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小売業界向けソリューション

  • [アーティクル]

小売業は世界中で最も急速に成長している業界の 1 つで、最も大きな収益のいくつかを生み出しており、アメリカ合衆国の仕事のおよそ 3 分の 1 を占めています。 小売業界の中核となるのは消費者への製品やサービスの販売であり、店頭、カタログ、テレビ、オンラインなどの手段を利用します。 Microsoft Azure のサービスを次のように使用することで、小売業者は顧客の体験を改善したり、再構築したりできます。

  • サプライ チェーンの機敏性や効率を保つ
  • データと分析により、新しい機会を開く
  • Mixed Reality、AI、IoT を使用して、革新的なカスタマー エクスペリエンスを生み出す
  • 顧客に対して、安全でパーソナライズされた、マルチチャネルの小売エクスペリエンスを構築する


Note

小売企業のクラウド導入への取り組みについて詳しくは、「小売業界向けのクラウド導入」をご覧ください。

Azure のサービスを使用すると、小売業者はこれらの目標を簡単に実現できます。 ユース ケースや顧客事例については、「流通での Azure」をご覧ください。 また、Microsoft は包括的な小売パッケージである Microsoft Cloud for Retail を提供することによっても小売業界を改革しています。

小売業向けのアーキテクチャのガイド

次の記事では、小売業向けのアーキテクチャに関するトピックの詳細について説明しています。 これらはほとんどが概念に関する記事ですが、実装の詳細が含まれている場合があります。

ガイド まとめ テクノロジの中心
Microsoft Fabric の小売業データ ソリューションの概要 小売業界でデータの取り込み、準備、格納、分析、アクションの実行を行う方法の手引き。 データベース
eコマース ソリューションを Azure へ移行する 既存の eコマース ソリューションをクラウドに移行する方法について説明しています。 ソリューションのリホスト、リファクター、リビルドを行う 3 つのステージがあります。 移行
Azure Cosmos DB を使用した小売業におけるビジュアル検索 このドキュメントでは、画像検索の AI の概念について説明し、その実装に関する重要な考慮事項を示します。 ワークフローの例を示し、各段階を関連する Azure テクノロジにマップします。 データベース
コンシューマー ブランドの SKU の最適化 トピックには、意思決定の自動化、SKU の品揃えの最適化、記述的分析、予測分析、パラメトリック モデル、ノンパラメトリック モデル、実装の詳細、データの出力とレポート、セキュリティに関する考慮事項が含まれます。 分析

小売業向けのアーキテクチャ

次の記事では、小売業界向けに開発され、推奨されるアーキテクチャを詳細に分析しています。

Architecture まとめ テクノロジの中心
R モデルを使用したバッチ スコアリングによる売上の予測 Azure Batch を使用して R モデルによるバッチ スコアリングを実行します。 Azure Batch は、本質的に並列なワークロードに適しており、ジョブのスケジュール設定とコンピューティング管理を含みます。 IoT
R モデルを使用したバッチ スコアリングによる売上の予測 Azure Batch を使用して R モデルによるバッチ スコアリングを実行します。 Azure Batch は、本質的に並列なワークロードに適しており、ジョブのスケジュール設定とコンピューティング管理を含みます。 AI/ML
コンテンツ ベースのレコメンデーション システムを構築する このシナリオ例では、企業が機械学習を使って顧客に対するコンテンツベースのパーソナル化を自動化する方法を示します。 AI/ML
Azure 上でリアルタイム レコメンデーション API を構築する Azure Databricks、Azure Machine Learning、Azure Cosmos DB、Azure Kubernetes Service を使用して、製品、映画、ニュース、その他の消費者向けサービスに汎用化できるレコメンデーション エンジンを構築します。 AI/ML
データ ウェアハウスと分析 複数のソースから得られる大量のデータを Azure の統一された分析プラットフォームに統合するデータ パイプラインを使用して、分析情報に裏打ちされた販売およびマーケティング ソリューションを構築します。 Analytics
eコマース フロントエンド Azure のサービスとしてのプラットフォーム (PaaS) ツールを使用して、スケーラブルでコスト効率の高い eコマース フロントエンドを実装します。 Web
Azure 上の IBM z/OS のオンライン トランザクション処理 動的に適応可能なインフラストラクチャを使用することで、企業は自社の製品を迅速に商品化して発売し、ユーザーを満足させることができます。 z/OS メインフレーム OLTP アプリケーションをクラウド内のセキュリティで保護されたスケーラブルな高可用性システムに移行する方法について説明しています。 メインフレーム
eコマースのインテリジェントな製品検索エンジン 専用の検索サービスである Azure Cognitive Search を使用して、eコマースの顧客に対する検索結果の関連性を大幅に向上させます。 Web
Azure Kubernetes Service の Magento eコマース プラットフォーム オープンソースの eコマース プラットフォームである Magento を Azure でデプロイおよびホストする方法について説明します。 Web
Azure Databricks によるストリーム処理 Azure Databricks を使用して、タクシー企業向けのエンドツーエンドのストリーム処理パイプラインを構築し、複数のデバイスから移動や料金に関するデータを収集して分析します。 Analytics
Azure Stream Analytics によるストリーム処理 Azure Stream Analytics を使用して、タクシー企業向けのエンドツーエンドのストリーム処理パイプラインを構築し、複数のデバイスから移動や料金に関するデータを収集して分析します。 Analytics

小売業向けソリューションのアイデア

以下に、小売ソリューションの出発点として使用できるその他のアイデアを示します。

AI:

分析:

Mixed Reality:

[ネットワーク]:

Web: