AIエージェントはB2B電子商取引のビジネス動態を変えることができる

今日、AIについて話題に上がる理由がある。過去18ヶ月で経験したAIの革新は、以前よりも多くある。AIは一夜にして実験室から出て、実用的ビジネス運用に変貌した。

勝者となる産業の一つは、B2B電子商取引である。実際、B2B電子商取引は技術的なブーストを受けて、業界を次のレベルに引き上げることができる。以下はその主な理由である：

• 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、さまざまな情報源から大量のデータを生成する。
• 顧客は自分が欲しいものを求める。B2Bの買い手は、B2Cと同等のパーソナライズされた体験を期待することが増えており、これは驚くことではない。さらに、要求が厳しくなっていく。
• 競争が日々激化する。競争環境はますます混沌としており、企業は市場シェアと差別化を争っている。はい、あなたの顧客もおそらくAIを使用して先んじている。
• サプライチェーンの問題は実在する。サプライチェーンは複雑であり、複数のサプライヤー、ディストリビューター、物流パートナーが関与する。あなたの管理外にある要素がたくさんある。

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である。AIを利用しない企業は、基本的にお金を残しており、最終的には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確認してみましょう。

取引の複雑さを切り抜ける

先ほど述べたように、B2B電子商取引取引には多くの当事者や要素が含まれることがある。AIはこれらの信号すべてを分析して、利害関係者、製品構成、価格合意などのデータを分析することができる。

これにより、企業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できる。最終的な結果は、コスト削減、サプライヤー関係の改善、製品およびサービスの市場投入の迅速化である。

費用管理も、AIが影響を与えることができる分野の一つである。AIエージェントは、過去の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欲するが、同時にそれを大規模に活用できないことを嘆く。AIは大量のデータを処理して分析し、実行可能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、人間の分析者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、どの顧客が最も流失する可能性があるか、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情報源からのデータを統合して、顧客の行動、市場トレンド、競合動向に関する包括的な洞察を提供する「コネクター」として機能することができる。たとえば、さまざまな地域での販売実績を分析し、市場の新しいトレンドを特定し、製品または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ことができる

企業にとって最大の宝は、顧客との会話である。カスタマーサービスエージェントは、レビュー、苦情、問題に対応するために、すべてのレベルで顧客と接触する。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できる。

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、言語に基づいているということである。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レコメンドを行うことができる。

AIエージェントは24時間体制で利用可能であり、顧客のニーズを迅速かつ効率的に満たすことができる。これにより、顧客の満足度が向上し、人間のリソースがより複雑で価値の高いタスクに集中できるようになる。

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、在庫コストと在庫切れを最小限に抑えるために、過去の販売データ、需要予測、市場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達ルートとスケジュールを最適化する。パッケージの量、配達先、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し、燃料消費、車両の損傷、配達時間を削減する。

IBMのWatson Supply Chainも、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ために、AI駆動の分析を適用するもう一つの良い例である。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、サプライヤーの統合、価格条件の交渉、サプライチェーンリスクの軽減の機会を特定する。

ロボティック・プロセス・オートメーションは、企業にとって最も興味深い分野の一つとして浮上しており、60％の製造業の幹部がSikich LLCによって調査されたように、需要予測のための機械学習と予測分析も注目されている。

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動き、このニーズを満たしてベータテストを開始する必要がある場所である。私たちのAI統合データ・パイプラインは、製造業者や他のB2Bビジネスが、データの統合を簡素化し、カスタムインフラストラクチャのコストを削減する必要があることを示した。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。

自信過剰にならないで

私はAIエージェントが効率を改善する方法について説明したので、繰り返しになるが、行動することが重要である。もし、あなたがすでにAIを何らかの形で使用していない場合、あなたの競合他社は使用していることを警告する。

モデルのAPIにアクセスして、独自のシステムを構築することは、以前よりも簡単でアクセスしやすい。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、利点を得ることが重要である。ただし、長期間待つことはできない。