小売業における人工知能市場：ソリューション別（パーソナライズド商品レコメンデーション、ビジュアル検索、バーチャル店舗、バーチャル顧客アシスタント、CRM）、タイプ別（ジェネレーティブAI、その他AI）、エンドユーザー別（オンライン、オフライン） - 2030年までの世界予測

Artificial Intelligence in Retail Market by Solution (Personalized Product Recommendation, Visual Search, Virtual Stores, Virtual Customer Assistant, CRM), Type (Generative AI, Other AI), End-user (Online, Offline) - Global Forecast to 2030

小売業における人工知能市場は、2024年に311.2億米ドル、2030年には1,647.4億米ドルになると推定され、2024年から2030年までの年平均成長率は32.0%である。小売業におけるAI導入の主な推進要因の1つは、パーソナ... もっと見る

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MarketsandMarkets マーケッツアンドマーケッツ	2025年2月1日	US$4,950 シングルユーザライセンスライセンス・価格情報注文方法はこちら	通常2営業日以内	320	428	英語

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サマリー

小売業における人工知能市場は、2024年に311.2億米ドル、2030年には1,647.4億米ドルになると推定され、2024年から2030年までの年平均成長率は32.0%である。小売業におけるAI導入の主な推進要因の1つは、パーソナライズされたショッピング体験に対する消費者の需要の高まりである。機械学習や自然言語処理などのAI技術により、小売業者は大量の消費者データを分析して嗜好や行動パターンを理解することができる。このデータ主導の洞察により、小売業者はパーソナライズされたレコメンデーション、ターゲットを絞ったプロモーション、オーダーメイドのマーケティング戦略を提供できるようになる。AIソリューションは、小売市場における超パーソナライゼーションにより、顧客エンゲージメントと満足度の向上を目指す企業にとって不可欠なものとなっている。
"予測期間中、小売市場における人工知能では、マーケティング・販売ビジネス機能が最大の市場シェアに貢献した。"
小売業におけるAlは、顧客エンゲージメントを強化し、マーケティング活動をパーソナライズし、販売プロセスを最適化する優れたツールとビジネスインサイトを提供することで、マーケティングと販売のビジネス機能を変化させている。AIチャットボットとAIバーチャルアシスタントは、迅速なサポートを提供し、購入プロセス全体をナビゲートすることで、顧客のエクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。アマゾンやイーベイなどの企業は、顧客データや嗜好を分析し、パーソナライズされた広告や商品提案、プロモーションの提供に役立てている。AmazonやeBayのような企業は、顧客データを分析し、パーソナライズされた広告やプロモーションを提供するためにAlを使用しています。Alのもう一つのアプリケーションは、需要、競争、顧客の行動に応じて、価格が現実のように頻繁に変更できるダイナミックプライシングです。Alはまた、ターゲットを絞ったメッセージで関連する顧客をターゲットにすることで、顧客ロイヤルティプログラムの管理を支援する。ジェネレーティブ・アルは、電子メールや広告など、マーケティング用のコンテンツ作成を自動化するために使用される。アルをマーケティングや販売に活用している最前線の主要企業には、アリババ、H&M、ナイキなどがある。

「ビジュアル検索ソリューションは、予測期間中に最も高いCAGRを記録すると予測されている。
ビジュアル検索は、顧客が画像をアップロードして商品を検索し、類似商品を取得することを容易にし、ショッピング体験を変えるためにAlを採用している。この技術は、ファッション業界や家庭装飾品で高い利用率を示している。Al駆動型ビジュアル検索は、顧客の検索履歴やニーズを追跡し、カスタマイズされたソリューションを提供する。ビジュアル検索技術は、オンラインとオフラインを相互に接続することで、オンラインとオフラインのショッピングを同一にする。消費者は興味のある商品の画像をスナップし、ビジュアル検索を行い、その詳細をオンラインで得ることができる。これにより、顧客は必要な商品を購入しやすくなり、利便性が向上する。小売業者はまた、現在の在庫を把握し、特定の商品の更新時期を知ることができるため、ビジュアル検索を在庫管理に利用することもできる。ASOSのようなEコマース大手は、消費者のショッピング体験を向上させるためにビジュアル検索技術を導入している。

「予測期間中、中東・アフリカが最も高い成長率を記録するだろう。
中東の小売市場は、政府がAIの導入を促進していることや、企業がUAEやKSAに重点的に投資していることなど、いくつかの重要な要因によって高い成長を遂げると推定されている。また、電子商取引分野では、オンライン消費者の行動をよりよく理解し、デジタルマーケティング戦略を最適化するために、小売業者はAIソリューションを探求する必要に迫られている。さらに、小売業者はデータ分析を活用して店内のレイアウトやビジュアルマーチャンダイジングを改善し、全体的なショッピング体験を向上させている。プレサイトとインテルの戦略的提携は、中東全域で高度なAIソリューションを育成することを目的としており、顧客洞察力の向上と店舗でのショッピング体験の強化のためにAIを活用する傾向が強いことを示している。南アフリカやアラブ首長国連邦のような発展途上国は、小売業者がAI主導の戦略を採用するよう促す電子商取引の進歩が原動力となり、顕著な成長が見込まれている。

主な内訳
本調査には、ソリューションベンダーからティア1企業まで、さまざまな業界専門家による洞察が含まれている。主要企業の内訳は以下の通りである：

- 企業タイプ別ティア1：62%、ティア2：23%、ティア3：15
- 役職別Cレベル：50％、Dレベル：30％、マネージャー：20
- 地域別北米38％、欧州15％、アジア太平洋35％、中東・アフリカ7％、中南米5％。
小売業における人工知能市場の主要プレーヤーは、マイクロソフト（米国）、IBM（米国）、グーグル（米国）、アマゾン（米国）、オラクル（米国）、セールスフォース（米国）、エヌビディア（米国）、SAP（ドイツ）、サービセナウ（米国）である、アクセンチュア（アイルランド）、インフォシス（インド）、アリババ（中国）、インテル（米国）、AMD（米国）、富士通（日本）、キャップジェミニ（フランス）、TCS（インド）、トークデスク（米国）、シンフォニーAI（米国）、ブルームリーチ（米国）、C3.AI（米国）、Visenze（シンガポール）、Pathr.ai（米国）、Vue.AI（米国）、Nextail（スペイン）、Daisy Intelligence（カナダ）、Cresta（米国）、Mason（米国）、Syte（イスラエル）、Trax（シンガポール）、Feedzai（米国）、Shopic（イスラエル）。これらのプレーヤーは、小売における人工知能の足跡を拡大するために、パートナーシップ、契約、提携、新製品の発売、機能強化、買収など、さまざまな成長戦略を採用している。

調査対象範囲
この調査レポートは、さまざまなセグメントにわたる小売業の人工知能市場規模をカバーしています。この調査は、提供、インフラストラクチャプラットフォーム、アプリケーションパフォーマンスプラットフォーム、セキュリティプラットフォーム、デジタルエクスペリエンスプラットフォーム、ワークフォースオペレーションプラットフォーム、業種、地域など、さまざまなセグメントにわたる市場規模と成長の可能性を推定することを目的としています。この調査には、主要市場プレイヤーの詳細な競合分析、企業プロフィール、製品および事業提供、最近の開発、市場戦略に関する主要な見解が含まれています。
レポート購入の主なメリット
本レポートは、世界の小売業における人工知能市場の収益数やサブセグメントに関する最も近似した情報を提供し、市場リーダーや新規参入者に役立ちます。また、利害関係者が競争状況を理解し、自社のビジネスをより良く位置づけ、適切な市場参入戦略を計画するための洞察を深めるのにも役立ちます。さらに、本レポートは、市場の脈動を理解し、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、および機会に関する情報を提供するために、利害関係者に洞察を提供します。

本レポートでは、以下のポイントに関する洞察を提供しています：

小売業における人工知能市場の成長に影響を与える主な促進要因（アドバイスや推奨のための会話型AIの小売業における採用の増加、消費者の期待の進化とソーシャルコマースの統合、AIを活用した自動化によるチェックアウト体験の強化、データ駆動型の意思決定）、阻害要因（高い導入コスト、データプライバシーとセキュリティ）、機会（AIを活用した顧客エンゲージメント、予測分析による意思決定の強化、サプライチェーン最適化におけるAI）、課題（盗難や不正問題の増加への対処、レガシーシステムとの統合、AIにおける倫理的懸念）の分析。
製品開発／イノベーション：小売業における人工知能市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・新サービスの発売に関する詳細な洞察。市場開発：有利な市場に関する包括的な情報 - 当レポートでは、様々な地域の小売市場における人工知能市場を分析しています。市場の多様化：小売業の人工知能市場における新製品とサービス、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。競合評価：マイクロソフト（米国）、IBM（米国）、グーグル（米国）、アマゾン（米国）、オラクル（米国）、セールスフォース（米国）、エヌビディア（米国）などの主要企業の市場シェア、成長戦略、サービス内容を詳細に評価、SAP（ドイツ）、Servicenow（米国）、Accenture（アイルランド）、Infosys（インド）、Alibaba（中国）、Intel（米国）、AMD（米国）、富士通（日本）、Capgemini（フランス）、TCS（インド）、Talkdesk（米国）、Symphony AI（米国）、Bloomreach（米国）、C3.AI（米国）、Visenze（シンガポール）、Pathr.ai（米国）、Vue.AI（米国）、Nextail（スペイン）、Daisy Intelligence（カナダ）、Cresta（米国）、Mason（米国）、Syte（イスラエル）、Trax（シンガポール）、Feedzai（米国）、Shopic（イスラエル）。

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1 はじめに
1.1 調査目的 35
1.2 市場の定義
1.3 調査範囲 36
1.3.1 市場セグメンテーション 36
1.3.2 対象と除外 37
1.4 考慮した年数 37
1.5 考慮した通貨 38
1.6 利害関係者 38
2 調査方法 39
2.1 調査データ 39
2.1.1 二次データ 40
2.1.1.1 二次資料からの主要データ 40
2.1.2 一次データ 40
2.1.2.1 一次インタビューの内訳 41
2.1.2.2 専門家への一次インタビュー 41
2.1.2.3 業界専門家による主な洞察 41
2.2 市場規模の推定方法 42
2.2.1 トップダウンアプローチ 42
2.2.1.1 供給サイド分析 42
2.2.2 ボトムアップアプローチ 43
2.2.2.1 需要サイド分析 43
2.3 データの三角測量 45
2.4 研究の前提 46
2.5 研究の限界 47
2.6 リスク評価 47
3 エグゼクティブ・サマリー 48
4 プレミアムインサイト 50
4.1 小売市場における人工知能の主要プレーヤーにとっての魅力的な機会 50
4.2 小売業における人工知能市場：提供サービス別 50
4.3 小売業における人工知能市場：サービス別 51
4.4 小売業における人工知能市場：ビジネス機能別 51
4.5 小売業における人工知能市場：タイプ別 51
4.6 小売業における人工知能市場：ソリューション別 52
4.7 小売業における人工知能市場：エンドユーザー別 52
4.8 北米：小売業における人工知能市場：上位3ソリューション・サービス 53
5 市場の概要と業界動向 54
5.1 はじめに 54
5.2 市場のダイナミクス
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 小売業におけるアドバイスや推奨のための会話型AIの採用増加 55
5.2.1.2 進化する消費者の期待とソーシャルメディアとの統合 55
5.2.1.3 AIを活用した自動化によるチェックアウト体験の向上 56
5.2.1.4 データ主導の意思決定 56
5.2.2 制約 56
5.2.2.1 高い導入コスト 56
5.2.2.2 データのプライバシーとセキュリティ 57
5.2.3 機会 57
5.2.3.1 AIを活用した顧客エンゲージメント 57
5.2.3.2 予測分析による意思決定の強化 57
5.2.3.3 サプライチェーン最適化におけるAI 57
5.2.4 課題 58
5.2.4.1 盗難・詐欺問題の増加 58
5.2.4.2 レガシーシステムとの統合における複雑さ 58
5.2.4.3 AIにおける倫理的懸念 58
5.3 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 59
5.4 価格分析 59
5.4.1 主要企業の平均販売価格動向（ソリューション別） 59
5.4.2 小売業における人工知能主要プレイヤーの指標価格分析 61
5.5 サプライチェーン分析 62
5.6 エコシステム 63
5.7 テクノロジー分析 65
5.7.1 主要テクノロジー 65
5.7.1.1 会話型AI 65
5.7.1.2 自律AIと自律エージェント 65
5.7.1.3 AutoML 66
5.7.2 補完技術 66
5.7.2.1 エッジコンピューティング 66
5.7.2.2 ビッグデータ分析 66
5.7.2.3 クラウドコンピューティング 66
5.7.3 隣接技術 66
5.7.3.1 ブロックチェーン 66
5.7.3.2 サイバーセキュリティ・ソリューション 67

5.8 特許分析 67
5.8.1 主要特許のリスト 68
5.9 貿易分析 69
5.9.1 プロセッサとコントローラの輸出シナリオ 69
5.9.2 プロセッサとコントローラの輸入シナリオ 71
5.10 主要会議とイベント（2024～2026年） 72
5.11 関税と規制の状況 73
5.11.1 関税データ（HSN: 854231） - 加工業者とコントローラー 73
5.11.2 規制機関、政府機関、その他の組織 75
5.11.3 主要規制 79
5.11.3.1 北米 79
5.11.3.1.1 SCR 17：人工知能法案（カリフォルニア州） 79
5.11.3.1.2 S1103：人工知能自動決定法案（コネチカット州） 79
5.11.3.1.3 国家人工知能イニシアチブ法（NAIIA） 79
5.11.3.1.4 人工知能およびデータ法（AIDA）（カナダ） 79
5.11.3.2 欧州 80
5.11.3.2.1 欧州連合（EU） - 人工知能法（AIA） 80
5.11.3.2.2 一般データ保護規則（欧州） 80
5.11.3.3 アジア太平洋地域 81
5.11.3.3.1 生成型人工知能サービスに関する暫定行政措置（中国） 81
5.11.3.3.2 国家AI戦略（シンガポール） 82
5.11.3.3.3 広島AIプロセス総合政策フレームワーク（日本） 82
5.11.3.4 中東・アフリカ 83
5.11.3.4.1 人工知能国家戦略（アラブ首長国連邦） 83
5.11.3.4.2 国家人工知能戦略（カタール） 83
5.11.3.4.3 AI倫理原則とガイドライン（ドバイ） 83
5.11.3.5 ラテンアメリカ 84
5.11.3.5.1 サンティアゴ宣言（チリ） 84
5.11.3.5.2 ブラジルの人工知能戦略（EBIA） 84
5.12 ポーターの5つの力分析 85
5.12.1 新規参入の脅威 86
5.12.2 代替品の脅威 86
5.12.3 買い手の交渉力 86
5.12.4 供給者の交渉力 86
5.12.5 競争相手の強さ 86
5.13 主要ステークホルダーと購買基準 87
5.13.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 87
5.13.2 購買基準 88

5.14 小売業における人工知能の進化 89
5.15 ケーススタディ分析 90
5.15.1 ターゲットはグーグル・クラウドを活用して顧客体験を強化し、大幅な収益成長を達成した 90
5.15.2 プラダ・グループ、オラクルのクラウド・ソリューションを活用して顧客体験を向上させ、パーソナライズされた小売戦略を実現 91
5.15.3 ペペ・ジーンズ・インディアは、消費者との直接的なエンゲージメントとパーソナライゼーションに注力することで、セールスフォースによるオンライン・ショッピングを強化した 91
5.15.4 ウォルマート、マイクロソフトのジェネレーティブAIでデジタルショッピングを強化し、パーソナライズされた検索とCXを向上 92
5.15.5 イトレックス・グループはAIを活用したチェックアウト・フリー・ショッピング・ソリューションで小売業を変革 92
5.15.6 スニッチはヴィゼンツを活用してパーソナライズされたショッピング体験を提供 93
5.15.7 MYNTRAはVISENZEのDiscovery Suiteを活用して「View Similar」カルーセルを実現した 93
5.15.8 Macy's ai-driven shopping assistant highlights increasing importance of mobile in store shopping experience 94
5.15.9 マークス＆スペンサーはマイクロソフトのパフォーマンス・マックスで185％の売上増を達成した 95
5.15.10 ワイズ・マーケッツはシンフォニーアイ・シンデとAIを活用した高度な顧客分析で提携し、カテゴリー管理を強化 95
6 小売業における人工知能市場：サービス別 96
6.1 はじめに
6.1.1 オファリング：小売市場における人工知能市場の促進要因
6.2 ソリューション 98
6.2.1 パーソナライズされた商品提案 100
6.2.1.1 顧客の行動に基づいて商品提案を調整し、小売業におけるエンゲージメントと売上を促進するAI 100
6.2.2 顧客関係管理 101
6.2.2.1 パーソナライズされたマーケティング、顧客セグメンテーション、解約防止戦略を自動化するAI主導のCRM 101
6.2.3 ビジュアル・サーチ 102
6.2.3.1 画像を使った商品検索を可能にし、ディスカバリーやショッピング体験を向上させるビジュアル検索 102
6.2.4 バーチャル顧客アシスタント 103
6.2.4.1 リアルタイムのカスタマーサポートを提供し、レスポンスタイムとパーソナライゼーションを改善するAI搭載のバーチャルアシスタント 103
6.2.5 価格最適化 104
6.2.5.1 AIを活用した価格最適化により、小売業者は競争、需要、市場の状況に基づいて動的に価格を調整できる 104
6.2.6 サプライチェーン管理と需要計画 105
6.2.6.1 需要予測と在庫管理の合理化により小売サプライチェーンを最適化するAI 105

6.2.7 バーチャル店舗 106
6.2.7.1 AR・VR技術で没入型ショッピング体験を提供するAI 106
6.2.8 スマート・チェックアウト 107
6.2.8.1 待ち時間をなくし、摩擦のない買い物体験を可能にするAI 107
6.2.9 その他のソリューション 108
6.3 サービス 109
6.3.1 プロフェッショナル・サービス 110
6.3.1.1 先進的なAI技術を効果的に業務に取り入れるための小売向けAIのプロフェッショナルサービス 110
6.3.1.2 トレーニング＆コンサルティング 112
6.3.1.2.1 IT運用の最適化で業績を向上させ、市場を促進 112
6.3.1.3 システム統合と展開 112
6.3.1.3.1 小売企業がAIソリューションを既存のインフラにシームレスに組み込むためのシステム統合・展開サービス 112
6.3.1.4 サポート＆メンテナンス 113
6.3.1.4.1 導入後のAIシステムが最適に機能するよう、小売業向けAIにおけるサポート＆保守サービス 113
6.3.2 マネージドサービス 113
6.3.2.1 拡張性と効率性のためにAIシステムの継続的な監視と管理を提供するAIにおけるマネージドサービス 113
7 小売業における人工知能市場：タイプ別 115
7.1 はじめに 116
7.1.1 タイプ小売分野における人工知能市場の促進要因 116
7.2 ジェネレーティブAI 117
7.3 その他のAI 118
7.3.1 識別機械学習 119
7.3.1.1 パーソナライズされたレコメンデーション、ダイナミックプライシング、効率的な需要予測で小売を最適化するML 119
7.3.2 自然言語処理 119
7.3.2.1 パーソナライズされたリアルタイム・エンゲージメントのためのAIチャットボットと感情分析で顧客サービスを強化するNLP 119
7.3.3 コンピュータビジョン 119
7.3.3.1 スマートレジ、ビジュアル検索、店舗内分析による効率化で小売業に革命をもたらすコンピュータビジョン 119
7.3.4 予測分析 120
7.3.4.1 小売業における需要予測、価格最適化、顧客ターゲティングを改善する予測分析 120

8 小売業における人工知能市場：業務機能別 121
8.1 はじめに 122
8.1.1 業務機能：小売業における人工知能市場の促進要因 122
8.2 マーケティングと販売 123
8.2.1 小売業におけるパーソナライズされたキャンペーン、商品レコメンデーション、ダイナミックプライシングを改善するAI 123
8.3 人事 124
8.3.1 人材採用の自動化、労働力の最適化、パーソナライズされたトレーニングを実現するAI 124
8.4 財務・会計 125
8.4.1 小売業における請求、予測、不正検知などの財務プロセスをシステム化するAI 125
8.5 オペレーション 126
8.5.1 小売業におけるサプライチェーン最適化、在庫管理、ロジスティクスを強化するAI 126
8.6 サイバーセキュリティ 127
8.6.1 小売業のサイバーセキュリティにおけるAIによる不正検知、データセキュリティ、生体認証の強化 127
9 小売業における人工知能市場：エンドユーザー別 129
9.1 はじめに 130
9.1.1 エンドユーザー：小売業における人工知能市場の促進要因 130
9.2 オンライン 131
9.2.1 パーソナライゼーション、在庫管理、リアルタイムのカスタマーサポートを通じてショッピング体験を向上させ、オンライン小売業に革命をもたらすAI 131
9.3 オフライン 132
9.3.1 ネットワーク・トラフィックの脅威監視に不可欠なセキュリティ・ツール 132
9.3.2 スーパーマーケットとハイパーマーケット 134
9.3.2.1 スマート・チェックアウトと予測分析で在庫管理、顧客体験、業務効率を改善するAI 134
9.3.3 専門店 135
9.3.3.1 専門店におけるショッピング体験のパーソナライズと在庫管理の最適化を実現するAI 135
9.3.4 コンビニエンスストア 136
9.3.4.1 スマート・チェックアウト、ダイナミック・プライシング、在庫管理の改善によるコンビニエンスストアの業務効率化と迅速なサービス 136
9.3.5 その他のオフライン店舗 137

10 小売業における人工知能市場（地域別） 138
10.1 はじめに 139
10.2 北米 140
10.2.1 北米：マクロ経済見通し 140
10.2.2 米国 146
10.2.2.1 技術的進歩と戦略的パートナーシップが市場を牽引 146
10.2.3 カナダ 151
10.2.3.1 製品需要の予測、在庫の最適化、パーソナライズされた顧客体験の強化が市場を牽引 151
10.3 欧州 151
10.3.1 欧州：マクロ経済見通し 151
10.3.2 英国 157
10.3.2.1 顧客体験の向上、業務の合理化、在庫管理の最適化が市場成長を加速させる 157
10.3.3 イタリア 162
10.3.3.1 顧客体験の向上、業務の効率化、データ主導の意思決定に対する需要の高まりが市場成長を促進 162
10.3.4 ドイツ 167
10.3.4.1 業務効率化、顧客エンゲージメント強化、政府のイニシアティブが市場成長を促進 167
10.3.5 フランス 167
10.3.5.1 パーソナライズされたレコメンデーション、ダイナミックプライシング、在庫管理の改善を通じて顧客体験を向上させるAIの統合 167
10.3.6 スペイン 168
10.3.6.1 予測分析に重点が置かれ、小売業におけるリスク軽減と意思決定投資の強化が市場成長を後押し 168
10.3.7 北欧諸国 168
10.3.7.1 パーソナライズされた体験と業務効率に対する消費者の期待の高まりが市場成長を促進 168
10.3.8 その他の欧州 168
10.4 アジア太平洋地域 169
10.4.1 アジア太平洋地域：マクロ経済見通し 169
10.4.2 中国 175
10.4.2.1 AI技術に対する政府の強力な支援、急速なデジタル化、パーソナライズされた効率的な小売体験に対する消費者需要の高まりが市場成長を促進 175
10.4.3 日本 180
10.4.3.1 高齢化による労働力不足、小売業における業務効率化の推進、政府による投資とイニシアチブが市場を強化 180

10.4.4 インド 180
10.4.4.1 急速なeコマースの成長、スマートフォンの普及拡大、パーソナライズされた顧客体験への需要が市場成長を促進 180
10.4.5 オーストラリア・ニュージーランド 185
10.4.5.1 eコマースの活発化と顧客体験向上のニーズが市場を促進する 185
10.4.6 韓国 186
10.4.6.1 高度な技術インフラ、高いインターネット普及率、AI国家戦略の実施が市場を加速する 186
10.4.7 アセアン諸国 186
10.4.8 その他のアジア太平洋地域 186
10.5 中東・アフリカ 187
10.5.1 中東・アフリカ：マクロ経済見通し 188
10.5.1.1 アラブ首長国連邦 194
10.5.1.1.1 AI技術による小売体験の向上を目指した投資と提携が市場を牽引 194
10.5.1.2 KSA 194
10.5.1.2.1 AIへの大規模投資とビジョン2030の策定が市場成長を促進 194
10.5.1.3 クウェート 199
10.5.1.3.1 クウェート・ビジョン2035の急速な進展が小売市場におけるAI需要を促進 199
10.5.1.4 バーレーン 200
10.5.1.4.1 戦略的立地、政府の支援政策、eコマース産業の成長が市場を牽引 200
10.5.1.5 南アフリカ 200
10.5.1.5.1 COVID-19におけるAIと関連技術の台頭が市場成長を促進する 200
10.5.1.6 その他の中東・アフリカ 200
10.6 ラテンアメリカ 201
10.6.1 ラテンアメリカ：マクロ経済見通し 201
10.6.2 ブラジル 206
10.6.2.1 外資系eコマースプラットフォームの流入が小売市場におけるAI需要を押し上げる 206
10.6.3 メキシコ 211
10.6.3.1 国内外の投資家からの注目すべき資金調達で新興技術を受け入れ、市場成長を後押し 211
10.6.4 アルゼンチン 211
10.6.4.1 デジタルインフラ整備が市場を牽引 211
10.6.5 その他のラテンアメリカ 211

11 競争環境 212
11.1 はじめに 212
11.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利 212
11.2.1 小売市場における主要人工知能ベンダーが採用した戦略の概要 212
11.3 収益分析 213
11.4 市場シェア分析 214
11.4.1 市場ランキング分析 215
11.5 企業評価マトリックス：主要プレイヤー、2023年 215
11.5.1 スター企業 215
11.5.2 新興リーダー 215
11.5.3 浸透型プレーヤー 215
11.5.4 参加企業 215
11.5.5 企業フットプリント：主要プレーヤー、2023年 217
11.5.5.1 企業フットプリント 217
11.5.5.2 タイプ別フットプリント 217
11.5.5.3 オファリングのフットプリント 218
11.5.5.4 地域別フットプリント 219
11.6 企業評価マトリックス：新興企業／SM（2023年） 220
11.6.1 進歩的企業 220
11.6.2 反応企業 220
11.6.3 ダイナミックな企業 220
11.6.4 スタートアップ・ブロック 220
11.6.5 競争ベンチマーキング：新興企業／SM、2023年 222
11.6.5.1 主要新興企業／中小企業 222
11.6.5.2 主要新興企業／中小企業の競争ベンチマーク 223
11.7 競争シナリオと動向 224
11.7.1 製品上市と機能強化 224
11.7.2 取引 226
11.8 ブランド／製品の比較 229
11.9 企業の評価と財務指標 230
12 会社プロファイル 231
12.1 主要プレーヤー 231
12.1.1 IBM 231
12.1.1.1 事業概要 231
12.1.1.2 提供する製品／ソリューション／サービス 232
12.1.1.3 最近の動向 234
12.1.1.3.1 製品強化 234
12.1.1.3.2 取引 234

12.1.1.4 MnMの見解 235
12.1.1.4.1 勝利への権利 235
12.1.1.4.2 戦略的選択 235
12.1.1.4.3 弱点と競争上の脅威 235
12.1.2 アマゾン 236
12.1.2.1 事業概要 236
12.1.2.2 提供する製品／ソリューション／サービス 237
12.1.2.2.1 取引 238
12.1.2.2.2 その他の取引／開発 239
12.1.2.3 MnMの見解 239
12.1.2.3.1 勝利への権利 239
12.1.2.3.2 戦略的選択 239
12.1.2.3.3 弱点と競争上の脅威 239
12.1.3 株式会社セールスフォース240
12.1.3.1 事業概要 240
12.1.3.2 提供する製品/ソリューション/サービス 241
12.1.3.3 最近の動向 243
12.1.3.3.1 製品の発売と機能強化 243
12.1.3.3.2 取引 244
12.1.4 オラクル 245
12.1.4.1 事業概要 245
12.1.4.2 提供する製品／ソリューション／サービス 246
12.1.4.3 最近の動向 247
12.1.4.3.1 取引 247
12.1.5 マイクロソフト 248
12.1.5.1 事業概要 248
12.1.5.2 提供する製品／ソリューション／サービス 249
12.1.5.3 最近の動向 250
12.1.5.3.1 取引 250
12.1.5.4 MnMの見解 250
12.1.5.4.1 勝利への権利 250
12.1.5.4.2 戦略的選択 251
12.1.5.4.3 弱点と競争上の脅威 251
12.1.6 グーグル 252
12.1.6.1 事業概要 252
12.1.6.2 提供する製品／ソリューション／サービス 253
12.1.6.3 最近の動向 254
12.1.6.3.1 製品強化 254
12.1.6.3.2 取引 255

12.1.6.4 MnMの見解 256
12.1.6.4.1 勝利への権利 256
12.1.6.4.2 戦略的選択 256
12.1.6.4.3 弱点と競争上の脅威 256
12.1.7 エヌビディア 257
12.1.7.1 事業概要 257
12.1.7.2 提供する製品／ソリューション／サービス 258
12.1.7.3 最近の動向 259
12.1.7.3.1 製品強化 259
12.1.7.3.2 取引 259
12.1.7.4 MnMビュー 260
12.1.7.4.1 勝利への権利 260
12.1.7.4.2 戦略的選択 260
12.1.7.4.3 弱点と競争上の脅威 260
12.1.8 アクセンチュア 261
12.1.8.1 事業概要 261
12.1.8.2 提供する製品／ソリューション／サービス 262
12.1.8.3 最近の動向 263
12.1.8.3.1 取引 263
12.1.9 SAP SE 264
12.1.9.1 事業概要 264
12.1.9.2 提供する製品／ソリューション／サービス 265
12.1.9.3 最近の動向 266
12.1.9.3.1 取引 266
12.1.10 サービセナウ 267
12.1.10.1 事業概要 267
12.1.10.2 提供する製品／ソリューション／サービス 268
12.1.10.3 最近の動向 269
12.1.10.3.1 製品強化 269
12.1.10.3.2 取引 269
12.1.11 インフォシス 270
12.1.11.1 事業概要 270
12.1.11.2 提供する製品／ソリューション／サービス 271
12.1.11.3 最近の動向 272
12.1.11.3.1 取引 272
12.1.12 インテル・コーポレーション 273
12.1.12.1 事業概要 273
12.1.12.2 提供する製品／ソリューション／サービス 274
12.1.12.3 最近の動向 275
12.1.12.3.1 製品発表 275
12.1.12.3.2 取引 275

12.1.13 AMD 276
12.1.13.1 事業概要 276
12.1.13.2 提供する製品／ソリューション／サービス 277
12.1.13.3 最近の動向 278
12.1.13.3.1 製品強化 278
12.1.13.3.2 取引 278
12.1.14 ファーウェイ 279
12.1.14.1 事業概要 279
12.1.14.2 提供する製品／ソリューション／サービス 279
12.1.14.3 最近の動向 280
12.1.14.3.1 製品の発売 280
12.1.15 アリババ 282
12.1.16 富士通 283
12.1.17 キャップジェミニ 284
12.1.18 TCS 285
12.1.19 トークデスク 286
12.1.20 シンフォニーAI 287
12.1.21 ブルームリーチ 288
12.1.22 C3.AI 289
12.2 スタートアップ/SM 290
12.2.1 ヴィゼンツ 290
12.2.2 pathr.AI 291
12.2.3 VUE.AI 292
12.2.4 ネクステイル 293
12.2.5 デイジー・インテリジェンス 294
12.2.6 CRESTA 295
12.2.7 MASON 296
12.2.8 SYTE 297
12.2.9 トラックス・リテール 298
12.2.10 フィードザイ 299
12.2.11 ショピック 300
12.2.12 ITREX 300
12.2.13 h2o.ai 301
12.2.14 リテールマトリックス 302
13 隣接／関連市場 303
13.1 はじめに 303
13.2 人工知能市場 - 2030年までの世界予測 303
13.2.1 市場の定義 303
13.2.2 市場の概要 303
13.2.2.1 人工知能市場：オファリング別 303
13.2.2.2 人工知能市場：技術別 304
13.2.2.3 人工知能市場：ビジネス機能別 305
13.2.2.4 人工知能市場：業種別 306
13.2.2.5 人工知能市場：地域別 308
13.3 小売アナリティクス市場：2029年までの世界予測 309
13.3.1 市場の定義 309
13.3.2 市場の概要 309
13.3.2.1 小売アナリティクス市場：サービス別 309
13.3.2.2 小売アナリティクス市場：ビジネス機能別 309
13.3.2.3 リテールアナリティクス市場：用途別 310
13.3.2.4 リテールアナリティクス市場：エンドユーザー別 311
13.3.2.5 リテールアナリティクス市場：地域別 312
14 付録 313
14.1 ディスカッションガイド 313
14.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsのサブスクリプションポータル 316
14.3 カスタマイズオプション 318
14.4 関連レポート 318
14.5 著者の詳細 319

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Table of Contents

Summary

The Artificial intelligence in retail market is estimated to be USD 31.12 billion in 2024 to USD 164.74 billion in 2030 at a CAGR of 32.0% from 2024 to 2030. One of the primary drivers for AI adoption in retail is the growing consumer demand for personalized shopping experiences. AI technologies such as machine learning and natural language processing enable retailers to analyze large volumes of consumer data to understand preferences and behavior patterns. This data-driven insight allows retailers to offer personalized recommendations, targeted promotions, and tailor-made marketing strategies. AI solutions are becoming essential for businesses seeking to enhance customer engagement and satisfaction due to hyper-personalization in the retail market.
“During the forecast period, the marketing and sales business function contributed the largest market share in the artificial intelligence in the retail market.”
Al in retail is changing the marketing and sales business functions by offering superior tools and business insights that enhance customer engagement, personalize marketing efforts, and optimize sales processes. AI Chatbots and AI virtual assistants can help to improve customers’ experience by offering prompt support and helping them navigate throughout the buying process. Al revolutionizes marketing by enabling hyper-personalized campaigns and product recommendations; companies such as Amazon and eBay use Al to analyze customer data and preferences, helping them deliver personalized ads, product suggestions, and promotions. Another application of Al is dynamic pricing, where the prices can change as frequently as in real life depending on the demand, competition, and customers’ behavior. Al also assists in managing customer loyalty programs by targeting relevant customers with targeted messages. Generative Al is used to automate content creation for marketing, including emails and advertisements. Some key players at the forefront of using Al in marketing and sales include Alibaba, H&M, and Nike.

“The visual search solution is projected to register the highest CAGR during the forecast period.”
Visual search employs Al to make it easier for customers to search for products by uploading images and getting similar products, changing the shopping experience. This technology showcased higher usage in the fashion industry and in home decor. Al-driven visual search tracks customer’s search history and needs to provide customized solutions. Visual search technology makes shopping online and offline identical by interconnecting them. Consumers can snap images of the goods they are interested in and conduct a visual search to get their details online. This makes it easier for the customer to buy the needed products, thus increasing convenience. Retailers can also use visual search to manage their stock since they get to keep an eye on their current stock and know when certain products need to be renewed. E-commerce giants such as ASOS have implemented visual search technology to enhance the shopping experience among consumers.

"Middle East & Africa will register the highest growth rate during the forecast period.”
Middle Eastern retail market is estimated to grow at a higher growth due to several key factors, such as governments promoting AI adoption and businesses heavily investing in UAE and KSA. The e-commerce sector also compels retailers to explore AI solutions to understand online consumer behavior better and optimize their digital marketing strategies. Additionally, retailers leverage data analytics to improve in-store layouts and visual merchandising, enhancing the overall shopping experience. Presight's strategic alliance with Intel aims to foster advanced AI solutions across the Middle East, indicating a strong trend toward harnessing AI for improved customer insights and enhanced in-store shopping experiences. Developing nations such as South Africa and the UAE are anticipated to see notable growth, driven by e-commerce advancements encouraging retailers to adopt AI-driven strategies.

Breakdown of primaries
The study contains insights from various industry experts, from solution vendors to Tier 1 companies. The break-up of the primaries is as follows:

• By Company Type: Tier 1 – 62%, Tier 2 – 23%, and Tier 3 – 15%
• By Designation: C-level –50%, D-level – 30%, and Managers – 20%
• By Region: North America – 38%, Europe – 15%, Asia Pacific – 35%, Middle East & Africa- 7%, and Latin America- 5%.
The major players in the Artificial intelligence in retail market are Microsoft (US), IBM (US), Google (US), Amazon (US), Oracle (US), Salesforce (US), NVIDIA (US), SAP (Germany), Servicenow (US), Accenture (Ireland), Infosys (India), Alibaba (China), Intel (US), AMD (US), Fujitsu (Japan), Capgemini (France), TCS (India), Talkdesk (US), Symphony AI (US), Bloomreach (US), C3.AI (US), Visenze (Singapore), Pathr.ai (US), Vue.AI (US), Nextail (Spain), Daisy Intelligence (Canada), Cresta (US), Mason (US), Syte(Israel), Trax(Singapore), Feedzai(US) and Shopic(Israel). These players have adopted various growth strategies, such as partnerships, agreements and collaborations, new product launches, enhancements, and acquisitions to expand their artificial intelligence in retail footprint.

Research Coverage
The market study covers the artificial intelligence in retail market size across different segments. It aims to estimate the market size and the growth potential across various segments, including offering, infrastructure platform, application performance platform, security platform, digital experience platform, workforce operations platform, vertical, and region. The study includes an in-depth competitive analysis of the leading market players, their company profiles, key observations related to product and business offerings, recent developments, and market strategies.
Key Benefits of Buying the Report
The report will help market leaders and new entrants with information on the closest approximations of the global artificial intelligence in retail market's revenue numbers and subsegments. It will also help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to position their businesses better and plan suitable go-to-market strategies. Moreover, the report will provide insights for stakeholders to understand the market's pulse and provide them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.

The report provides insights on the following pointers:

Analysis of key drivers (increasing adoption of conversational AI in retail for advice and recommendations, evolving consumer expectations and social commerce integration, enhancing checkout experiences with AI-powered automation, data-driven decision making), restraints (high implementation costs, data privacy and security), opportunities (AI-powered customer engagement, enhanced decision-making with predictive analytics, AI in supply chain optimization) and challenges (addressing rising theft and fraud issues, integration with legacy systems, ethical concerns in AI) influencing the growth of the artificial intelligence in retail market.
Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research and development activities, and new product and service launches in the artificial intelligence in retail market. Market Development: Comprehensive information about lucrative markets – the report analyses various regions' artificial intelligence in retail markets. Market Diversification: Exhaustive information about new products and services, untapped geographies, recent developments, and investments in the artificial intelligence in retail market. Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies, and service offerings of leading players such as Microsoft (US), IBM (US), Google (US), Amazon (US), Oracle (US), Salesforce (US), NVIDIA (US), SAP (Germany), Servicenow (US), Accenture (Ireland), Infosys (India), Alibaba (China), Intel (US), AMD (US), Fujitsu (Japan), Capgemini (France), TCS (India), Talkdesk (US), Symphony AI (US), Bloomreach (US), C3.AI (US), Visenze (Singapore), Pathr.ai (US), Vue.AI (US), Nextail (Spain), Daisy Intelligence (Canada), Cresta (US), Mason (US), Syte (Israel), Trax (Singapore), Feedzai (US) and Shopic (Israel).

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1 INTRODUCTION 35
1.1 STUDY OBJECTIVES 35
1.2 MARKET DEFINITION 35
1.3 STUDY SCOPE 36
1.3.1 MARKET SEGMENTATION 36
1.3.2 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 37
1.4 YEARS CONSIDERED 37
1.5 CURRENCY CONSIDERED 38
1.6 STAKEHOLDERS 38
2 RESEARCH METHODOLOGY 39
2.1 RESEARCH DATA 39
2.1.1 SECONDARY DATA 40
2.1.1.1 Key data from secondary sources 40
2.1.2 PRIMARY DATA 40
2.1.2.1 Breakup of primary interviews 41
2.1.2.2 Primary interviews with experts 41
2.1.2.3 Key insights from industry experts 41
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION METHODOLOGY 42
2.2.1 TOP-DOWN APPROACH 42
2.2.1.1 Supply-side analysis 42
2.2.2 BOTTOM-UP APPROACH 43
2.2.2.1 Demand-side analysis 43
2.3 DATA TRIANGULATION 45
2.4 RESEARCH ASSUMPTIONS 46
2.5 RESEARCH LIMITATIONS 47
2.6 RISK ASSESSMENT 47
3 EXECUTIVE SUMMARY 48
4 PREMIUM INSIGHTS 50
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR KEY PLAYERS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET 50
4.2 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET, BY OFFERING 50
4.3 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET, BY SERVICE 51
4.4 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET, BY BUSINESS FUNCTION 51
4.5 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET, BY TYPE 51
4.6 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET, BY SOLUTION 52
4.7 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET, BY END USER 52
4.8 NORTH AMERICA: ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET, TOP THREE SOLUTIONS AND SERVICES 53
5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS 54
5.1 INTRODUCTION 54
5.2 MARKET DYNAMICS 54
5.2.1 DRIVERS 55
5.2.1.1 Increasing adoption of conversational AI in retail for advice and recommendations 55
5.2.1.2 Evolving consumer expectations and social media integration 55
5.2.1.3 Enhancing checkout experiences with AI-powered automation 56
5.2.1.4 Data-driven decision-making 56
5.2.2 RESTRAINTS 56
5.2.2.1 High implementation costs 56
5.2.2.2 Data privacy and security 57
5.2.3 OPPORTUNITIES 57
5.2.3.1 AI-powered customer engagement 57
5.2.3.2 Enhanced decision-making with predictive analytics 57
5.2.3.3 AI in supply chain optimization 57
5.2.4 CHALLENGES 58
5.2.4.1 Rising theft and fraud issues 58
5.2.4.2 Complexity in integrating with legacy systems 58
5.2.4.3 Ethical concerns in AI 58
5.3 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 59
5.4 PRICING ANALYSIS 59
5.4.1 AVERAGE SELLING PRICE TREND OF KEY PLAYERS, BY SOLUTION 59
5.4.2 INDICATIVE PRICING ANALYSIS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL KEY PLAYERS 61
5.5 SUPPLY CHAIN ANALYSIS 62
5.6 ECOSYSTEM 63
5.7 TECHNOLOGY ANALYSIS 65
5.7.1 KEY TECHNOLOGIES 65
5.7.1.1 Conversational AI 65
5.7.1.2 Autonomous AI & autonomous agent 65
5.7.1.3 AutoML 66
5.7.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 66
5.7.2.1 Edge computing 66
5.7.2.2 Big data analytics 66
5.7.2.3 Cloud computing 66
5.7.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 66
5.7.3.1 Blockchain 66
5.7.3.2 Cybersecurity solutions 67

5.8 PATENT ANALYSIS 67
5.8.1 LIST OF MAJOR PATENTS 68
5.9 TRADE ANALYSIS 69
5.9.1 EXPORT SCENARIO OF PROCESSORS AND CONTROLLERS 69
5.9.2 IMPORT SCENARIO OF PROCESSORS AND CONTROLLERS 71
5.10 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2024–2026 72
5.11 TARIFF AND REGULATORY LANDSCAPE 73
5.11.1 TARIFF DATA (HSN: 854231) - PROCESSORS AND CONTROLLERS 73
5.11.2 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 75
5.11.3 KEY REGULATIONS 79
5.11.3.1 North America 79
5.11.3.1.1 SCR 17: Artificial Intelligence Bill (California) 79
5.11.3.1.2 S1103: Artificial Intelligence Automated Decision Bill (Connecticut) 79
5.11.3.1.3 National Artificial Intelligence Initiative Act (NAIIA) 79
5.11.3.1.4 The Artificial Intelligence and Data Act (AIDA) - Canada 79
5.11.3.2 Europe 80
5.11.3.2.1 The European Union (EU) - Artificial Intelligence Act (AIA) 80
5.11.3.2.2 General Data Protection Regulation (Europe) 80
5.11.3.3 Asia Pacific 81
5.11.3.3.1 Interim Administrative Measures for Generative Artificial Intelligence Services (China) 81
5.11.3.3.2 The National AI Strategy (Singapore) 82
5.11.3.3.3 The Hiroshima AI Process Comprehensive Policy Framework (Japan) 82
5.11.3.4 Middle East & Africa 83
5.11.3.4.1 The National Strategy for Artificial Intelligence (UAE) 83
5.11.3.4.2 The National Artificial Intelligence Strategy (Qatar) 83
5.11.3.4.3 The AI Ethics Principles and Guidelines (Dubai) 83
5.11.3.5 Latin America 84
5.11.3.5.1 The Santiago Declaration (Chile) 84
5.11.3.5.2 The Brazilian Artificial Intelligence Strategy (EBIA) 84
5.12 PORTER’S FIVE FORCES’ ANALYSIS 85
5.12.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 86
5.12.2 THREAT OF SUBSTITUTES 86
5.12.3 BARGAINING POWER OF BUYERS 86
5.12.4 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 86
5.12.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 86
5.13 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 87
5.13.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 87
5.13.2 BUYING CRITERIA 88

5.14 EVOLUTION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL 89
5.15 CASE STUDY ANALYSIS 90
5.15.1 TARGET LEVERAGED GOOGLE CLOUD TO ENHANCE CUSTOMER EXPERIENCES AND ACHIEVE SIGNIFICANT REVENUE GROWTH 90
5.15.2 PRADA GROUP IMPROVED CUSTOMER EXPERIENCE USING ORACLE'S CLOUD SOLUTIONS FOR PERSONALIZED RETAIL STRATEGIES 91
5.15.3 PEPE JEANS INDIA AUGMENTED ONLINE SHOPPING WITH SALESFORCE BY FOCUSING ON DIRECT CONSUMER ENGAGEMENT AND PERSONALIZATION 91
5.15.4 WALMART ENHANCED DIGITAL SHOPPING WITH MICROSOFT’S GENERATIVE AI FOR PERSONALIZED SEARCH AND IMPROVED CX 92
5.15.5 AI-POWERED CHECKOUT-FREE SHOPPING SOLUTION TRANSFORMED RETAIL OPERATIONS OF ITREX GROUP 92
5.15.6 SNITCH LEVERAGED VISENZE TO OFFER PERSONALIZED SHOPPING EXPERIENCE 93
5.15.7 MYNTRA LEVERAGED VISENZE’S DISCOVERY SUITE TO POWER ITS ‘VIEW SIMILAR’ CAROUSEL 93
5.15.8 MACY’S AI-DRIVEN SHOPPING ASSISTANT HIGHLIGHTED INCREASING IMPORTANCE OF MOBILE IN IN-STORE SHOPPING EXPERIENCE 94
5.15.9 MARKS & SPENCER ACHIEVED 185% ROAS INCREASE WITH MICROSOFT PERFORMANCE MAX 95
5.15.10 WEIS MARKETS PARTNERED WITH SYMPHONYAI CINDE FOR ADVANCED AI-POWERED CUSTOMER ANALYTICS TO ENHANCE CATEGORY MANAGEMENT 95
6 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET, BY OFFERING 96
6.1 INTRODUCTION 97
6.1.1 OFFERINGS: ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET DRIVERS 97
6.2 SOLUTIONS 98
6.2.1 PERSONALIZED PRODUCT RECOMMENDATIONS 100
6.2.1.1 AI to help tailor product suggestions based on customer behavior and drive engagement and sales in retail 100
6.2.2 CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT 101
6.2.2.1 AI-driven CRM to automate personalized marketing and customer segmentation and churn prevention strategies 101
6.2.3 VISUAL SEARCH 102
6.2.3.1 Visual search to enable customers find products using images and enhance discovery and shopping experiences 102
6.2.4 VIRTUAL CUSTOMER ASSISTANT 103
6.2.4.1 AI-powered virtual assistants to offer real-time customer support, improving response times and personalization 103
6.2.5 PRICE OPTIMIZATION 104
6.2.5.1 AI-powered price optimization to help retailers adjust prices dynamically based on competition, demand, and market conditions 104
6.2.6 SUPPLY CHAIN MANAGEMENT & DEMAND PLANNING 105
6.2.6.1 AI to optimize retail supply chains by predicting demand and streamlining inventory management 105

6.2.7 VIRTUAL STORES 106
6.2.7.1 AI to offer immersive shopping experiences with AR and VR technologies 106
6.2.8 SMART CHECKOUT 107
6.2.8.1 AI to eliminate wait times and enable frictionless shopping experiences 107
6.2.9 OTHER SOLUTIONS 108
6.3 SERVICES 109
6.3.1 PROFESSIONAL SERVICES 110
6.3.1.1 Professional services in AI for retail to help businesses effectively integrate advanced AI technologies into their operations 110
6.3.1.2 Training & consulting 112
6.3.1.2.1 Optimizing IT operations for improved business performance to propel market 112
6.3.1.3 System integration & deployment 112
6.3.1.3.1 System integration & deployment services to help retailers seamlessly incorporate AI solutions into their existing infrastructure 112
6.3.1.4 Support & maintenance 113
6.3.1.4.1 Support & maintenance services in AI for retail to ensure that AI systems function optimally post-deployment 113
6.3.2 MANAGED SERVICES 113
6.3.2.1 Managed services in AI to provide continuous monitoring and management of AI systems for scalability and efficiency 113
7 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET, BY TYPE 115
7.1 INTRODUCTION 116
7.1.1 TYPES: ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET DRIVERS 116
7.2 GENERATIVE AI 117
7.3 OTHER AI 118
7.3.1 DISCRIMINATIVE MACHINE LEARNING 119
7.3.1.1 ML to optimize retail with personalized recommendations, dynamic pricing, and efficient demand forecasting 119
7.3.2 NATURAL LANGUAGE PROCESSING 119
7.3.2.1 NLP to enhance customer service with AI chatbots and sentiment analysis for personalized, real-time engagement 119
7.3.3 COMPUTER VISION 119
7.3.3.1 Computer vision to revolutionize retail with smart checkouts, visual search, and in-store analytics to boost efficiency 119
7.3.4 PREDICTIVE ANALYTICS 120
7.3.4.1 Predictive analytics to improve demand forecasting, price optimization, and customer targeting in retail operations 120

8 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET, BY BUSINESS FUNCTION 121
8.1 INTRODUCTION 122
8.1.1 BUSINESS FUNCTIONS: ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET DRIVERS 122
8.2 MARKETING & SALES 123
8.2.1 AI TO IMPROVE PERSONALIZED CAMPAIGNS, PRODUCT RECOMMENDATIONS, AND DYNAMIC PRICING IN RETAIL 123
8.3 HUMAN RESOURCES 124
8.3.1 AI TO AUTOMATE RECRUITMENT, WORKFORCE OPTIMIZATION, AND PERSONALIZED TRAINING IN RETAIL HR 124
8.4 FINANCE & ACCOUNTING 125
8.4.1 AI TO SYSTEMATIZE FINANCIAL PROCESSES, SUCH AS BILLING, FORECASTING, AND FRAUD DETECTION IN RETAIL 125
8.5 OPERATIONS 126
8.5.1 AI TO ENHANCE SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION, INVENTORY MANAGEMENT, AND LOGISTICS IN RETAIL OPERATIONS 126
8.6 CYBERSECURITY 127
8.6.1 AI TO STRENGTHEN FRAUD DETECTION, DATA SECURITY, AND BIOMETRIC AUTHENTICATION IN RETAIL CYBERSECURITY 127
9 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET, BY END USER 129
9.1 INTRODUCTION 130
9.1.1 END USERS: ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET DRIVERS 130
9.2 ONLINE 131
9.2.1 AI TO REVOLUTIONIZE ONLINE RETAIL BY IMPROVING SHOPPING EXPERIENCE THROUGH PERSONALIZATION, INVENTORY MANAGEMENT, AND REAL-TIME CUSTOMER SUPPORT 131
9.3 OFFLINE 132
9.3.1 ESSENTIAL SECURITY TOOLS TO MONITOR NETWORK TRAFFIC FOR THREATS 132
9.3.2 SUPERMARKETS & HYPERMARKETS 134
9.3.2.1 AI to improve inventory management, customer experience, and operational efficiency with smart checkout and predictive analytics 134
9.3.3 SPECIALTY STORES 135
9.3.3.1 AI to personalize shopping experiences and optimize inventory management in specialty stores 135
9.3.4 CONVENIENCE STORES 136
9.3.4.1 Smart checkout, dynamic pricing, and improved inventory management to ensure operational efficiency and quick service in convenience stores 136
9.3.5 OTHER OFFLINE STORES 137

10 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET, BY REGION 138
10.1 INTRODUCTION 139
10.2 NORTH AMERICA 140
10.2.1 NORTH AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 140
10.2.2 US 146
10.2.2.1 Technological advancements and strategic partnerships to propel market 146
10.2.3 CANADA 151
10.2.3.1 Need for predicting product demand, optimizing inventory, and enhancing personalized customer experiences to drive market 151
10.3 EUROPE 151
10.3.1 EUROPE: MACROECONOMIC OUTLOOK 151
10.3.2 UK 157
10.3.2.1 Need to enhance customer experiences, streamline operations, and optimize inventory management to accelerate market growth 157
10.3.3 ITALY 162
10.3.3.1 Increasing demand for enhanced customer experiences, operational efficiency, and data-driven decision-making to fuel market growth 162
10.3.4 GERMANY 167
10.3.4.1 Need to enhance operational efficiency, customer engagement, and government initiatives to enhance market growth 167
10.3.5 FRANCE 167
10.3.5.1 Integration of AI to enhance customer experiences through personalized recommendations, dynamic pricing, and improved inventory management 167
10.3.6 SPAIN 168
10.3.6.1 Strong emphasis on predictive analytics and focus on mitigating risks and enhancing decision-making investments in retail sector to boost market growth 168
10.3.7 NORDIC COUNTRIES 168
10.3.7.1 Increasing consumer expectations for personalized experiences and operational efficiency to foster market growth 168
10.3.8 REST OF EUROPE 168
10.4 ASIA PACIFIC 169
10.4.1 ASIA PACIFIC: MACROECONOMIC OUTLOOK 169
10.4.2 CHINA 175
10.4.2.1 Strong government support for AI technology, rapid digitalization, and growing consumer demand for personalized and efficient retail experiences to fuel market growth 175
10.4.3 JAPAN 180
10.4.3.1 Labor shortages arising due to aging population, push for operational efficiency in retail sector, and government investments and initiatives to bolster market 180

10.4.4 INDIA 180
10.4.4.1 Rapid eCommerce growth, increasing smartphone penetration, and demand for personalized customer experiences to augment market growth 180
10.4.5 AUSTRALIA & NEW ZEALAND 185
10.4.5.1 Increasing eCommerce activity and need for enhanced customer experience to propel market 185
10.4.6 SOUTH KOREA 186
10.4.6.1 Advanced technological infrastructure, high internet penetration, and implementation of AI National Strategy to accelerate market 186
10.4.7 ASEAN COUNTRIES 186
10.4.8 REST OF ASIA PACIFIC 186
10.5 MIDDLE EAST & AFRICA 187
10.5.1 MIDDLE EAST & AFRICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 188
10.5.1.1 UAE 194
10.5.1.1.1 Investments and collaborations aimed at enhancing retail experiences through AI technologies to drive market 194
10.5.1.2 KSA 194
10.5.1.2.1 Substantial investments in AI and establishment of Vision 2030 to foster market growth 194
10.5.1.3 Kuwait 199
10.5.1.3.1 Rapid development of Kuwait Vision 2035 to fuel demand for AI in retail market 199
10.5.1.4 Bahrain 200
10.5.1.4.1 Strategic location, supportive government policies, and growing eCommerce industry to drive market 200
10.5.1.5 South Africa 200
10.5.1.5.1 Rise of AI and related technologies during COVID-19 to fuel market growth 200
10.5.1.6 Rest of Middle East & Africa 200
10.6 LATIN AMERICA 201
10.6.1 LATIN AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 201
10.6.2 BRAZIL 206
10.6.2.1 Influx of foreign eCommerce platforms to boost demand for AI in retail market 206
10.6.3 MEXICO 211
10.6.3.1 Embracing emerging technologies with notable funding from both domestic and international investors to bolster market growth 211
10.6.4 ARGENTINA 211
10.6.4.1 Focus on advancing digital infrastructure to drive market 211
10.6.5 REST OF LATIN AMERICA 211

11 COMPETITIVE LANDSCAPE 212
11.1 INTRODUCTION 212
11.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN 212
11.2.1 OVERVIEW OF STRATEGIES ADOPTED BY KEY ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET VENDORS 212
11.3 REVENUE ANALYSIS 213
11.4 MARKET SHARE ANALYSIS 214
11.4.1 MARKET RANKING ANALYSIS 215
11.5 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 215
11.5.1 STARS 215
11.5.2 EMERGING LEADERS 215
11.5.3 PERVASIVE PLAYERS 215
11.5.4 PARTICIPANTS 215
11.5.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 217
11.5.5.1 Company footprint 217
11.5.5.2 Type footprint 217
11.5.5.3 Offering footprint 218
11.5.5.4 Regional footprint 219
11.6 COMPANY EVALUATION MATRIX: START-UPS/SMES, 2023 220
11.6.1 PROGRESSIVE COMPANIES 220
11.6.2 RESPONSIVE COMPANIES 220
11.6.3 DYNAMIC COMPANIES 220
11.6.4 STARTING BLOCKS 220
11.6.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: START-UPS/SMES, 2023 222
11.6.5.1 Key start-ups/SMEs 222
11.6.5.2 Competitive benchmarking of key start-ups/SMEs 223
11.7 COMPETITIVE SCENARIOS AND TRENDS 224
11.7.1 PRODUCT LAUNCHES & ENHANCEMENTS 224
11.7.2 DEALS 226
11.8 BRAND/PRODUCT COMPARISON 229
11.9 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS 230
12 COMPANY PROFILES 231
12.1 KEY PLAYERS 231
12.1.1 IBM 231
12.1.1.1 Business overview 231
12.1.1.2 Products/Solutions/Services offered 232
12.1.1.3 Recent developments 234
12.1.1.3.1 Product enhancements 234
12.1.1.3.2 Deals 234

12.1.1.4 MnM view 235
12.1.1.4.1 Right to win 235
12.1.1.4.2 Strategic choices 235
12.1.1.4.3 Weaknesses and competitive threats 235
12.1.2 AMAZON 236
12.1.2.1 Business overview 236
12.1.2.2 Products/Solutions/Services offered 237
12.1.2.2.1 Deals 238
12.1.2.2.2 Other deals/developments 239
12.1.2.3 MnM view 239
12.1.2.3.1 Right to win 239
12.1.2.3.2 Strategic choices 239
12.1.2.3.3 Weaknesses and competitive threats 239
12.1.3 SALESFORCE, INC. 240
12.1.3.1 Business overview 240
12.1.3.2 Products/Solutions/Services offered 241
12.1.3.3 Recent developments 243
12.1.3.3.1 Product launches and enhancements 243
12.1.3.3.2 Deals 244
12.1.4 ORACLE 245
12.1.4.1 Business overview 245
12.1.4.2 Products/Solutions/Services offered 246
12.1.4.3 Recent developments 247
12.1.4.3.1 Deals 247
12.1.5 MICROSOFT 248
12.1.5.1 Business overview 248
12.1.5.2 Products/Solutions/Services offered 249
12.1.5.3 Recent developments 250
12.1.5.3.1 Deals 250
12.1.5.4 MnM view 250
12.1.5.4.1 Right to win 250
12.1.5.4.2 Strategic choices 251
12.1.5.4.3 Weaknesses and competitive threats 251
12.1.6 GOOGLE 252
12.1.6.1 Business overview 252
12.1.6.2 Products/Solutions/Services offered 253
12.1.6.3 Recent developments 254
12.1.6.3.1 Product enhancements 254
12.1.6.3.2 Deals 255

12.1.6.4 MnM view 256
12.1.6.4.1 Right to win 256
12.1.6.4.2 Strategic choices 256
12.1.6.4.3 Weaknesses and competitive threats 256
12.1.7 NVIDIA 257
12.1.7.1 Business overview 257
12.1.7.2 Products/Solutions/Services offered 258
12.1.7.3 Recent developments 259
12.1.7.3.1 Product enhancements 259
12.1.7.3.2 Deals 259
12.1.7.4 MnM view 260
12.1.7.4.1 Right to win 260
12.1.7.4.2 Strategic choices 260
12.1.7.4.3 Weaknesses and competitive threats 260
12.1.8 ACCENTURE 261
12.1.8.1 Business overview 261
12.1.8.2 Products/Solutions/Services offered 262
12.1.8.3 Recent developments 263
12.1.8.3.1 Deals 263
12.1.9 SAP SE 264
12.1.9.1 Business overview 264
12.1.9.2 Products/Solutions/Services offered 265
12.1.9.3 Recent developments 266
12.1.9.3.1 Deals 266
12.1.10 SERVICENOW 267
12.1.10.1 Business overview 267
12.1.10.2 Products/Solutions/Services offered 268
12.1.10.3 Recent developments 269
12.1.10.3.1 Product enhancements 269
12.1.10.3.2 Deals 269
12.1.11 INFOSYS 270
12.1.11.1 Business overview 270
12.1.11.2 Products/Solutions/Services offered 271
12.1.11.3 Recent developments 272
12.1.11.3.1 Deals 272
12.1.12 INTEL CORPORATION 273
12.1.12.1 Business overview 273
12.1.12.2 Products/Solutions/Services offered 274
12.1.12.3 Recent developments 275
12.1.12.3.1 Product launches 275
12.1.12.3.2 Deals 275

12.1.13 AMD 276
12.1.13.1 Business overview 276
12.1.13.2 Products/Solutions/Services offered 277
12.1.13.3 Recent developments 278
12.1.13.3.1 Product enhancements 278
12.1.13.3.2 Deals 278
12.1.14 HUAWEI 279
12.1.14.1 Business overview 279
12.1.14.2 Products/Solutions/Services offered 279
12.1.14.3 Recent developments 280
12.1.14.3.1 Product launches 280
12.1.15 ALIBABA 282
12.1.16 FUJITSU 283
12.1.17 CAPGEMINI 284
12.1.18 TCS 285
12.1.19 TALKDESK 286
12.1.20 SYMPHONY AI 287
12.1.21 BLOOMREACH 288
12.1.22 C3.AI 289
12.2 START-UPS/SMES 290
12.2.1 VISENZE 290
12.2.2 PATHR.AI 291
12.2.3 VUE.AI 292
12.2.4 NEXTAIL 293
12.2.5 DAISY INTELLIGENCE 294
12.2.6 CRESTA 295
12.2.7 MASON 296
12.2.8 SYTE 297
12.2.9 TRAX RETAIL 298
12.2.10 FEEDZAI 299
12.2.11 SHOPIC 300
12.2.12 ITREX 300
12.2.13 H2O.AI 301
12.2.14 RETAILMETRIX 302
13 ADJACENT/RELATED MARKETS 303
13.1 INTRODUCTION 303
13.2 ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET – GLOBAL FORECAST TO 2030 303
13.2.1 MARKET DEFINITION 303
13.2.2 MARKET OVERVIEW 303
13.2.2.1 Artificial intelligence market, by offering 303
13.2.2.2 Artificial intelligence market, by technology 304
13.2.2.3 Artificial intelligence market, by business function 305
13.2.2.4 Artificial intelligence market, by vertical 306
13.2.2.5 Artificial intelligence market, by region 308
13.3 RETAIL ANALYTICS MARKET – GLOBAL FORECAST TO 2029 309
13.3.1 MARKET DEFINITION 309
13.3.2 MARKET OVERVIEW 309
13.3.2.1 Retail analytics market, by offering 309
13.3.2.2 Retail analytics market, by business function 310
13.3.2.3 Retail analytics market, by application 310
13.3.2.4 Retail analytics market, by end user 311
13.3.2.5 Retail analytics market, by region 312
14 APPENDIX 313
14.1 DISCUSSION GUIDE 313
14.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 316
14.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 318
14.4 RELATED REPORTS 318
14.5 AUTHOR DETAILS 319

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