期待、AI テクノロジーの継続的な進化により、小売市場は成長しています。パーソナライズされたショッピング、予測分析、業務効率の向上に対する需要が高まるにつれ、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への依存度を高めています。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、リアルタイムでのデータ処理の要件などの問題を軽減するのにも役立ちます。業界リーダーは高度な AI テクノロジーと戦略的な市場拡大に関して急速な進歩を遂げており、これらの取り組みは小売業者向けの機械学習ソリューションの多様化と成長をもたらしています。この分野は今後も AI と自動化の統合が進むため、ディープラーニング、生成 AI、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幅広い成長の可能性があり、市場に明るい未来が約束されています。持続可能性と効率性がこの中心目標の中心にあるため、小売業界における機械学習の統合の可能性は無限です。