小売業界におけるAI活用の現状。

小売業界のマーケティングチームは、AIをユースケースごとに段階的に導入していく傾向があります。オーディエンスのセグメント化はデジタルマーケティングチームが担当し、レコメンデーションモデルはEコマースチーム、コンテンツ制作はクリエイティブチームといった具合に、それぞれが独自のスケジュールで進んでいます。その結果、互いに連携しにくい断片的な活動が生じてしまいます。

The Frozen Middleとは、パイロット段階またはデプロイ段階にある回答者を指し、その組織ではスケールアップに必要な連携体制が整っていない状態を表します。データ、知見、成果が個々のシステムや部門内にとどまりがちになり、結果の比較、投資回収率の実証、顧客接点を横断した効果的なワークフローの拡大が難しくなります。

この段階を脱するには、明確なオーナーシップの確立、データへの共有アクセス、意思決定権の合意、そしてマーケティング、コマース、店舗運営、テクノロジーパートナー間の緊密な連携が欠かせません。さらに、各部門が個別に構築・最適化するのではなく、チーム全体でAIワークフローをエンドツーエンドで設計・運用することが求められます。こうした連携が先送りされると、断絶したデプロイが積み重なり、共通の目標に向けた整合がますます困難になります。

小売企業では、AIの説明責任がデジタルマーケティング、Eコマース、ロイヤルティ、マーチャンダイジング、店舗運営にまたがって分散していることがあります。また、実施においては、データ、情報技術、法務、リスク、セキュリティ、コンプライアンスの各チームへの依存も生じます。責任がこれらの部門に広く分散すると、競合する優先事項の調整や、リソース・実施順序に関する意思決定が難しくなります。

例えば、ある四半期のパーソナライゼーションロードマップでは、マーケティングがリアルタイムオファーエンジンの優先的な推進を求められる一方で、ロイヤルティ部門は顧客維持モデリングを進め、店舗運営はAIを活用した人員配置の検討を行うといった状況が生じることがあります。各取り組みには個別の意義がありますが、互いに独立しているわけではなく、共有データ、技術サポート、資金、経営幹部の関心をめぐって競合が生じる可能性があります。ロードマップ全体に責任を持つオーナーが不在では、こうした相互依存関係を把握し、どの取り組みを優先すべきか、あるいはあるデプロイが次のデプロイにどう活かされるべきかを判断できる立場の人間が存在しません。その結果、意思決定は停滞するか、ポートフォリオ全体の価値ではなく、最も実行しやすい部門の優先事項に引きずられることになります。

兼任によるオーナーシップ体制や委員会主導のアカウンタビリティでは、個々のチームが先に動き出した後も、こうした意思決定が未解決のまま残る可能性があります。CMOやカスタマーエクスペリエンス責任者は、AIロードマップ、顧客とのコミュニケーション、デジタルエクスペリエンス、ロイヤルティ、および関連するデータ関係全体にわたる権限が付与されることを条件に、この役割を担うことができます。求められるのは、特定の機能や施策の枠を超えた権限です。

AIユースケースを提案から本番運用へ移行させるには、マーケティング、コマース、店舗運営、テクノロジーパートナーにわたる意思決定が求められます。本調査では、IT評価、セキュリティレビュー、統合評価、予算承認、本番運用への移行という各段階を通じて施策の進捗を追跡しています。各段階で脱落が生じ、最終的に本番運用に到達するのは当初の100件のうちわずか16件です。これは全業界平均の15件とほぼ一致しています。

最も多く脱落するのはIT評価の段階で、28件が却下されます。次いでセキュリティで23件、統合で15件、予算承認で12件が脱落し、さらに6件が本番運用前に失われます。予算承認は、その段階に進んだ施策の中で最も高い脱落率を示しており、34件中12件、つまり約35%が次の段階に進めません。

これらの審査では、技術的な実現可能性、セキュリティ、プライバシー、統合、ガバナンス、ベンダー承認、コスト、タイミング、資金調達を検証します。その際、顧客や事業上の成果という視点を見失わないことが重要です。アイデア出しの段階でデータの権利、システムの所有権、統合の依存関係、ビジネスケースを明確にしておくことで、ビジネスチームとテクノロジーチームが実現可能性と価値を適切に評価できる基盤を構築することができます。

小売業のマーケティングチームは、顧客行動やパフォーマンスデータの変化に応じて、オーディエンス、オファー、コンテンツ、キャンペーンをすでに柔軟に調整しています。AIの導入により、こうした意思決定をさらに迅速に行う必要が生じます。しかし多くの小売企業では、ビジネス部門とIT部門の連携を依然として逐次的な引き継ぎで管理しています。

ビジネス部門とテクノロジーチームの関係が縦割り型、取引型、相談型のいずれであっても、基本的なパターンは変わりません。ビジネス部門がリクエストを提出し、テクノロジーチームがそれに応えるという構造です。このアプローチは、年間計画サイクル、プラットフォームのロードマップ、固定されたキャンペーンカレンダーを前提としています。しかし、AIが求める迅速なテスト、柔軟な調整、そして共同での意思決定には対応できません。

協働的かつ統合された関係では、業務の設計段階からマーケティングとテクノロジーパートナーが連携します。目標と主要成果を共有することで、両チームが成果物とビジネス上のアウトカムに責任を持つことができます。顧客マーケティング、Eコマース、マーケティングオペレーション、データエンジニアリングが目標に合意すれば、ブリーフィング、構築の意思決定、測定も同じ方向に向かいます。こうした体制のもとで、チームはデータ、統合、タイミングに関する課題を業務の進行に合わせて解決することができます。