かつての小売業は、大きな利幅と一貫した成長率を確保できる傾向にあったため、予測が可能だった。一般には、もはやこうした状況ではなくなっている。そのため、「小売業者はありきたりなビジネスに陥らないアイデアを模索している」というのがベアード氏の見解だ。

　小売業者から見れば、AIテクノロジーを活用すると、必ずしも完全に理解しているわけではない新興テクノロジーを信頼することになる。そのため以前はなかったリスクが内在することになる。

　採算が合うかどうかは、やってみなければ分からない。特にパーソナライゼーションはその傾向が高い。「小売業者は『重要な情報を集めている』という希望の下にあらゆる情報を収集する。だが、本当に重要な情報が分かっているわけではない」とベアード氏は話す。

　AIシステムなら全てのデータを手早く調べて重要な情報を抜き出せる可能性がある。小売業者がAIテクノロジーを利用すれば、その顧客の行動に実際に影響を及ぼすレコメンデーションを作成できる可能性があるというわけだ。

AIができる支援

　まだ実証実験段階だが、実店舗で事業を営む多くの小売業者は、商品を市場に届ける新たな方法を試している。

　店舗で試しているのは拡張現実（AR）だ。スマートフォンを取り出して店舗内のさまざまな商品にカメラを向けるよう顧客に促す。ARのオーバーレイ機能によって、カメラを向けた商品についての多くの情報が表示され、店舗価格と他の場所の価格を比較したり、特別なクーポンを提供したりすることも可能になる。

　オンラインでは、スマートフォンアプリやWebサイトを作成し、個人に合わせた広告を作成するアルゴリズムに利用者のデータを渡して、ソーシャルメディアでの広告キャンペーンを構築している。

3Dモデルの作成

　多くのテクノロジー関連スタートアップ（創業間もない企業）が小売市場に売り込みを掛けている。Fyusionもその一社だ。同社は、創立6年を迎えるベンダーで、ほぼ全ての種類のカメラを使用して実生活の対象物の3次元（3D）モデルを実物のように作成できるツールを売り込んでいる。同社のツールは機械学習と高度な撮影技術を利用して、ユーザーが撮影した2次元（2D）画像から現実の対象物の3Dモデルを生成する。

　FyusionのCEOラドゥー・B・ルス氏によると、同社のAIモデルは地理データや位置データを利用して、静的画像に奥行きを与える。その後、アルゴリズムが画像とデータを組み立て、3D画像を作成する。3Dモデルに変換する写真はユーザーがスマートフォンで撮影できるため、そのプロセスは比較的迅速かつ簡単だ。時間の経過とともにAIモデルがさまざまな種類の対象物を自動的に認識して分類できるようになるため、プロセスはますます迅速になる。

　小売業界や自動車業界、ファッション業界で、Fyusionのツールが既に利用されている。小売業者がこのツールを利用して自社商品の広告をうまく作成すれば、商品を購入しようとする顧客に商品を現実のように見せることができる。「購入予定の商品をオンラインで、より正確に見せることができる」とルス氏は話す。

　小売業を念頭に置いて設計された新しいテクノロジーだとしても、小売業者がAIテクノロジーを導入するのは比較的時間がかかる。ベアード氏の見解では、特に事業予測という面では後れが目立っている。「店舗での商品発注数の予測が誤れば、問題になるだろう」と同氏は警鐘を鳴らす。