❖本調査レポートの見積依頼/サンプル/購入/質問フォーム❖
Eコマースにおける人工知能の世界市場規模は2022年に58.1億米ドルに達し、2032年には226.0億米ドルに達すると予測され、予測期間2023年から2032年のCAGRは14.60%を記録する。
Eコマース業界がAI技術を取り入れることは、企業成長への重要な一歩である。このデジタル時代の発展トレンドは、Eコマースにおける人工知能の活用である。AI技術のおかげだ。人間の計測能力を超えた驚異を生み出す。AIアプリは様々な分野で一般的になりつつあり、人間の労働者にとっては時として困難なタスクを完了させることを目的としている。
Eコマースもまた、AI技術の恩恵を受けている業界である。Eコマース企業にとってのAIの主な利点は、膨大な量のデータを評価し、提供されたデータから学習してより良い結果を提供する能力である。AIソリューションを利用する企業は、顧客をよりよく理解し、より適切な商品を提供し、ビジネス提供の理想的なタイミングと価格を決定し、正確で信頼できる分析データを収集することができる。
カスタマイズされた商品提案は、過去のユーザーの行動や見た目に基づいて人工知能を使って提供される。ウェブサイトは、機械学習を使ってあなたの買い物履歴を分析し、過去の購入履歴に基づいてあなたが好きそうなものを勧める。AIを使ったダイナミックプライシングは、需要と供給に基づいて商品の価格を変える戦略だ。正しいデータがあれば、今日のシステムは、いつ、どのように値引きすれば売れるのか、必要最小限の値引きを動的に計算することができる。AIを使ったダイナミック・プライシングは、需要と供給に基づいて商品の価格を変える戦略です。正しいデータがあれば、今日のシステムは、いつ、どのように値引きすれば売れるのか、必要最小限の値引きを動的に計算することができる。
商品やサービスのパーソナライゼーションの程度は、顧客維持に直接的な影響を与える。顧客維持を向上させる戦略の一つは、ターゲットとする消費者に個別化されたマーケティング資料やショッピング体験を提供することである。Eコマース業者は、AI技術、特にディープラーニングや統計モデリングを使って、消費者の行動、人口統計、その他のデータを大規模に分析することができる。小売業者は、その結果に基づいて、カスタマイズされた広告を作成したり、ターゲットを絞ったEメールを送信したり、商品を提案したり、顧客に合わせた価格を設定したりすることができる。インテリジェントなパーソナライゼーションによって、オンライン企業のオーナーは顧客とより強い感情的なつながりを築くことができ、その結果、顧客のロイヤルティとリテンションが高まる。
成長因子
AI技術は、売上を伸ばし、業務を最適化するための優れたツールとなっている。小規模なeコマース企業の多くも、AI対応技術を活用している。アマゾンは長い間、人工知能と関連技術の価値を理解してきた。この巨大なeコマース企業では、機械学習が商品選択と顧客体験の向上、発送の合理化に利用されている。McKinsey & CompanyとRetail Industry Leaders Associationが最近発表したレポートでは、2021年に小売業を再構築するための7つの必須事項が挙げられている。AIと機械学習の進歩により、ユーザーごとに素材をパーソナライズするディープ・カスタマイゼーション・アプローチが可能になった。購入履歴や顧客とのやり取りから得られる膨大なデータを評価することで、顧客が実際に何を求めているかに焦点を絞り、最も共感を得られるメッセージを届けることができる。知的な行動を模倣するコンピューター・システムを構築することで、人工知能の分野は人間の知能の基本的な特性を理解しようとしている。研究、工学、教育、ビジネスなど、ほとんどの分野で人工知能の製品やプロセスを生み出し、活用することに成功している。
2019年のユビセンドの調査によると、顧客の5人に1人はチャットボットから製品やサービスを購入する意思があり、オンライン購入者の40％はチャットボットから優れた割引やショッピング情報を求めている。2021年の世界のEコマース売上高は48億米ドルだった。
オンライン・ショッピングにおける人工知能は、顧客がいつ、どのようなものを購入するかに基づいて購買傾向を予測することで、市場に革命をもたらしている。在庫管理もまた、AIの予測分析が状況を一変させつつあるEコマースの分野だ。保管施設には、すべての在庫を常に維持する能力や資金がないため、必要なものを必要なときに優先的に確保することが重要だ。在庫は常に最新の状態に保ち、適切に保管し、顧客の需要予測に基づいて前もって発注しなければならない。
ナラティブ・サイエンス社によると、新しいアイデアを実践している人の61％が、テクノロジーを活用して、他の方法では気づかないかもしれないデータのチャンスを発見していると主張している。顧客の行動は急速に進化しており、顧客のニーズを重視する企業は、素晴らしい体験を提供しなければならないと認識している。消費者の行動から常に学び、そのデータをマーチャンダイジング、品揃え、価格マッチング、新商品のアイデア、テリトリーの拡大、在庫と価格の最適化など、さまざまな分野の判断に応用することは、AIがもたらす大きなメリットだ。
エンドユーザーの洞察
医療、マーケティング、金融という、しばしばターゲットにされるこれら3つのAIカテゴリーは、いずれも大量の大量データを伴い、その規模は実質的に無限である。医療における複雑な販売サイクルと市場ダイナミクスは、金融、eコマース、マーケティングをAI導入とイノベーションの最前線に押し上げるだろう。はっきりしているのは、これら3つの産業がAI企業にとって最も重要な注目分野のひとつになること、そしてこれらの応用分野がAIそのものの数多くの科学的発見にインスピレーションを与えることである。
再商取引とは、その名の通り、過去に入手したものを他人が再販することである。EコマースストアがAIと協力して、この可能性を調査するシステムを設計、開発、実装する可能性があるため、このアプリケーションはこのリストに含まれている。地球が持続可能性と環境への優しさにシフトする中、これは2022年に注目すべきものかもしれない。 Eコマース業界は、リーチャビリティの制限、エンドユーザーからのフィードバックの乏しさ、不正確な検索結果、顧客からの信頼の欠如、カスタマイズの少なさ、店舗での体験の再現性の低さといった困難に長い間直面してきた。組織は、Eコマースにおける人工知能の使用によって、これらの障害を克服するのに大いに役立っている。Statistaによると、Instagramは、ソーシャルメディア・ハンドルを使用して積極的に販売している毎月100万人の新規アカウントを接続している。
Eコマースは、テクノロジーの進化により、さまざまなデバイスや製品分野で利用できるようになった。Eコマース・プラットフォームが拡大するにつれて、顧客セグメンテーション戦略は、インタラクションを向上させるために、より重要になってきている。これは、消費者とつながる前に、企業が消費者の嗜好、性別、年齢、人口統計、その他いくつかの要素を認識しておく必要があるという事実によるものである。セマンティック分析、メタデータ、予測提案、協調フィルタリングなどの要素を検討することで、コンバージョン率を高め、プラットフォームを拡大するために、顧客のセグメンテーションを改善するためにAIを活用することができる。したがって、企業はAIを利用して、ユーザーがプラットフォームで何を求めているかを正確に判断する必要がある。本稿では、AIが顧客セグメンテーション戦略をどのように変化させているかに焦点を当てる。
地域インサイト
北米は2022年に市場を支配し、予測期間中もその地位を維持する可能性が高い。これは、政府や公共部門における人工知能ソリューションへの支出が多いためである。さらに、予測期間を通じて、産業機械の自動化のための人工知能（AI）技術の使用は、eコマースにおける人工知能（AI）技術の市場を後押しすると思われる。しかし、アジア太平洋地域は、この地域の経済的・技術的向上の結果、予測期間を通じて大きく成長すると予測されており、将来的には、この地域における人工知能ソリューションの拡大を促進すると期待されています。消費者は製品の品質、内容、価格についてかなりこだわりがある。北米はインターネットの普及率が最も高い地域のひとつである。中東、アフリカ、中南米は、若年人口の増加と急速に進化するインターネット購買部門の結果、今後数年で大幅に増加する可能性が高い。
北米、欧州、アジア太平洋地域、その他の地域は、世界の電子商取引におけるAI市場をさらに評価するために使用される地理的地域の一部である。2020年、北米はeコマースにおけるAIの世界市場に大きく貢献した。eコマースから農業まで、米国はあらゆる分野で最先端技術を採用する先進国と考えられている。米国の多くの企業がAIを活用したEコマース・ソリューションを導入しており、その中にはAIを活用してオーダーメイドのアプリ推薦を行うネットフリックスも含まれる。さらに、同国はあらゆる産業におけるAIの用途開発に重点を置き、テクノロジーに多額の資金を投資している。さらに、アジア太平洋地域は、世界のeコマースにおけるAI市場において、予測期間を通じて最も速い速度で発展すると予想されている。アジア太平洋地域は、電子商取引を含むいくつかの産業にわたってAI主導のソリューションで実績を上げている。
主な市場動向
LivePerson, Inc.は2021年7月、ドイツの会話AIビジネスe-bot7を買収した。この戦略的買収により、LivePersonのセルフサービス機能が強化され、あらゆる規模の企業がAIを活用したメッセージング体験を迅速に作成できるようになるほか、ヨーロッパ全域での継続的な拡大が可能になる。
LivePerson, Inc.は、2021年2月にA.I. Annotatorを発表した。A.I. Annotatorは、エージェントの知識を活用して会話型A.I.を改善することで、ブランドと消費者のコンサベーションをこれまで以上に迅速に自動化する新しいソリューションである。
ナイキは2019年8月、ボストンを拠点とする予測分析ビジネスCelect（A.I.プラットフォーム）を買収した。この買収により、ナイキは在庫を同社のウェブサイトやアプリと連動させることが可能になった。
主要市場プレーヤー
アマゾン・ウェブ・サービス
アップル社
グーグル合同会社
IBMコーポレーション
インテル コーポレーション
マイクロソフト株式会社
エヌビディア
オラクル・コーポレーション
SAP SE
ジーメンス
レポート対象セグメント
(注*：サブセグメントに基づくレポートも提供しています。ご興味のある方はお知らせください。）
エンドユーザー別
IT・通信
小売とEコマース
BFSI
ヘルスケア
製造業
自動車
その他
地域別
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
アジア太平洋
中国
インド
日本
韓国
マレーシア
フィリピン
ラテンアメリカ
ブラジル
その他のラテンアメリカ
中東・アフリカ（MEA）
GCC
北アフリカ
南アフリカ
その他の中東・アフリカ
第1章 はじめに
1.1.研究目的
1.2.調査の範囲
1.3.定義
第2章 調査方法
2.1.研究アプローチ
2.2.データソース
2.3. 前提条件と限界
第3章 エグゼクティブ・サマリー
3.1.マーケット・スナップショット
第4章 市場変数とスコープ
4.1.はじめに
4.2. 市場の分類と範囲
4.3. 産業バリューチェーン分析
4.3.1.原材料調達分析
4.3.2.販売・流通チャネル分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章 市場ダイナミクスの分析と動向
5.1.市場ダイナミクス
5.1.1.市場ドライバー
5.1.2.市場の阻害要因
5.1.3.市場機会
5.2.ポーターのファイブフォース分析
5.2.1.サプライヤーの交渉力
5.2.2.買い手の交渉力
5.2.3.代替品の脅威
5.2.4.新規参入の脅威
5.2.5.競争の度合い
第6章 競争環境
6.1.1.各社の市場シェア／ポジショニング分析
6.1.2.プレーヤーが採用した主要戦略
6.1.3.ベンダーランドスケープ
6.1.3.1.サプライヤー一覧
6.1.3.2.バイヤーリスト
第7章Eコマースにおける人工知能の世界市場：用途別
7.1.Eコマースにおける人工知能市場、用途別、2023-2032年
7.1.1.IT・通信
7.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
7.1.2.小売と電子商取引
7.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
7.1.3.BFSI
7.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
7.1.4.ヘルスケア
7.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
7.1.5.製造
7.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
7.1.6.自動車
7.1.6.1.市場収益と予測（2020-2032）
7.1.7.その他
7.1.7.1.市場収益と予測（2020-2032）
第8章 Eコマースにおける人工知能の世界市場、地域別推定と動向予測
8.1.北米
8.1.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
8.1.2.米国
8.1.3.北米以外の地域
8.1.3.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
8.2. ヨーロッパ
8.2.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
8.2.2. 英国
8.2.2.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
8.2.3.フランス
8.2.3.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
8.2.4.その他のヨーロッパ
8.2.4.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
8.3. APAC
8.3.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
8.3.2.インド
8.3.2.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
8.3.3.中国
8.3.3.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
8.3.4. 日本
8.3.4.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
8.3.5.その他のAPAC地域
8.3.5.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
8.4.MEA
8.4.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
8.4.2.GCC
8.4.2.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
8.4.3.北アフリカ
8.4.3.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
8.4.4.南アフリカ
8.4.4.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
8.4.5.その他のMEA諸国
8.4.5.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
8.5. ラテンアメリカ
8.5.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
8.5.2.ブラジル
8.5.2.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
8.5.3.その他のラタム諸国
8.5.3.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
第9章 企業プロフィール
9.1.アマゾン・ウェブ・サービス社
9.1.1.会社概要
9.1.2.提供商品
9.1.3. 財務パフォーマンス
9.1.4.最近の取り組み
9.2. アップル社
9.2.1.会社概要
9.2.2.提供商品
9.2.3.財務パフォーマンス
9.2.4.最近の取り組み
9.3. グーグル合同会社
9.3.1.会社概要
9.3.2.提供商品
9.3.3.財務パフォーマンス
9.3.4.最近の取り組み
9.4. IBMコーポレーション
9.4.1.会社概要
9.4.2.提供商品
9.4.3.財務パフォーマンス
9.4.4.最近の取り組み
9.5. インテル・コーポレーション
9.5.1.会社概要
9.5.2.提供商品
9.5.3.財務パフォーマンス
9.5.4.最近の取り組み
9.6.マイクロソフト株式会社
9.6.1.会社概要
9.6.2.提供製品
9.6.3.財務パフォーマンス
9.6.4.最近の取り組み
9.7. エヌビディア
9.7.1.会社概要
9.7.2.提供商品
9.7.3.財務パフォーマンス
9.7.4.最近の取り組み
9.8.オラクル株式会社
9.8.1.会社概要
9.8.2.提供商品
9.8.3.財務パフォーマンス
9.8.4.最近の取り組み
9.9. SAP SE
9.9.1.会社概要
9.9.2.提供商品
9.9.3.財務パフォーマンス
9.9.4.最近の取り組み
9.10. シーメンス
9.10.1. 会社概要
9.10.2. 提供製品
9.10.3. 財務パフォーマンス
9.10.4. 最近の取り組み
第10章 調査方法
10.1.一次調査
10.2. 二次調査
10.3. 前提条件
第11章 付録
11.1.会社概要
11.2.用語集
❖本調査資料に関するお問い合わせはこちら❖