And if you're like most people, you can trace many of your groceries back to the original source.

そして、あなたがほとんどの人々のようにしている場合は、あなたの食料品の多くは、元のソースに戻ってトレースすることができます。

And so it's this farm to table sense of knowing the local grower who is responsible for your produce.

そして、あなたの生産物を担当する地元の生産者を知っているのは、この農場から食卓までの感覚です。

E spent a lot of time thinking about the future of the retail grocery industry.

Eは、小売の食料品業界の将来について考えることに多くの時間を費やしました。

Today, about 10% of U.

今日では、U.の約1割が

S shoppers are buying the groceries online, and that's steadily increasing with new technologies like I o t.

Sの買い物客はオンラインで食料品を購入しており、それはI o tのような新しい技術で着実に増加しています。

Like artificial intelligence, this concept of a smart kitchen that could restock itself.

人工知能のように、自分で補充できるスマートキッチンというコンセプト。

We're not very far away from that grocery Retailers Air challenged to Match smart kitchens with Smart Isles is you think about new technologies like I O.

私たちは、その食料品店の小売業者の空気がスマートアイラとスマートキッチンを一致させるために挑戦したことから非常に遠くないですが、あなたはI Oのような新しい技術について考えています。

T.

T.

You can start to play sensors within the store, which are essentially data sponges that are soaking up all the shopper insights and behavioral patterns, and you start to look at the patterns within the store.

店内のセンサーを再生し始めることができますが、それは本質的にはデータスポンジのようなもので、すべてのショッパーのインサイトや行動パターンを吸い上げていて、店の中のパターンを見始めます。

Are we seeing the right conversion?

正しいコンバージョンが見えているのか？

Are we seeing the right movements in the store to be able to make smarter business decisions?

よりスマートな経営判断ができるようになるための正しい動きが店内で見られているのでしょうか。

Data is Onley useful if you can process it quickly and you can process it efficiently.

データはすぐに処理できて、効率よく処理できればオンリーが便利です。

If you can do that, you turn data into really intelligence that you can use to personalize the customer.

それができれば、データを顧客のパーソナライズに使えるインテリジェンスに変えることができます。

Experience my smartphone, competing me with a personalized discount that's crafted for me.

私のために作られた個人的な割引で私に対抗して、私のスマートフォンを体験してください。

And so if I click on that discount, I could be presented with a store map toe.

それで、その割引をクリックすると、店舗地図のつま先が提示されることがあります。

Actually find these items, and now I could be guided through the aisles with showing that lights up a zai approach.

実際にこれらの項目を見つけて、今、私はザイのアプローチを点灯することを示して通路を介して案内されることができます。

It insights need to be processed very close toward the data set.

インサイトは、データセットに非常に近いところで処理する必要があります。

Sits will give you an example.

シットが例を挙げてくれます。

If you're standing in the produce aisle, there isn't time to send the data to an offsite processing center back to the store and then back down to the customer.

青果店の通路に立っていたら、現場外の処理センターにデータを送って、店に戻ってお客さんのところに戻ってくる時間がない。

So in today's era, seconds matter.

だから、今の時代は秒数が重要なんだよ。

In the customer experience, the future of the grocery industry belongs to those organizations that can process data at the edge of your network.

カスタマー・エクスペリエンスにおいて、食料品業界の未来は、ネットワークのエッジでデータを処理できる組織に属しています。

In that way, the concept of edge to edge intelligence is tailor made for the grocery business.

そのように、エッジからエッジへのインテリジェンスという概念は、食料品ビジネスに合わせて作られています。

Because we want to keep our data is close to the source is possible.

データをソースに近づけておきたいからこそ、可能性があるのです。

Justus.

ジャスタス

We want our food to travel a short distance from the farm to the table.

農場から食卓までの短い距離を移動してもらいたい。