世界最前線!人工知能(Artificial Intelligence)を活用した米スタートアップ3選

WRITER : Editorial department

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引用:FashionDegreelink

Arch for Startupより寄稿

今日IBMのWatsonをはじめ、人工知能(Artificial Intelligence)と呼ばれる技術が注目を浴びている。様々な業界でその技術を応用したDeep-learningなどを活用したスタートアップも増えてきており、リテール業界もその1つである。

今回はそんな人工知能 (Artificial Intelligence)をリテール業界で活用したスタートアップ3社を紹介したいと思う。

 

まず、なぜ人工知能 (Artificial Intelligence)がビジネスにおいても注目を浴びているのかということについて簡単に説明したいと思う。

人工知能 (Artificial Intelligence)は多くの意味を持つため、ビジネスに応用されているAIの手法を総括してここではMachine Intelligenceと呼ぶ。最近流行っている”ビッグデータ(Big Data)”と呼ばれるものがデータよりの手法であるのに対し、Machine IntelligenceはDeep learningを含む、より顧客一人ひとりが求めているニーズを満たすための消費者の行動に焦点を当てた分析手法である。Deep Learningの手法はリテール業界でのマーケティング戦略においても、より良いソリューションを生み出す可能性を広げてくれるものである。

今回はこの技術を応用し、リテールに活用している3社を紹介したいと思う。

 

 

Celect

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引用:Celect

Celectは、本社をBostonに置く、消費者の購買行動を分析し、主にリテールの在庫管理を円滑にすることを可能にするソフトウェアを提供するスタートアップである。

「Celectは世界のリテール会社のストックをより機能的に替えてくれるだろう。」とCelectのDirectorであり、VCのAugust Capitalのgeneral partnerであるVivek Mehra氏は述べた。「Celectが持つテクノロジーはリテール業界を革命的に変える力を持っており、August Capitalが初期からのサポーターになれたことをとても喜んでいる」と述べた。Celectは顧客であるリテールが20%のオンライン売り上げ、また顧客の購買行動の分析から7%のインストアでの売り上げを可能にするだろうと述べた。

 

Celectのソフトウェアは店舗での売り上げなどのデータやオンラインでの購買データからどの商品を顧客が買いたいのかということを決定する。これにより、どれだけの量の在庫を保管すべきなのか、どの商品をどの店舗におけば良いなどの分析を行うことができる。

このInsightful Dataと呼ばれるソフトウェアは2012年から開始し、500万ドルの投資を受けている。

▼参照

http://www.celect.net/

 

 

Euclid Analytics

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引用: Euclid Analytics

Euclid Analyticsは、Wi-Fiを利用した顧客の行動分析を行っている。何万もの買い物をする可能性のある人の動きを、Wi-Fiの設置してあるリテールの店舗を始め、レストラン、また空港やショッピングモールなどでも分析を行っている。匿名の個人的ではない情報だけを集め、これからのトレンドなどの動向の分析に役立てている。

現在82%ものリテールが顧客の集客を見込んで実店舗でWi-Fiを提供している。そのニーズを見込んで顧客が何を求めているのかを分析し、顧客の購買行動の質を高めることに役立てている。

 

「私たちの顧客であるリテール企業は顧客の引き寄せるためにWi-Fiを店舗で設置している。彼らはWi-Fiを提供するだけでなく、それを活用してビジネスにすることを考えている。」この製品のプロダクトマネジャー兼マーケティング担当のDom Wildeはこう述べる。「私たちは1日のうちにプロダクトを通じてあらゆる場所の人・物の動きを捉えることができる。そして顧客であるリテールに、ビジネスの発展のための抜け目のない解決方法を提供することが可能なのである。」

▼参照

http://euclidanalytics.com/

 

 

Bay Sensors

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引用:Bay Sensors

Bay Sensorsは、Multi sensor technologyと呼ばれる実際の土地での分析をする新しいテクノロジーである。このデータによりリテーラーがオフラインでの顧客の動きを理解することを可能にする。

この分析は実際のセンサーから得られるデータと、天気やイベント、また実店舗での購買履歴などを考察することで分析による洞察を得ることができるユニークなものである。この技術は顧客の購買行動も分析することができ、店舗のディスプレイの改善や商品設計の最適化に活かすことができる。

 

Bay Sensorに投資をしているKarln VenturesのTX Zhuo氏はこう述べた。「彼らのチームはより質の高いオフラインでの分析へと飛躍的な成功を遂げた。私たちは次に何を生み出してくれるのか非常に期待をしている。」

▼  参照

http://www.baysensors.com/

 

 

まとめ

3つの新しいスタートアップを見てきたが、どれも消費者の購買行動を分析した上で、将来どのような動きをするのかという予測をすることにそれぞれのソフトウェアを役立てている。

Machine Intelligenceは多くの人工知能(Artificial Intelligence)と共に多くの研究が進んでいるが、ビジネスに応用できているものは少ない。多くの企業が”Big Data”を掲げているが、そのデータテクノロジーを上手くニーズにマッチさせているところは少数なのである。ビジネスにおいてはPersonalization とRecommendationを成功させることが成功につながると言われる。多くのデータセットと、顧客とのコンスタントなやりとりにより、膨大な数のフィードバックを得ることができ、より顧客にそった形でのビジネスにおいて成功する可能性が高まるのである。

以前はデータを分析することが焦点を当てられてきたが、これからはMachine Intelligenceのような、より既存の物を人間に即したもの(human-like)に替えていくことが必要とされてくるのかもしれない。

 

▼Machine Intelligenceについての引用

http://www.shivonzilis.com

 

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tsubasa@archforstartup.com

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※「Arch for Startup」より寄稿

Arch for Startup

10904170_709467309173264_1970155646_nクラウドコンピューティング分野で世界一と言われるシアトルを拠点にクラウド関連やスタートアップ情報を発信。

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