マーケットトレンド の ディープラーニング 産業
小売業界におけるディープラーニングの利用拡大が市場を牽引
- 小売業界では近年、事業基盤の大幅なシフトが見られ、多くの有名ブランドがオンライン・サービスを優先し、現場での提供数を減らすことを選択している。小売企業が存続し続けるためには、顧客の期待に応え、それに応じて行動しなければ、ロイヤルティを失うリスクがある。また、これを実現するために、小売業者は急成長するテクノロジーを導入することが不可欠になっている。ディープラーニングにより、小売企業はこれまで知られていなかった方法で顧客体験を自動化し、プロセスを合理化することができる。例えば、オンライン・シナリオにおける棚分析では、有用な商品の推奨や迅速な分類が可能になり、顧客はより多くのサポートを受けながら、より迅速に正しい選択ができるようになる。
- ウォルマートのようなオンライン小売業者は、AIを使用して顧客から商品の推薦を受け始めているが、テクノロジーが提供できる可能性をフルに活用しているに過ぎない。ディープラーニングを利用することで、小売業者はAIの力を真に活用し、ユーザー体験を最適化し、時間のかかる作業を自動化することができる。例えば、オンライン小売業者はディープラーニングを利用して、視覚データに自動的にタグ付けし、ユーザー体験の様々な側面を改善することができる。AIを使用して検索を絞り込み、検索クエリに対してより良い結果を返したり、商品画像の品質を向上させたりすることができる。今後、小売業者はディープラーニング（深層学習）技術を使って、データを素早く収集し、情報を自動的に分析できるようになる。
- Snowflake Computing Harvard Business Reviewの調査によると、データ駆動型の意思決定を選択した小売業者はより長く生き残っていると指摘している。間違いなく、小売業は急速にデータ志向を強めている。同調査によると、小売業者の89％が、顧客の期待に対する洞察力の向上を重要な目標としている。小売業におけるディープラーニングが利用するモデルは、機械学習モデルが失敗する課題を処理するのに十分洗練された高度なものだ。例えば、小売アプリケーションモデルにおけるディープラーニングは、より大きなスクリーンを持つスマートフォンのリリースがタブレットの売上を食い潰す可能性があることを理解するのに十分なインテリジェンスを備えている。データが欠落している場合、小売業におけるディープラーニングは、商品が売れていないのか、在庫切れなのかをパターンから学習することができる。
- 最近では、需要予測とカスタマー・インテリジェンスは、小売企業や消費財企業がインテリジェント・オートメーションを活用して行う、明確な内部活動の2つの例に過ぎない。しかし、経営陣は今後3年間で、インテリジェント・オートメーションとディープラーニングをより複雑な業務に統合するつもりだ。これらの手順では、より大規模なデータセット、外部との協力、余分なシステム接続が必要となる。推定普及率は、その期間中にバリューチェーンにまたがる組織ドメイン全体で70％以上に増加すると予測されている。
- 例えば、スポーツシューズ、アパレル、用具メーカーのナイキは、消費者が自分でシューズをデザインし、店を出た後にそれを履くことができるシステムを構築した。ナイキ・メーカー・エクスペリエンスに参加する顧客は、何も飾られていないナイキ・プレストXのスニーカーを履き、音声コマンドでカスタマイズする。このテクノロジーは、AR（拡張現実）、オブジェクト・トラッキング、プロジェクション・システムを使って、購入者に出来上がったシューズを見せる。
この市場を形作る主な傾向を理解する
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北米が大きなシェアを占めると予想される
- 北米は、データ量の持続的な増加と、企業の消費者中心のソリューションにおけるDLの統合に対する需要の予想される増加により、世界のディープラーニング市場で大きなシェアを占めると予想される。顧客の行動や業務に関連する重要な傾向や洞察を予測することが重視されるようになったことが、重要な企業が価値を高め、パーソナライズされた体験を提供するためにAIやビッグデータの活用に舵を切る重要な原動力となっている。例えば、ネットフリックスはScalaのようなJVM言語をベースとした機械学習プラットフォームを構築した。このプラットフォームは、視聴者の先入観を壊し、当初は選ばなかったかもしれない番組を見つけるのに役立つ。
- ミッションの有効性を高め、労働力のキャパシティを拡大し、無駄、不正、乱用を防止し、業務効率を高めるために、米国の機関は現在、人工知能と機械学習技術に大きく依存している。AI技術の進歩、AIのユースケースとアプリケーションの増加、商用ソリューションの拡大はすべて、NASAやエネルギー省のような専門機関の研究開発活動以外でのAIの利用を拡大するのに役立っている。
- 米国運輸省は、車両後方の死角をなくし、車両後方に存在する人々を確認するための新しい安全規制を策定した。米国運輸省道路交通安全局の統計によると、全車両が関係する後方からの衝突事故により、およそ292人の死亡者と18,000人の負傷者が出ている。このような規制はADASの採用を促進し、それによってこの地域のディープラーニング市場に機会を提供すると予想される。さらに、この地域では、先進的なソリューションを開発するための自動車メーカーからの投資も増加しており、市場の成長を促進している。
- さらに、米国の企業は新製品を開発するために研究開発を継続的に拡大している。例えば、Google LLCは2022年12月、ユーザーがGoogle Sheetsで人工知能モデルを開発できるようにするため、新しいツールを発表した。Simple MLと名付けられたこのツールはベータ版として提供されている。Google Sheetsのアドオンとして提供され、ユーザーは無料でダウンロードできる。
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