ウォルマート、数千のユースケースを推進する統合フレームワークでエンタープライズAIの規模を達成

ウォルマートは、信頼アーキテクチャへのエンジニアリング主導のアプローチを通じて、自律型AIシステムの企業規模での実装の先駆者となっている。同社の新興技術担当副社長デシレ・ゴスビーは、VB Transform 2025で、小売業界のリーダーである同社が、毎週2億5,500万人の顧客をサポートするエコシステム全体で信頼構築をどのように運用するかを明らかにした。

四本柱のAIアーキテクチャ

ウォルマートは、一般的なプラットフォームではなく、ユーザーグループごとにカスタマイズされたソリューションを備えたステークホルダー中心のAIフレームワークを採用している。このようなアプローチにより、各チームはそれぞれの業務上の課題に対応する目的別の機能を確実に手に入れることができる。

• 顧客は会話型商取引のためにSparkyと対話する。
• 店舗従業員は在庫最適化ツールを利用
• マーチャントはカテゴリー管理のために予測分析を活用します。
• サプライヤーは、自動化されたビジネスソリューションを介して統合
• 開発者は高度なエージェント作成ツールキットにアクセス

信頼の必須条件

価値の実証による自然な導入

ウォルマートの変革的洞察：AIが一貫して測定可能なメリットを提供することで、信頼は自然に生まれる。ゴスビー氏は、母親の買い物の変遷（店舗訪問から予測配達まで）を通して、シームレスな価値創造が強制的なコンプライアンスよりも採用を促進することを示した。

価値の方程式

1. コア・ワークフローから摩擦を取り除く
2. 即座に有用性を示す
3. 実際のペインポイントを解決する
4. 持続的なパフォーマンスによる信頼の獲得

オペレーションのブレークスルー

数ヶ月から数週間へ

ウォルマートのトレンド・ツー・プロダクトAIシステムは、リアルタイムのソーシャルデータ分析によってファッションサイクルを圧縮し、次のような成果を上げている：

• 商品開発期間を60～80%短縮
• 在庫回転率の向上
• 資本効率の向上
• 価格競争力の強化

技術アーキテクチャ

モデル・コンテキスト・プロトコル（MCP）

ウォルマートは、分散システムの原理をエージェント型AIに応用しています：

• ドメイン分割戦略
• 標準化されたサービス・インターフェース
• レガシーインフラの近代化
• エージェント・オーケストレーション・フレームワーク

制度的知識の増幅

当社は、数十年にわたる加盟店の専門知識を、次のような方法で拡張可能なAI資産に変換します：

• カテゴリー専門知識の体系化
• 暗黙の専門知識を構造化データに変換
• 会話型インターフェイスを通じて組織的な知恵を提供

イノベーション指標

成功の再定義

ウォルマートは、自律的なシステムのための新しい測定フレームワークのパイオニアです：

• プロセス遵守よりも目標達成
• 問題解決とコンバージョンファネルの比較
• 価値提供の測定基準

エンタープライズ実装フレームワーク

1. 初期段階からアーキテクチャのガードレールを導入する
2. 明確なユーザー・グループに的を絞ったソリューションの開発
3. 段階的な勝利を通じて信頼を確立する
4. 従業員の専門知識を制度的資産に変える
5. 自律的なシステムKPIの設計
6. 拡大する前にインターフェイスを標準化する

「私たちの北極星は、現実の人々のために現実の問題を解決することです」とゴスビーは強調する。「パーティープランニングのアドバイスが必要な顧客であろうと、在庫を管理する従業員であろうと、私たちはテクノロジーの導入ではなく、具体的な成果によって成功を測るのです」。

業界を超えた適用性

ウォルマートのフレームワークには、以下のような応用可能な原則がある：

• イノベーションと規制のバランスをとる金融サービス
• 患者ケアを調整する医療システム
• グローバル・サプライチェーンを最適化する製造業
• マルチステークホルダーの複雑性を管理するあらゆる企業