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- 調査目的
- 市場定義
- 調査範囲
- 対象年度
- 対象通貨
- ステークホルダー
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- 調査データ
- 市場規模推定方法論
- データ三角測量
- 調査前提
- 調査の限界
- リスク評価
- エグゼクティブサマリー
- 小売市場における人工知能の主要プレイヤーにとっての魅力的な機会
- 小売市場における人工知能、提供内容別
- 小売市場における人工知能、サービス別
- 小売市場における人工知能、業務機能別
- 小売市場における人工知能、タイプ別
- 小売市場における人工知能、ソリューション別
- 小売市場における人工知能、エンドユーザー別
- 北米：小売市場における人工知能、主要3ソリューションおよびサービス
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- はじめに
- 市場動向
- 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／ディスラプション
- 価格分析
- サプライチェーン分析
- エコシステム
- 技術分析
- 特許分析
- 貿易分析
- 主要カンファレンスとイベント（2024-2026年）
- 関税と規制環境
- ポーターの5つの力分析
- 主要ステークホルダーと購買基準
- 小売業における人工知能の進化
- ケーススタディ分析
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- はじめに
- ソリューション
- サービス
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- はじめに
- 生成AI
- その他のAI
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- はじめに
- マーケティング＆セールス
- 人事
- 財務・会計
- オペレーション
- サイバーセキュリティ
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- はじめに
- オンライン
- オフライン
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- はじめに
- 北米
- 欧州
- アジア太平洋
- 中東・アフリカ
- ラテンアメリカ
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- はじめに
- 主要プレイヤーの戦略／勝つための権利
- 収益分析
- 市場シェア分析
- 企業評価マトリックス：主要プレイヤー、2023年
- 企業評価マトリックス：スタートアップ／中小企業、2023年
- 競争シナリオとトレンド
- ブランド/製品比較
- 企業評価と財務指標
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- 主要プレイヤー
- スタートアップ/中小企業
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- 概要
- 人工知能市場 – 2030年までの世界予測
- 小売アナリティクス市場 – 2029年までの世界予測
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- ディスカッションガイド
- ナレッジストア：マーケッツアンドマーケッツのサブスクリプションポータル
- カスタマイズオプション
- 関連レポート
- 著者詳細
STUDY OBJECTIVES
MARKET DEFINITION
STUDY SCOPE
YEARS CONSIDERED
CURRENCY CONSIDERED
STAKEHOLDERS
RESEARCH METHODOLOGY
RESEARCH DATA
MARKET SIZE ESTIMATION METHODOLOGY
DATA TRIANGULATION
RESEARCH ASSUMPTIONS
RESEARCH LIMITATIONS
RISK ASSESSMENT
EXECUTIVE SUMMARY
PREMIUM INSIGHTS
ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR KEY PLAYERS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET, BY OFFERING
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET, BY SERVICE
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET, BY BUSINESS FUNCTION
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET, BY TYPE
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET, BY SOLUTION
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET, BY END USER
NORTH AMERICA: ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET, TOP THREE SOLUTIONS AND SERVICES
MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS
INTRODUCTION
MARKET DYNAMICS
TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS
PRICING ANALYSIS
SUPPLY CHAIN ANALYSIS
ECOSYSTEM
TECHNOLOGY ANALYSIS
PATENT ANALYSIS
TRADE ANALYSIS
KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2024-2026
TARIFF AND REGULATORY LANDSCAPE
PORTER’S FIVE FORCES’ ANALYSIS
KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA
EVOLUTION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL
CASE STUDY ANALYSIS
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET, BY OFFERING
INTRODUCTION
SOLUTIONS
SERVICES
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET, BY TYPE
INTRODUCTION
GENERATIVE AI
OTHER AI
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET, BY BUSINESS FUNCTION
INTRODUCTION
MARKETING & SALES
HUMAN RESOURCES
FINANCE & ACCOUNTING
OPERATIONS
CYBERSECURITY
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET, BY END USER
INTRODUCTION
ONLINE
OFFLINE
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET, BY REGION
INTRODUCTION
NORTH AMERICA
EUROPE
ASIA PACIFIC
MIDDLE EAST & AFRICA
LATIN AMERICA
COMPETITIVE LANDSCAPE
INTRODUCTION
KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN
REVENUE ANALYSIS
MARKET SHARE ANALYSIS
COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023
COMPANY EVALUATION MATRIX: START-UPS/SMES, 2023
COMPETITIVE SCENARIOS AND TRENDS
BRAND/PRODUCT COMPARISON
COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS
COMPANY PROFILES
KEY PLAYERS
START-UPS/SMES
ADJACENT/RELATED MARKETS
INTRODUCTION
ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET - GLOBAL FORECAST TO 2030
RETAIL ANALYTICS MARKET - GLOBAL FORECAST TO 2029
APPENDIX
DISCUSSION GUIDE
KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL
CUSTOMIZATION OPTIONS
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AUTHOR DETAILS
| ※参考情報 人工知能（AI）とは、人間の知能を模倣することを目指して開発されたコンピュータシステムやソフトウェアのことです。AIは、人間が行う知的な作業を自動化するために使われ、膨大なデータを分析し、学習することによって、特定のタスクを遂行する能力を持っています。 AIは主に3つの種類に分類されます。第一に、狭義のAI（Weak AI）があります。これは、特定のタスクに特化したAIで、例えば画像認識や音声認識などの機能を持っています。これらは日常生活でよく使われており、例えばスマートフォンの音声アシスタントや自動運転車に採用されています。 第二に、汎用AI（General AI）があります。これは、人間のように幅広い知識を持ち、自立的に考えたり学習したりできるAIを指します。汎用AIはまだ理論上のものであり、実現には多くの課題がありますが、将来的には人間と同等の知能を持つことが期待されています。 第三に、超知能（Superintelligent AI）と呼ばれる概念もあります。これは、人間の知能を超えたAIのことを指し、その実現にはさまざまな倫理的・社会的な問題が伴います。このようなAIが実際に登場するかどうかは不明ですが、多くの専門家がそのリスクを注意深く監視しています。 AIの用途は多岐にわたります。医療分野では、患者データをもとに診断を支援するシステムが開発されており、早期発見や適切な治療法の選択を助けています。また、製造業では、生産ラインの効率化や故障予測に役立つAIが導入されており、コスト削減や生産性向上に寄与しています。 金融業界でもAIは重要な役割を果たしています。アルゴリズムトレーディングや不正検知、信用スコアリングにおいて、AI技術が幅広く利用されています。これにより、迅速な判断やリスク管理が可能となり、業務の効率化が図られています。 さらに、教育分野では、学習者の進捗を分析し、個々のニーズに合わせた教育プログラムを提供するAIが注目されています。これにより、学習効果の向上が期待されます。また、顧客サービスにおいても、チャットボットや自動応答システムが導入され、24時間体制でのサポートを提供しています。 AIは多くの関連技術と結びついています。その一部には、機械学習（Machine Learning）や深層学習（Deep Learning）が含まれます。機械学習は、データからパターンを学び、予測や判断を行う技術です。深層学習はその一部で、神経ネットワークを使用して、より複雑なデータを処理することが可能です。 また、自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）も重要な関連技術です。NLPは、コンピュータが人間の言語を理解し、生成する技術であり、翻訳サービスや音声アシスタントの開発に役立っています。 最後に、AIの発展に伴う倫理的課題も無視できません。プライバシーの問題や偏見のあるデータによる判断のリスクなど、AIの利用に際しては慎重な配慮が求められます。AIの力量を最大限に引き出すためには、これらの技術を適切に管理し、倫理的に使うことが重要です。 このように、人工知能は多くの分野で革新をもたらす可能性を秘めていますが、それを実現するためには、技術的な進歩だけでなく、社会的な合意や規制も必要です。今後のAIの発展に期待が寄せられています。 |
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