NVIDIAが欧州の小売を変革、デジタルでの商品発見から物理オペレーションまで

欧州の小売業者は、さまざまなユースケースでオープンモデルとフィジカルインテリジェンスを活用しています。推論コストを90%削減するコマースプラットフォームから、デジタルツイン内で異なるロボットフリートの協調をシミュレーションするフルフィルメントセンターまで。

オープンモデルによるフロンティアレベルの成果

欧州全域の小売業界のリーダー企業やテクノロジー企業は、NVIDIAで高速化されたオープンモデルおよびフロンティアモデルを活用し、エージェンティックコマース、デジタル商品発見、小売R&Dを進めています。

Shopifyは、オープンモデルをポストトレーニングし、わずかなコストでフロンティアレベルの精度を実現しています。同社のエンジニアは、より高速なファインチューニングのために NVIDIA Megatron Bridge ライブラリを、強化学習のために NVIDIA NeMo RL を使用しています。Shopifyは、加盟店向けAIアシスタントであるSidekickに統合されたGraphQLサブエージェント向けに、 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning をポストトレーニングしました。このサブエージェントは、加盟店のストアを調査し改善方法を推奨するSidekick Pulseを含む複数のSidekick機能のためにストアデータを取得します。 

Shopifyの社内ベンチマークでは、ポストトレーニング済みモデルは精度で主要なフロンティアモデルを上回り、サービングコストを90%削減し、応答速度を7倍高速化しています。Sidekickに加えて、 NVIDIA CCluster のvLLM推論最適化ソフトウェアにより、Shopifyはさらに5つのユースケース（カタログエンリッチメント、加盟店アシスタント、Eコマースショッピングシミュレーション、商品タクソノミ分類、加盟店と購入者へのレコメンデーション）で、4.5倍の高速パフォーマンスと最大12倍の推論コスト削減を達成しました。

Zooplus（欧州最大級のオンラインペット用品小売業者）は、InfosysとNVIDIAの技術を活用し、エージェント時代に向けた商品ディスカバリースタックを再構築しました。ZooplusのAmazon Web Services（AWS）環境内にデプロイされた本番対応のプロトタイプは、セマンティック検索用のNVIDIA Nemotron Retrieverライブラリとを用いて86%の検索精度を達成しました。 NVIDIA Blueprint for retail catalog enrichment を使用して86%の検索精度を達成しました。

PhotoroomのVestiaire Collectiveへの導入による成果では、Image Editing APIが、70か国で1日約40,000枚のすべてのプライマリ画像を出品時点で標準化しています。Photoroomで処理された出品商品は 5%高いリクイディティ率で販売され、商品ページあたりのユニークビューが3%から7%増加しました。このパイプラインはTensorRTおよびTriton Inference Serverを搭載したNVIDIA GPU上で動作し、NVIDIA Dynamo Snapshotは需要急増への迅速な対応を利用者に支援します。

OmiはProductDropを開始しました。これは、すべての生成画像を承認済みデジタルツインに紐付けるワークフローで、ブランドが商品エラーを発生させることなく カタログ全体にわたってクリエイティブ出力を拡大できるようにします。L’Oréalはこの手法を採用し、CreAItechプログラム内でOmiのデジタルツインと生成されたブランド環境を組み合わせています。OmiはNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU上でTRELLIS 3Dアセット生成を実行し、推論を10倍高速化し、パイプラインのレイテンシを4分の1に削減しました。

さらに、L’OréalはNVIDIA ALCHEMIを研究ワークフローに統合することで、最適な成分組み合わせの発見を加速させ、数か月に及ぶ実験から数時間の計算スクリーニングへと移行しています。

L’Oréalはまた、科学・エンジニアリング向けオペレーティングシステムであるOrbital IndustriesのCurieOSを使ってこの手法をテストしており、同社のオープンソース分子シミュレーションモデルOrbMol-v2を使用しています。NVIDIA ALCHEMI Toolkitと統合され、NVIDIAアクセラレーテッドコンピューティングで動作するOrbMol-v2は、同等のモデルより5倍高速で、同種の次善モデルより21%低い誤差を実現しています。このAIベースのワークフローにより、研究者は実験室での検証に進む前に、UVフィルターの可溶化と性能最適化のための最も有望な成分組み合わせを特定できます。

インテリジェントコマース向けソフトウェア企業であるMiraklは、自社インフラストラクチャ上およびScalewayなどの欧州クラウドプロバイダーを通じて、NVIDIA GPU上でオープンモデルを実行しています。これにより同社は テクノロジーの主権を維持し、ベンダーロックインを回避しながら、顧客が期待する速度とスケールを実現しています。MiraklのCatalog Transformerは、ファインチューニングされたオープンモデルと独自サービスを組み合わせており、7,000万以上の商品をオンボーディングし、乱雑なベンダーデータを正確で整理されたカタログに変換しています。 

フィジカルインテリジェンスがシミュレーション内でのトレーニングを実現

NVIDIAのフィジカルAI、デジタルツイン、オープンモデルにより、欧州の小売業者やファッションブランド向けに小売環境のシミュレーション、倉庫業務の自動化、バーチャル試着体験の提供が実現します。

Otto Groupは、人間の監督下で自律的に稼働する自動倉庫イニシアチブ——ReplyとともにNVIDIA Omniverseライブラリで構築し、Google Cloud上で稼働するもの——を、ドイツ・ハルデンスレーベンにあるグループ最大のフルフィルメントセンターへ展開した。新機能により、物流チームは 倉庫業務の設計、テスト、最適化 実装の前に、完全にシミュレーション上で行われました。 

ALLSIDESは3Dデジタルツイン工場を立ち上げました:an 自動パイプライン 物理的なオブジェクトを数分でSimReady 3Dデジタルツインに変換し、サブミリメートル級の幾何学的精度、実測された物理的特性、そしてどのような照明条件の下でも精度を維持する完全に再照明可能なマテリアルを捉えます。これらのデジタルツインは、3Dでの店舗レイアウト全体のシミュレーションの基盤となるだけでなく、環境光にかかわらず、ショッピングの過程全体とレジでの商品を確実に追跡するための基盤としても機能します。NVIDIA CUDA、OptiX、TensorRTを基盤とするこのプラットフォームは、すでにadidas、Amazon、Nike、Zalando、Zaraといったブランドに利用されています。

CATCHESは、AMIRIとのRealFit導入による本番結果を達成した。 コンバージョン率55%増、カート追加80%増、総売上56%増, すべて季節調整済みの同一スタイル比較に基づく数値です。同社は、物理ベースのバーチャル試着を小売業者に拡張するPredictiveFitを発表したほか、WhatsApp上で顧客に代わって買い物、スタイリング、サイズ選択を行うパーソナルファッションエージェントCASIを発表しました。CASIは、NVIDIA OmniverseおよびNewton Physics Engine上に構築され、NVIDIA Nemotron 3を含むオープンウェイトモデルによって動作します。

NVIDIAの新しいリテールブループリントをでご覧ください。 Nebius ブース

GTCベルリンで、 Nebiusは小売業向けのNVIDIA Blueprints 3種を展示していますいずれも早期アクセスで利用可能で、NVIDIA によるアクセラレーションを備えた Nebius インフラストラクチャ上で動作します:

• 従業員の生産性のためのエージェントハーネス：店舗マネージャー向けにスケジュール管理、タスク管理、在庫アラート、運営インサイトを統合するエージェント型アシスタント。 
• 在庫シミュレーションと最適化: 実際に現実の世界で対応する必要が生じる前に、需要シナリオをモデル化し、補充戦略をテストし、在庫水準を最適化することで、小売業者が過剰在庫と在庫切れを削減するのに役立つ設計図です。 
• エージェントによるファインチューニングのフライホイール: エージェント型ワークフローを活用してトレーニングデータを継続的に生成し、オープンソースモデルをファインチューニングし、実世界でのパフォーマンスを次のトレーニングサイクルに還元する自己改善ループ。

依頼 設計図への早期アクセス 「について詳しく知る」 NVIDIAの小売・消費財向けテクノロジー.

参照 お知らせ ソフトウェア製品情報について。