ウォルマートが独自の大規模言語モデル（LLM）「Wallaby」の開発に着手しました。この小売業に特化したAIモデルは、ウォルマートの豊富なデータを活用し、顧客サービスの向上を目指しています。
本記事では、Wallabyの開発と特徴、ウォルマートのAI活用戦略について紹介していきますので、ぜひ最後までご覧ください！
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Wallabyの開発と特徴
ウォルマートが開発中のWallabyは、小売業に特化した大規模言語モデル（LLM）です。このAIモデルは、ウォルマートの数十年分のデータを基に学習しており、従業員や顧客の言葉遣いを深く理解することができます。
Wallabyの特徴として、ウォルマートの顧客サービスの価値観に沿った、より自然な対話が可能になることが挙げられます。 現在、Wallabyは社内で徹底的なテストが行われており、特にウォルマートの多数の従業員を対象とした試験運用に力を入れています。ウォルマート・グローバル・テックの新興技術担当副社長であるデジレ・ゴスビー氏によると、来年にかけて本格的な活用が始まる見込みです。 Wallabyの初期の使用例は、主に消費者向けサービスになると予想されています。将来的にはウォルマートの様々なアプリケーションで活用される可能性があります。ウォルマートは、Wallabyを含む複数のAIモデルを状況に応じて使い分け、最適なソリューションを提供することを目指しています。 このような独自のAIモデル開発は、ウォルマートのような大規模小売業者だからこそ可能な取り組みです。豊富な顧客データ、従業員情報、物流データなどを活用することで、小売業特有の課題に対応したAIモデルの構築が期待されています。
ウォールマートは世界最大の小売業と言われており、世界中の小売業者にも影響を与えています。同時に利用者も世界中にたくさんいるため、ウォールマートのデータを活用した小売り特化のLLMは、小売業におけるAIシェアを大きく広げる可能性をもたらします。やはり大企業であるほど、溜まっているデータが多いため、AI開発には有意に働くと言えそうです！
ウォルマートのAI活用戦略
ウォルマートは、AIの活用において柔軟なアプローチを採用しています。
同社は、特定の課題に最適なAIモデルを選択し、使用する方針を取っています。この戦略の一環として、サードパーティのモデルや既存のアルゴリズムも活用しつつ、Wallabyのような独自モデルの開発も進めています。 ウォルマートは「Element」と呼ばれるプラットフォームを使用して、様々なAIモデルを管理しています。このプラットフォームにより、異なるモデルを柔軟に組み合わせ、特定のアプリケーションに適用することが可能になっています。ゴスビー氏によれば、最終的には解決すべき問題に応じて最適なアプローチを選択し、場合によっては複数のモデルを組み合わせて活用するとのことです。 ウォルマートはすでに多くの分野でAIを活用しています。
本社では、従業員向けのチャットボットを導入し、社内規定や従業員ハンドブックに関する質問に対応しています。また、サプライチェーン管理の効率化にもAIを取り入れ、物流プロセスの最適化を図っています。 実店舗でもAIの活用が進んでおり、店舗従業員が在庫管理やレジ手続きを効率的に行えるようAI技術が導入されています。これにより、従業員の業務負担軽減と顧客サービスの向上を同時に実現しています。
オンラインプラットフォームでは、最近カスタマーサポートアシスタントが強化され、新しいチャットボットが顧客を認識し、その意図をより正確に理解できるようになっています。例えば、顧客が「おもちゃを誤って購入した」と伝えた場合、システムは文脈を理解し、関連する最近の注文情報を表示し、返品や保持などの選択肢を自動的に提示します。 今後、ウォルマートはさらなるAI活用を計画しています。顧客により個別化された商品推奨やパーソナライズされたホームページの提供を目指しており、これらのサービス向上にWallabyが貢献することが期待されています。ウォルマートは、顧客と従業員の体験を継続的に改善するため、AIの新たな活用方法を探求し続ける方針です。
今後もウォールマートのAI活用がどのように市場に影響を与えるか着目していきましょう！
まとめ
いかがだったでしょうか？
ウォルマートのWallaby開発とAI戦略は、小売業界におけるAI活用の新たな可能性を示しています。独自のAIモデルと既存技術を組み合わせることで、ウォルマートは顧客サービスの質を高め、業務効率を向上させています。今後、AIの活用がさらに進むことで、顧客体験の向上と業務の最適化が期待されます。ウォルマートの取り組みは、大規模小売業におけるAI活用の一つのモデルケースとなるでしょう。
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