消費財と小売業における人工知能（AI）の応用の展望：将来のイノベーション

導入

デジタル時代において、人工知能の発展は急成長を遂げており、消費財や小売業を含むあらゆる分野に深く浸透し続けています。人工知能技術は企業に大きなチャンスをもたらしただけでなく、ビジネス能力の変革、ビジネスプロセスの最適化、意思決定モデルのアップグレードなど、広範囲にわたる破壊的な変化と前例のない課題ももたらしました。競争が激化し、消費者行動が変化する市場環境において、消費財企業は、AI によって引き起こされる将来のショックに敏感かつ柔軟な姿勢で対応し、将来の波の背後にある潜在的な機会を事前につかむ必要があります。ローランド・ベルガーは、このトレンドを学び、適応し、受け入れ、さらには習得するための成功の鍵は、 AI 研究が CXO にとって最優先事項となり、企業にとっての革新的なエネルギーの新たな源となり、将来のビジネスエグゼクティブにとって重要な「自由な管理/自由なスキル」となることだと考えています。

最近、ローランド・ベルガーは、中国および世界中の60社以上の消費財・小売企業が、約30のセグメント化されたシナリオでビジネス開発を推進するためにAIの活用を優先した事例を詳細に分析し、ブランドイノベーション、マーケティング、販売効率の向上におけるAIの潜在的な価値貢献を調査しました。

急成長を遂げている画期的な技術である人工知能（AI）は、消費財および小売業界を驚異的なスピードで変えています。熾烈なビジネス競争では、企業は常に新しいテクノロジーと変化する市場の需要に適応する必要があります。考えて行動する時が来ました。企業は機敏性を維持し、人工知能がもたらす将来の波を受け入れる準備をする必要があります。技術の変化と市場の動向に柔軟に対応することによってのみ、企業は競争で無敵であり続け、継続的な革新と成長を達成することができます。

人工知能は未来をどのように動かすのでしょうか?

データサイエンス、人工知能、機械学習…歴史上、コンピュータサイエンスの分野ではさまざまな新興技術が急速に発展してきました。 Google が 2017 年に Transformer モデルをリリースして以来、LLM (Large Language Model) は日常生活のシナリオに徐々に浸透してきました。 2022年末、ChatGPTが突然登場しました。発売されるとすぐに、その強力な使用効果と広い想像空間により市場が爆発的に広がり、わずか2か月で1億人のユーザーを獲得しました。

ChatGPT は、 Chat Generative Pre-trained Transformer の略で、OpenAI が作成した人工知能チャットボットです。ユーザーは、チャットボットが希望の長さ、形式、スタイル、詳細レベル、会話で使用される言語で回答を完璧にするように誘導でき、会話のあらゆる段階で継続的なプロンプトと応答をコンテキストとして考慮します。 ChatGPT は新興テクノロジーの大海の一滴に過ぎませんが、真のゲームチェンジャーとなっています。 ChatGPT には膨大な量の知識が含まれていますが、それは魔法ではなく、データに適用された純粋な数学にすぎません。これは、トレーニングデータから「最良」の応答を生成するようにトレーニングされる確率モデルです。 GPT には、調査とデータ分析、プログラム生成、テキスト生成、コンテンツ作成、一般的な推論など、さまざまなビジネス分野の生産効率を大幅に向上できる強力な機能が多数あります。最先端の言語モデルとして、優れたインテリジェンス機能でさまざまなタスクを処理し、ビジネスの革新と発展を推進します。

ChatGPT はゲームのルール変更をリードしていますが、私たちの理解はまだ始まったばかりです。 ChatGPT にはさまざまな利点がありますが、特定のアプリケーション制限もあります。こうした制限に対応して、企業はその影響を軽減するためにさまざまな措置を講じることができます。

• ChatGPTの利点

- 優れた直感力、ほぼ人間のシミュレーションに近づいている

– 知識豊富

– 幅広い用途と高い汎用性

– 自己啓発

– 対応できるタスクの範囲が広い

• ChatGPTの制限

– 虚偽の情報/「事実の捏造」

– 情報は即時に得られない

– 盗作の可能性

– プライバシーとデータセキュリティの問題

– 悪意のある入力に対して非常に脆弱

– 情報の追跡可能性が低い

• 可能な緩和策

– より複雑なタスクを処理できるように独自のモデルを調整し、結果とコンテンツの精度を向上させます

– データの所有権を決定し、カスタマイズを実現するために独自のデータ/IP管理レイヤーを作成します。

継続的な研究と実践は、企業が人工知能技術の可能性を最大限に引き出し、激しい競争で優位に立つのに役立ちます。人工知能は、企業が短期的な効率性にさらに重点を置き、長期的には完全な統合と全体的な効率性の向上を達成するのに役立ちます。

人工知能は消費財や小売業の運営をどのように強化するのでしょうか?

ChatGPT の開発と概念フレームワークを予備的に理解した後、消費者製品企業の CXO や経営幹部にとってそれが何を意味するのかという疑問が生じます。それを知るために、消費財と小売業に焦点を当ててみましょう。最近、ローランド・ベルガーは、このテクノロジーを試して採用した世界および地域の大手消費財・小売企業の事例を詳細に分析し、研究開発、マーケティング、販売プロセスにおける内部自動化のレベルと、消費者向けインターフェースの自動化の程度に基づいて、次の 4 つの運用モデルを抽出しました。

完全に自動化：製品の製造と販売のプロセス全体がデータ駆動型であり、製品とマーケティングの高度なパーソナライゼーションが実現されています。

ユーザー主導：同社はまだデジタルオペレーションを広く活用していないが、マルチチャネルとパーソナライズされた顧客とのやり取りを重視している。

効率性の向上:企業の内部ビジネスプロセスは高度に自動化されていますが、顧客/ユーザーとのやり取りはあまり重視されていません。

· 伝統への依存:主なビジネスは手作業のプロセスに大きく依存しており、その影響力は主に伝統的な小売チャネルの深い開拓と運営に依存しています。

同時に、企業が自動化のレベルの向上を追求している一方で、顧客体験の最適化も同様に重要であり、この 2 つを一緒に推進する必要があることを強調する必要があります。 Roland Berger はさまざまな企業慣行を分析し、コスト重視のアプローチから顧客/ユーザーエクスペリエンス重視のアプローチに移行する過程で、企業がより良い投資収益率を達成できることを発見しました。

今日、多くのブランドはコストの罠に陥っていたり、業界をリードするベンチマークを設定している顧客体験を重視するブランドに遅れをとっている可能性があります。コスト中心の「製品クリエイター」企業から、徐々に品質中心の「タッチポイントオプティマイザー」企業へと変革し、最終的には顧客/ユーザーエクスペリエンス中心の「カスタマーディライトチャンピオン」になることができます。このプロセスにより、企業は投資収益率と顧客体験の面で総合的なウィンウィンの状況を実現できます。

人工知能はバリューチェーンの活力をどのように刺激するのでしょうか?

消費財および小売分野では、人工知能/ChatGPT は、研究開発、生産、管理からマーケティング、販売まで、ライフサイクルのあらゆる側面で活用できます。この記事では、R&D、マーケティング、販売におけるその応用に焦点を当てます。

AI は、消費財/小売企業の対応する主要なバリューチェーンを拡大することで、あらゆる分野にわたってさまざまな段階にある企業の効率性と有効性の向上を推進できます。ローランド・ベルガーは、バリューチェーンのさまざまな段階におけるさまざまなシナリオで約 30 件のユースケースを詳細に分析し、業界をリードする実践についての洞察を得て、AI 主導の将来において消費財および小売企業が習得する必要があるコア機能と潜在的な AI 対応シナリオを抽出しました。

さらに、ローランド・ベルガーは、製品ライフサイクルプロセス全体における AI の潜在的な影響を分析し、企業が多くの分野で AI を活用することでメリットを得られることを確認しました。たとえば、マーケティングに AI を使用すると、クリックスルー率が 223% 、コンバージョン率が 500% 向上します。

今後、企業はクリエイティブコンテンツ、メディアの多様性、デジタル変革、チャネルモデルの変化といった大きなトレンドに直面することになります。同時に、自動化、高度なパーソナライゼーション、動的な透明性を通じて企業全体の運用効率を向上させるために、エンドツーエンドの統合が必要になります。このトレンドによって引き起こされた変化は、ブランドに前例のない改善の機会も提供します。ブランドは、機会を捉え、事前に力を蓄え、次のような変化を受け入れる必要があります。

• AIを活用したエンドツーエンドの自動化の機会を評価し、消費者向けインターフェースの全体的な効率を向上させる

• AIに関連するシナリオと横断的なビジネスプロセスを明確にし、全体的な運用の複雑さを軽減するよう努める

• 最大限の知能化と自動化を実現するために、技術導入（コンセプトの変更、人材の確保、組織変革を含む）をベンチマークし、改善する

ローランド・ベルガーは、ブランドが将来最も影響力のある懸念事項を検討し、消費財および小売企業が人工知能の可能性の応用を加速できるよう支援します。現在の組織、製品、テクノロジーから始めて、影響分析と診断を行い、さらに人工知能戦略と実装計画を策定し、最終的にブランドの人工知能コンセプトの整理と大規模なエンパワーメントを実現します。このトレンドを学び、適応し、受け入れ、さらには習得するための成功の鍵は、AI 研究が CXO にとっての最優先事項となり、企業にとっての革新的なエネルギーの新たな源となり、将来のビジネスエグゼクティブにとって重要な「リベラルアート」となることです (経営の第一人者ピータードラッカーの「リベラルアート」の概念を引用)。

最後に、ローランド・ベルガーの人工知能分野における研究は、まだ予備的な調査に過ぎないと考えています。今後は、消費財・小売企業と連携し、AI主導の未来における多くの課題に対応し、ビジネス能力の構築と企業競争の原点に立ち返り、機会と課題に共同で取り組む必要があります。

当社は、消費財・小売企業と協力し、それぞれの中核となる遺伝子と能力を統合し、差別化されたビジネス戦略を共同で構築し、ダイナミックかつ変化する市場と消費者の需要に対応するための安定したビジネス能力モデルを形成することを楽しみにしています。従来の「説教」型のトップレベルのコンサルティングと比較して、企業の内部の共創とコラボレーションにさらに深く参加し、共同で方法論を作成し、ベストプラクティスのケースを実施し、最初の現場で真にシナジー効果を実現します。

出典：ローランド・ベルガー・マネジメント・コンサルティング

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