はじめに 近年、小売業界は大きな転換期を迎えています。マッキンゼー(McKinsey)の報告によると、2020年だけでも世界のeコマースは「27%」成長し、消費者はこれまで以上にスムーズで一貫したデジタル体験を求めるようになっています。その一方で、顧客の70%以上が、オンライン・オフラインを問わず、あらゆるチャネルでパーソナライズされた体験を期待しています。 こうした期待に応えるために、ますます多くの小売企業が小売業におけるデジタルトランスフォーメーション(DX)」に取り組んでいます。これは、ビジネスモデル、テクノロジー、そして顧客体験を包括的に進化させるアプローチです。 本ブログでは、小売業におけるデジタルトランスフォーメーションとは何か、その主なメリット、実際の事例、そして自社でDXを始めるための実践的なステップをご紹介します。 小売業界におけるデジタルトランスフォーメーションの理解 小売業界における「デジタルトランスフォーメーション」とは、ビジネスプロセスを強化し、顧客体験を向上させ、新たな価値を創出するために、デジタル技術を戦略的に導入することを指します。これは単にモバイルアプリを追加したり、オンラインストアを立ち上げたりするだけではなく、デジタルを最優先とする時代において、自社のビジネスのあり方を根本から見直すことが求められます。 デジタル化とデジタルトランスフォーメーションは異なるため、区別することが重要です。デジタル化とは、アナログの情報やプロセスをデジタル形式に変換することを意味します。例えば、紙のレシートを電子レシートに置き換えたり、在庫情報をスキャンしてデジタルデータベースに格納したりすることなどが挙げられます。 一方、デジタルトランスフォーメーションとは、テクノロジーを活用してビジネスモデル全体を再考することです。例えば、顧客データがオンラインストア、ロイヤルティプログラム、実店舗を横断的に流れるオムニチャネル(オンラインと実店舗を連携させた販売手法)の小売体験を構築し、パーソナライズされたオファー、リアルタイムの在庫更新、そしてあらゆるタッチポイントにおける一貫したエンゲージメントを実現します。 小売業にとってデジタルトランスフォーメーションがもはや不可欠になった理由 消費者行動の変化 現在の消費者は、オンラインとオフラインのチャネルをシームレスに切り替えられるオムニチャネル体験を期待しています。また、パーソナライズされたインタラクションも求められており、それを実現できないブランドは、顧客エンゲージメントとロイヤルティを失うリスクを負うことになります。 デジタルファーストの競合企業の台頭 Glossier や Allbirds...
エコテックは、科学技術省(MoST)の指導の下、グエン・マン・フン大臣率いる郵政通信技術学院(PTIT)で開催された高レベル戦略会議に招待されたことを光栄に思います。 この重要な会議には、ベトナムのデジタル変革を加速し、強力な国家技術革新エコシステムを構築するために、政府の指導者、学術機関、業界パートナーが集まりました。 議論された主要な目標は、今後5年以内にPTITをベトナムでナンバーワンのデジタル大学に位置付けることでした。この目標は、グエン・マン・フン大臣が強調した目標です。 「PTITは、国のデジタル変革の取り組みを支援するために、デジタル教育とイノベーションをリードしなければなりません。」 ベトナムのデジタル変革を牽引するエコテックの取り組み エコテックは、PTIT との覚書 (MoU) を締結した戦略的パートナーとして、以下の方法でベトナムのデジタル変革を支援することに尽力しています。 高度なIT人材をPTITと協力して育成する 共同研究と高度な学術プログラムを通じて技術革新を推進する ベトナムのデジタル経済の持続的な成長を可能にする官民パートナーシップに参加する エコテックは、人材と最先端技術の開発に積極的に貢献することで、ベトナムのデジタル変革を加速し、ベトナムを世界のテクノロジー分野のリーダーとして位置付けることに尽力しています。 共創によるイノベーションのビジョン エコテックは、ベトナムのデジタル化における長期的な成功には、企業、学界、政府間の連携が不可欠であると考えています。PTITおよび科学技術省との戦略的対話への参加は、このビジョンへの当社の強いコミットメントを反映するものです。...
はじめに 業界を問わず、企業はより迅速なイノベーション、顧客サービスの向上、より賢明な意思決定を迫られており、同時に古いシステム、孤立したデータ、増加する業務の複雑さに対処しなければなりません。これらの障壁はデジタル変革の進展を妨げ、従来のツールでは解決できないギャップを露呈しています。そのため、ますます多くの組織がデジタル変革の触媒として生成AIを採用し、コアプロセスに自動化、洞察、創造性をもたらすようになっています。 これらの数値は、この変化を反映しています。マッキンゼーの調査によると、生成AIはグローバル経済に年間最大$4.4兆ドルの貢献をもたらす可能性があり、特に顧客対応、マーケティング、ソフトウェア開発、研究開発(R&D)などの機能に組み込まれることでその効果が顕著になります。このブログでは、生成AIがデジタル変革の基盤となる過程を、主要な業界の活用事例と考慮すべき課題を通じて探っていきます。 従来のAI vs. 生成AI 従来のAI 従来のAI(狭義のAI)は、分類、回帰、クラスタリング、異常検出などの判別タスクを主に目的として設計されています。これらのシステムは、構造化されたデータセットを用いて訓練された教師ありまたは教師なしの機械学習アルゴリズムを使用して構築され、パターンを識別し予測を行うように設計されています。 具体的な応用例には、銀行における不正検出、通信業界における顧客離反予測、サプライチェーンにおける需要予測などが挙げられます。決定木、サポートベクターマシン(SVM)、グラディエントブースティングモデルなどの技術が一般的に使用され、確定的な結果を得るための従来のルールベースシステムも併用されます。 生成AI 生成AIは、深層学習の一種で、生成タスクに特化した技術です。トレーニングデータに似た新しいデータを生成することを目的としています。この技術は、トランスフォーマー、生成対抗ネットワーク(GAN)、変分オートエンコーダー(VAE)などの高度なアーキテクチャに依存しています。GPT(テキスト)、DALL·E(画像)、Codex(コード)、Gemini(マルチモーダル)などの人気モデルは、構造化されていない大規模なデータセットで訓練され、文脈、意味、意図を理解することで、完全に新しい出力を生成する能力を備えています。 生成AIは単にパターンを認識するだけでなく、次のような新しいコンテンツを生成します: ビジネス報告書、政策文書、メール 製品画像またはマーケティング用クリエイティブ ソフトウェアのコードスニペットまたは全体的なモジュール...
はじめに 2025年に向けて、ビジネスにおけるデジタルトランスフォーメーションの役割はかつてないペースで加速しています。IDCによると、デジタルトランスフォーメーションに対する世界の支出額は2027年までに4兆ドルに達すると予想されており、企業が新しいテクノロジーの採用に重要な優先順位を置いていることを反映しています。AI、ブロックチェーン、クラウド移行、インターネット オブ シングス(IoT)の急速な進歩は、すでに業界を再構築し、イノベーションを促進し、業務を合理化し、新たな収益モデルを生み出しています。 2025年のデジタルトランスフォーメーションのトレンドの中で、これらのテクノロジーはオプションではなく、ビジネスの競争力とアジリティにとって不可欠な柱になりつつあります。このようなトレンドを先取りすることは、デジタルとデータ主導がますます進む世界で、市場でのリーダーシップと回復力を維持しようと努力する企業にとって不可欠です。 生成AIとエージェントAIの台頭 生成AI 生成AIは、機械学習モデルを使用して、テキスト、画像、音声、動画、さらにはコードなどのオリジナルコンテンツを生成します。ChatGPT by OpenAI、DALL-E、MidJourneyのようなツールは、企業がマーケティングコピー、顧客向けメール、ソーシャルメディア投稿、製品ビジュアルを大規模に生成する方法に革命をもたらしています。 例えば、エコテックはあるeコマース企業の顧客サービスにおいて、ChatGPTを搭載したAIチャットボットの統合を支援しました。このチャットボットは、複雑な問い合わせをケースバイケースで処理し、堅苦しいスクリプトを作成することなく、顧客満足度の向上とサポート作業負荷の軽減につなげています。 エージェントAI 対照的に、エージェントAIはコンテンツ制作にとどまりません。これは、高レベルの目標に基づいてタスクを完了するために自律的に行動できるシステムを指します。これらのAIエージェントは、人間の監視なしに意思決定を行い、フィードバックに適応し、継続的な行動を行うことができます。 エコテックはまた、世界的なフットウェアメーカーにAIエージェントを提供し、コンピュータビジョンとNLPを組み合わせることで、部品画像の分類、PDFからのテキスト抽出、部品表 (BOM)...
はじめに 製造業は、グローバルなサプライチェーンの混乱や生産コストの上昇から、カスタマイズや持続可能性に対する顧客の要求の高まりまで、かつてない課題に直面しています。2024年のデロイトのレポートによると、製造業者の70%以上がサプライチェーンの不安定性と労働力不足を最大のリスクとして挙げています。従来の手法やレガシーシステムでは、こうした圧力にもはや追いつくことはできません。製造業におけるデジタルトランスフォーメーション、つまりAIやクラウドコンピューティングのようなテクノロジーの統合は、今や業務効率の向上、コスト削減、未来に対応した生産環境の構築に不可欠なものとなっています。このガイドでは、製造業が競争力を維持するために、この変革をどのようにうまく取り入れることができるかを探ります。 製造業におけるデジタルトランスフォーメーションとは? 製造業におけるデジタルトランスフォーメーションとは、デジタル技術を戦略的に活用することで、製造プロセスやビジネスモデルを根本的に見直し、再設計することです。単に手作業をデジタル化するだけではありません。機械、システム、そして人々の間をデータがシームレスに流れるような、接続されたインテリジェントな生産環境を構築することです。この変革により、製造業者はリアルタイムでオペレーションを監視し、メンテナンスの必要性を予測し、サプライチェーンを最適化し、変化する市場の需要に迅速に対応できるようになり、最終的には効率、品質、競争力の向上を推進できます。 ⭐️ 銀行業界におけるデジタルトランスフォーメーションにご興味をお持ちの方はご覧ください。 製造業におけるデジタルトランスフォーメーションの主な推進要因 生産性とコスト削減 今日の製造業は、コストを抑制しながら生産効率を高めるという絶え間ない要求に直面しています。McKinseyによると、デジタルトランスフォーメーションへの取り組みにより、製造コストを最大30%削減し、設備の有効性を20~30%向上させることができるといいます。予知保全やリアルタイムの生産監視などの技術を導入することで、企業はダウンタイムを最小限に抑え、リソースの利用を最適化し、運用コストを大幅に削減できます。 品質とカスタマイズへの要求の高まり 現代の消費者は、大量生産だけでなく、オーダーメイドの製品を迅速かつ確実に提供することを期待しています。Deloitteの調査によると、消費者の36%がパーソナライズされた製品やサービスに関心を持っており、品質を犠牲にすることなくマスカスタマイゼーションを提供するようメーカーに圧力をかけています。AI主導の品質管理や柔軟な製造システムなどのデジタルツールにより、企業はこうした期待に大規模に適応できます。 グローバル競争の激化 サプライチェーンのグローバル化は競争圧力を高めています。アジア、ヨーロッパ、北米の多くの大手メーカーは、競争力を得るために、すでにインダストリー4.0テクノロジーを導入しています。同様のイノベーションを採用できない企業は、市場シェアを失うリスクがあります。 例えば、Siemensは、デジタルツインと自動化システムを利用して、製品開発サイクルを加速し、グローバルな製造拠点全体の業務効率を高めています。 規制コンプライアンスと持続可能性の要件...
導入 イノベーションが最重要視される環境において、企業は業務の最適化と顧客体験の向上という絶え間ないプレッシャーに直面しています。人工知能(AI)は、自動化、顧客とのインタラクションの強化、そして顧客一人ひとりに合わせた体験の提供を通じて、ビジネス全体を変革する力として台頭しています。 しかし、社内でAI機能を開発するには、人材、インフラ、そして適切に構造化されたデータへの多大な投資が必要です。多くの企業は、初期の実験段階から脱却し、スケーラブルなAIシステムを効果的に導入することが困難だと感じています。 AIアウトソーシングが戦略的優位性を発揮するのはまさにこの点です。このブログでは、AI開発アウトソーシングが企業にどのようなメリットをもたらすか、そして最適なAI開発パートナーを見つけるためのヒントについて詳しくご紹介します。 企業にとってのAIアウトソーシングの主なメリット コスト削減 AIエンジニア、データサイエンティスト、機械学習の専門家を社内で雇用するのは、特に中小企業にとっては非常に高額になる可能性があります。業界レポートによると、米国のAIエンジニアの平均年収は、ボーナスや株式を除いて15万ドルを超えています。AIチーム全体となると、年間の人件費だけで50万ドルを優に超えることもあります。さらに、インフラ、ツール、トレーニング、継続的な研究開発のコストも加わります。 アウトソーシングでは、企業は単発のモデル開発から長期的なAI製品まで、必要なものだけを支払うことができます。このオンデマンドリソースモデルは、運用コストと設備投資を大幅に削減します。 📌 洞察力に富んだブログ「AI にはどれくらいの費用がかかるのか?」をご覧ください。 専門知識へのアクセス AIは万能な分野ではありません。製品ごとに異なるツール、フレームワーク、アプローチが必要です。アウトソーシングは、小売、ヘルスケア、製造、金融、物流など、様々な分野で実用AIシステムの構築実績を持つ、グローバルな人材プールへのアクセスを可能にします。 例えば、アジアの人材プールは急速に拡大しており、AIや機械学習の訓練を受けた熟練した専門家が数多くいます。インド、中国、ベトナムといった国には、競争力のある賃金で優秀なエンジニアやデータサイエンティストが多数在籍しています。つまり、企業は社内で人材を雇用するよりも大幅に低いコストで、専門知識を活用できるのです。 📌...
Dylan Dong Doは、製品とITOの両業界で15年以上の経営経験を持つ指導者です。彼のリーダーシップの下、エコテックはわずか5年で小さなチームから200人以上の熟練した専門家を擁する活気ある組織へと成長しました。
Dylanはそのキャリアを通じて、目覚ましい成功を収めてきました。 2009年、彼はbatdongsan.com.vnの開発で重要な役割を果たし、ベトナムのトップ不動産リストプラットフォームとして確立しました。2018年、ディランはVTIの最高執行責任者に昇進し、VTIを30人のチームから300人以上のスタッフを擁する組織へと飛躍的な成長に導きました。
技術の進歩を日常生活に取り入れたいという思いから、Dylan Dong Doはエコテックを設立しました。彼は常に先端技術に関する知識と技術をアップデートし、会社の方向性を定め、グローバルトレンドに対応し、お客様のニーズによりよく応えることを心がけています。