AIエージェントはB2B電子商取引のビジネスダイナミクスを変えることができる

今日、AIについて話す理由がある。私たちは過去18ヶ月で以前よりも多くのAIの革新を経験した。AIは一晩で研究室から出て、実用的なビジネスドライバーになった。

一番勝ち得る業界はB2B電子商取引だ。実際、B2B電子商取引は技術的なブーストで業界を次のレベルに引き上げることができる。以下はその理由である：

• B2B取引には多くの要素がある。複数の利害関係者、複雑な製品構成、カスタマイズされた価格合意が含まれることが多い。とても混乱することがある。
• データが多すぎる。B2B電子商取引は取引履歴、顧客とのやり取り、サプライチェーン運用などから大量のデータを生成する。
• 顧客は何を望むか。B2Bの買い手はB2Cと同等のパーソナライズされた体験を求めることが増えている。驚くことではないし、さらに要求が厳しくなるだろう。
• 競争が日々激化する。競争的な市場は企業が市場シェアと差別化を争うために混み合っている。はい、あなたの顧客はすでにAIを使用して先んじているだろう。
• サプライチェーンの問題は現実的だ。サプライチェーンは複数のサプライヤー、配送業者、物流パートナーが関与する複雑なものである。あなたの管理外にある要素が多すぎる。

上記のどれも驚くことではない。しかし、事実はAIが今や手の届くところにあるということだ。AIを利用しない組織はお金を残しており、最終的に顧客を失うことになる。

では、AIがあなたの組織に最も影響を与える可能性のある場所をみていこう。

取引の複雑さを切り抜ける

先ほど述べたように、B2B電子商取引の取引には多くの当事者や要素が関与することがある。AIはこれらの信号を分析して、利害関係者、製品構成、価格合意などに関するデータを分析することができる。

これにより、組織は各買い手とサプライヤーのユニークなニーズをよりよく理解し、スムーズな交渉、最適化された価格条件、迅速な取引決済を促進することができる。最終的な結果は、コストの削減、サプライヤーとの関係の改善、製品やサービスの市場投入の迅速化である。

費用管理もAIの影響を受ける分野の一つである。AIエージェントは歴史的な支出パターンとサプライヤーのパフォーマンスデータを分析して、企業が情報に基づいた決定を下し、調達サイクル時間を短縮し、調達プロセスで透明性とコンプライアンスを高めることができる。

データが多すぎる問題

すべての企業はより多くのデータを望むが、同時にそれを大規模に活用できないと嘆く。AIは大量のデータを処理して分析し、有用な洞察に変えることができる。特に大規模言語モデルは、取引履歴、顧客とのやり取り、サプライチェーン運用を分析して、人間の分析家にはすぐには明らかでないパターン、トレンド、相関関係を特定することができる。たとえば、どの製品の組み合わせが頻繁に一緒に購入されるか、どの顧客が最も脱落する可能性が高いか、どのサプライヤーが最も高い納期遅れ率を持っているかを特定することができる。

AIはまた、CRMシステム、ERPシステム、外部データソースなどの複数のソースからのデータを統合して、顧客の行動、市場のトレンド、競合の動向に関する包括的な洞察を提供することができる。たとえば、地域別の販売実績を分析して、市場のトレンドを特定し、製品やサービスの将来の需要を予測することができる。

AIエージェントは顧客を幸せにする

企業にとって最大の金鉱は顧客との会話である。顧客サービスエージェントは、レビュー、苦情、問題に対処するために顧客とすべてのレベルでやり取りする。顧客との会話は、製品開発に役立つ洞察をもたらすことがある。

しかし、ほとんどの企業は表面的な対応しかしていない。

顧客との会話の美点は、それが言語に基づいていることである。AIエージェントは大規模言語モデルによって動作し、情報を高速で大量に処理するだけでなく、注文の受付、質問の解決、パーソナライズされた推奨を行うことができる。

AIエージェントは24時間365日利用可能で、顧客のニーズを迅速に効率的に対応できる。顧客の満足度を高め、人間のリソースをより複雑で価値の高いタスクに集中させることができる。

サプライチェーンの難題

サプライチェーンが複雑で繊細であることは秘密ではない。AI駆動のサプライチェーン最適化ツールは、在庫管理、物流、調達などのさまざまな側面を改善することができる。たとえば、Oracle Supply Chain Management CloudはAIアルゴリズムを使用して在庫レベルを最適化し、在庫コストと在庫不足を最小限に抑えるために、歴史的な販売データ、需要予測、市場のトレンドを分析する。

さらに、UPSのAI駆動の物流最適化プラットフォームORION（On-Road Integrated Optimization and Navigation）は、AIアルゴリズムを使用して配送ルートとスケジュールを最適化する。パッケージの量、配送先、交通パターンに関するデータを分析して、UPSのドライバーにとって最も効率的なルートを計算する。燃料消費、車両の損傷、配送時間を削減することができる。

IBMのWatson Supply Chainもまた、AI駆動の分析を使用して調達プロセスを合理化し、サプライヤーのパフォーマンスを向上させることができる。サプライヤーの品質、リードタイム、価格トレンドに関するデータを分析して、サプライヤーを統合し、価格条件を交渉し、サプライチェーンのリスクを軽減する機会を特定することができる。

ロボティック・プロセス・オートメーションもまた、企業にとって最も興味深い分野の一つである。Sikich LLCが調査した製造業の幹部の60%が、需要予測と予測分析のためのマシンラーニングも注目している。

この関心の高まりは、コマースプラットフォームが迅速にこのニーズに応え、ベータテストを開始する必要がある。私たちのAI統合データ・パイプラインは、製造業者やその他のB2Bビジネスが、簡素化されたデータ統合、カスタムインフラストラクチャのコスト削減を必要としていることを示した。B2Bビジネスは、食事配達アプリのように関連するデータセットを簡単に選択し、取得頻度と送信先を指定できるような体験を望んでいた。これにより、コマースデータを内部の販売目標と効率的に整列させることができる。

油断しないで

私はAIエージェントが効率を向上させる方法について説明したので、繰り返しは省く。ただ、行動するように警告する。AIを何らかの形で使用していない場合は、競合他社がすでに使用していることを知らせる。

モデルAPIにアクセスして独自のシステムを構築することは、以前より容易でアクセスしやすくなった。如果、構築したくない場合は、購入して実験することができる。ただし、長期間待たないでください。