小売企業で、実店舗とオンラインでの購買履歴を活用したマーケティングが進んでいる。AI技術の活用やデータ分析によって、顧客に合わせて商品を提案し、需要を生み出すことができる。
家具、生鮮食品、洋服、電化製品、ゲームコンソール、ソフトウェア、ギフトカードなど、大概のものはオンラインで購入できる時代だ。
データ分析と人工知能（AI）技術の進化によって、オンラインショッピング事業者は、顧客の購買体験を個人に合わせて細かく調整できるようになった。技術主導の時代には、低コストのオンラインストレージサービスやソフトウェアを提供するAmazon.comのような企業も急速に成長している。
大手小売チェーンも、新たな需要を満たすためのイノベーションを着実に進めている。実店舗とオンラインの双方で、分析技術やAI技術を利用した革新的なアプリケーションや個別の顧客に合わせたマーケティングを導入している。
こうした技術の導入により、小売業界の文化も変わってきている。
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生成AIを活用して業務や顧客体験の再構築を進める動きが活性化しているが、その多くが、PoCやラボ環境の段階にとどまっている。なぜなら、生成AIの可能性を最大限に引き出すための、インフラのパフォーマンスが不十分だからだ。
昨今のソフトウェア開発では、AIコーディングアシスタントの活用が主流になっている。しかし、最適なコーディングアシストツールは、開発者や企業によって異なるという。導入の際は、どのようなポイントに注意すればよいのか。
生成AIの活用にはデータベースが重要となるが、従来のデータベースは最新テクノロジーに対応できないなどの課題がある。本資料では、データベースをモダナイズし、生成AIを用いてビジネスイノベーションを生み出すための方法を探る。
ビジネスにおいて、検索体験およびその結果の質の向上が重要なテーマとなっている。顧客はもちろん、自社の従業員に対しても、実用的な答えをより迅速に、手間なく入手できる環境の整備が求められている。
登場以来ビジネスへの活用方法が模索されてきた生成AI。近年では業務組み込みにおける具体的な成功例が数多く報告されている。本資料では、5件の生成AI活用事例を交えて、業務に組み込む上での具体的なアプローチを解説する。
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