週刊小売業界ニュース｜2023/3/20週
2023/3/20週（3/20-3/25）にピックアップした小売業界ニュースをお届けします。今週のおさらいにぜひどうぞ！
仏高級ブランド「クロエ」のリセールモデルが革新的な理由
記事要約（NotionAI）
仏高級ブランド「クロエ」がリセール市場に参入し、製品に個別のデジタルIDを付けることで、リセールサイトでの販売を始めた。クロエのCEOは、リセール市場においても顧客との長期的な関係を築くことが重要であると語り、この取り組みがブランドに対する信頼性と透明性を高めることを目的としている。また、リセール市場に参入することで、消費者にもう一度そのブランドの製品を購入してもらうことにもつながるという。
革新的だなと思った内容は以下。
１：購入した顧客は自身のモバイルデバイスでスキャンすることにより、製品のデジタルIDを通じて「素材やクリーニングの方法、製造された場所や日時、生産から販売までの移動の履歴」といった情報を入手できる。
２：ブランドが製品に個別のデジタルIDを付けることにより、リセールサイトでの販売を始めたのは、これが初めてだ。だが、これはクロエで最後になるものではないだろう。さらに、リセールだけに限らず、製品の認証、ブランドのサービス、買い物のそれぞれにおいて、最適なモデルとなり得るものだ。
リセールのためではなく、クローゼットにある製品に識別子がつき、いつ買ったかだけではなく、使い方の提案もできる世界観！
アパレルでもここまでできるようになるんだなと思いました。
LEVI'S が E コマース向けの AI 生成モデルをテスト
記事要約（NotionAI）
Levi'sは、Amsterdamに拠点を置くデジタルファッションスタジオであるLaLaLand.aiと提携し、AI生成モデルをeコマースサイトでテストする計画を発表しました。このテクノロジーを使用することで、人間のモデルを補完し、商品のモデルの数と多様性を持続可能に増やすことが目的です。LaLaLandは、AIを利用して、あらゆる体型、年齢、サイズ、肌の色の超リアルなモデルを作成し、ファッションブランドや小売業者がより包括的で個人的で持続可能なショッピング体験を提供できるようにしています。Levi'sは、多様性、公正性、包摂性を重視しており、AI生成モデルを使用することで、より個人的で包括的なショッピング体験を提供することができるとしています。
2019 年に設立された Lalaland は AI を利用して、ファッション ブランドや小売業者があらゆる体型、年齢、サイズ、肌の色の超現実的なモデルを使用できるようにします。これらの身体を含むアバターを使用して、同社はファッション ブランド、小売業者、および顧客のために、より「包括的で、個人的で、持続可能なショッピング体験」を作成することを目指しています。
アパレルECの中で、顧客に最適なサイズ、肌の色と製品カラーのマッチングは人体モデル着用画像が長らくその課題を解決する１つの案として非常に有効であるものの、都度のサイトメンテナンス（撮影と画像加工、画像処理、掲載）費用や工数も負担ではありました。
様々な場面でAIの実用化が見えるようになってきて、ECの可能性が高まっていると感じます。
ChatGPT は小売業について理解を深めています。買い物客はより幸せになりますか?
記事要約（NotionAI）
この記事では、ChatGPTという人工チャットボットについて詳しく説明しています。ChatGPTは、消費者からの質問に答えるだけでなく、関連する問題に対する知識を蓄積することができます。ChatGPTを使うことで、カスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。例えば、小売業界では、ChatGPTをカスタマーサポートに導入することができます。消費者が質問すると、ChatGPTは適切な回答を提供します。さらに、ChatGPTは、消費者の質問から傾向を読み取り、関連する問題に対する知識を蓄積することができます。これにより、ChatGPTは、将来的な問題にも対応できるようになります。小売業界以外でも、ChatGPTは様々な分野で活用されています。ChatGPTは、人工知能の最先端技術を活用し、消費者に最高のカスタマーエクスペリエンスを提供するために設計されています。
紹介されている事例としては
１：常に考えるパーソナルショッパーとして。ChatGPT は質問や会話を通じて人々の好みを「知る」ことができるため、マーケティングの専門家は、ChatGPT が刺激的なパーソナル ショッパーになる素質があると考えています。
２：AIイベントプランナーとして。小売業者が顧客に今後のイベントについて警告し、顧客が ChatGPT にそのイベントについて尋ねた場合、質問に詳細に答えます（日付の概念を
３：ロボット栄養士として。インテリジェントなボットは、特に過去の「会話」に基づいて、顧客の食料品リストの変更を検出してカタログ化できる必要があります。製品クエリの顕著な違いにより、新しい医療ニーズ (糖尿病) と個人的な好み (子供が菜食主義者になる) が明らかになる可能性があります。
４：サイズアウトが軽減することによって。買い物客が今日、サイズ 2T の服について ChatGPT に尋ねた場合、その人がすぐにサイズ 3T の服を探していると予測する AI が必要です。ただし、パターンは、成長する子供たちのより複雑なニーズを示します。長い間 1 つのサイズにとどまっている少年は遅咲きで、より「大人向け」の服を欲しがっている可能性があります。彼女の小さな女の子の服はあまりにも早く成長するかもしれません. スタイルの提案を通じて、ChatGPT は好みを絞り込み、その情報を使用して小さいサイズと大きいサイズの最新トレンドを見つけることができます。
５：障害を持つ人々に奉仕することによって。車いすで旅行する人、自閉症の人、生まれつきダウン症の人は、身体的および感覚的な理由からさまざまなアパレル ニーズを持っています (たとえば、タグや縫い目を嫌う可能性があります)。ChatGPT は、小売業者の「あなた/あなたの家族について教えてください」アンケートまたは過去のクエリを通じて、これらの消費者を特定し、そのようなニーズに商品を提供するブランドや小売業者を記憶から引き出すことができます。たとえば、「車椅子の子供用の服はどこで見つけられますか?」と尋ねられたとき、ChatGPT は、Tommy Hilfiger Adaptiveラインや、Target の Cat & Jack の子供用適応服など、いくつかの提案を提供しました。
これらの事例を見ると、過去に質問した経緯を覚えているAIは過去の質問を加味しつつ、提案（選択肢の提示）は可能ということです。
＞かつ、それらは店舗側が準備することがない！！
商品の探し方が大きく変わる転換点を迎えていると強く感じる記事でした
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