はじめに
今年、リテール業界は急速な変化の波にさらされていて、その中でAIやIoTの進化と非ニーズの拡大があります。
そこで、新たな解決策として注目されているのが「リテールAI」です。リテールAIとは、小売業に特化した人工知能技術の概略であり、現在では必要な予測や在庫管理・レコメンドエンジン・チャットボット・価格最適化やマーケティングなどの幅広い分野で活用されています。
リテール業界でAIの導入によって解決を目指す企業がもっと、導入コストや運用面での課題があります。 効果的にAIを活用するためには、自社の状況に合わせてどのようなメリット・活用事例があるのか 気になる方が多いはずです。 本記事では、リテールAI活用事例10選とメリットなどについて詳しくご紹介していきます。
リテール業界の現状と課題
リテール業界は、消費者と企業を最前線で結ぶ産業として常に変化に終止符を打ちます。デジタル化やEC市場の拡大により、オムニチャネル戦略の重要性がより一層増し、人手不足や在庫管理、顧客データ活用など多くの課題を抱えています。ここでは、リテール業界の現状とな主要課題について解説します。
リテール業界の現状
2025年現在、日本のリテール業界は堅調な成長を続けており、主要1,000社の総売上高は過去最高の85兆円を突破しました。 中でも、広告や購入データを活用した「リテールメディア事業」が新たな収益源として注目されています。
オムニチャネル化の進歩
オムニチャネル化の加速により、消費者の購買行動は大きく変化しています。
消費者は店舗とECを忘れて購入行動を行い、SNSやアプリブランドと接点を持つことも増えています。例えば、SNSで商品を知り、公式アプリで在庫を確認し、最終的には店舗で体験してからECで購入するといった流れが一般的になりつつあります。
この変化に対応するため、企業はリアルデジタルの顧客データを統合し、チャネルを横断して一貫したサービスを提供する必要があります。 大手チェーンでは一応仕組みを整えていますが、中小企業では現在に店舗とオンラインが分断されているケースも多く、業界全体の課題として認識されています。
業界では人の手不足
人手不足は臨時スタッフ数の減少にとどまらず、接客品質の低下やレジ調整の増加、品出しの遅れなど、顧客体験全体に影響を及ぼしています。
特に、土日祝日や夜間勤務を避けたい求職者が増える中、営業時間を維持するために現場スタッフの負担が集中しやすい状況が続いています。 セルフやスマートカート、AIによる在庫管理などに対し、課題の課題は、省人化を目的としたテクノロジーの導入が進んでいます。
例えば、コンビニ業界では深夜帯の無人営業顔認証決済システムの実証や実験が進められており、限られた人員でも店舗を効率的に運営できる体制が整いつつあります。 人手不足という構造的な課題に対して、AIや自動化技術の活用がリテール業界の持続的成長を支える鍵となっています。
EC市場拡大とリアル店舗の役割変化
EC市場は年々拡大を続け、日用品から高額商品までオンラインで購入することが一般化しています。
リテール業界の課題
リテール業界は、急速なデジタル化や消費者の行動の変化、そして人材不足や物流の複雑化といった多層的な課題に決着している。オンラインとオフラインを横断する購入行動が当然となっており、従来の仕組みだけでは顧客満足を維持することが正義なのだ。
AIやITを推進するためには、デジタル技術に関する専門的な知識を持った人材や、プロジェクトを統括して推進していく人材の確保が必要ですが、特に日本でのAIやIT人材は不足しており、確保が難しい課題となっております。
データ管理が非効率
リテール業界では、少数のデータが日々生成されており、その管理の非効率や複雑さが課題となっております。リテール企業ではOSシステムの販売データやECサイトのアクセス・在庫ログなどといった扱う情報の種類は多岐にわたります。
従来のリテール企業では、複数の部門で異なるフォーマットのデータを扱う場合、集計や分析に時間がかかり、意思決定が原因となります。 顧客データと在庫データが別々の場所に分散していると、状況を把握しづらくなるでしょう。
これを解決する手段として、AIの導入が有効です。AIは大量のデータを自動で統合・分析し、必要な情報を保管して提供することが可能です。例えば、販売データと在庫データ、属性データを組み合わせて、地域別・時間帯別の必要な課題を瞬時に予測できます。AIを活用することで、分散しているデータの統合が可能となり、、ヒューマンエラーによるリスクも軽減されます。
リテール企業でさまざまな商品や顧客属性データを悩んでいる企業は、AIの導入を検討する必要があります。
データプライバシーとセキュリティの課題
リテール業界では、個人情報保護法として準拠したデータ管理とセキュリティ対策が、これまで重要です。
注意背景から、AIを活用した再監視や異常犯罪の実行が進行中です。AIはアクセスログ取引データを常に分析し、不自然な行動を瞬時に検出して被害を防ぐことができる可能性があります。
データプライバシーとセキュリティの強化は、無意識のリスク対策ではなく、顧客認知とブランド価値を守るための重要なプラットフォームについてお話します。
物流・サプライチェーンの複雑化
リテール業界の課題の一つとして、物流とサプライチェーンの複雑化は課題の一つとなっています。 リテール業界におけるサプライチェーンは、主に過剰在庫の発生とサプライチェーン全体の課題という課題を抱えているのです。
リテール業界がサプライチェーンの複雑化が起きているのは、かなりの人手不足や燃料費の上昇や環境規制の強化が原因となっている。
特に2024年以降では、この複雑化は加速度的に進んでおり、小売事業者にとっての真剣な経営課題となっているのが一つの課題です。
リテールAI導入のメリット
リテール業界では、AIの導入が迅速に完了し、店舗運営やマーケティングなどの広域領域で活用が認められません。AIは商品レイアウトや購入データを分析し、従来は勘や経験に頼って意思決定をデータドリブンに変革します。
店舗運営コストの削減と省人化
AIが来客数や在庫状況をしっかり把握し、接客・案内・在庫補充などを自動で最適化することで、従業員の負担を軽減します。
実店舗では家賃や人件費、光熱費など多くの固定費が発生しますが、その中でも人件費の削減効果は特に大きく、無人レジや自動受付の導入によって効率的な店舗運営が可能になります。 また、キャッシュレス決済を導入すれば現金管理の手間とコストも削減でき、事務業務もスリム化されます。
これらの取り組みにより、限られた人員でも多店舗展開を維持でき、店舗全体の生産性と収益性を大幅に向上させることができます。
不当とセキュリティ強化
リテール導入に関しては、不正犯罪やクレジットカードの不正使用などのセキュリティ技術が大きな役割を果たしています。リテールは業界、高度な分析を使用して異常な活動がないか取引を監視し、不正行為を検出しています。
従来は不正の攻撃は店舗スタッフや監視カメラによる目視が中心でしたが、規模が大きい店舗やチェーン店では人的リソースに限界があり、かつ迅速な対応が難しいという課題がありました。
そこで、リテールを搭載した監視カメラ・センサーであれば、従来の監視ではバレがちな細やかな異常行動も警戒することが可能です。
これにより、従来の目視監視では失われていた状況も瞬時に把握でき、迅速な対応が可能になります。
これにより、顧客を損なうリスクを極力抑え、安全な購入体験を提供できます。
今後の分析と必要な予測の精度向上
AIによる即時分析は、売上・在庫・顧客データを瞬時に統合し、経営判断をスピーディーかつ正確に行うことを可能にします。
これまで月次・週次単位で行われていたデータ分析を、一瞬で中断することで、変動や市場トレンドに即応できる体制を構築できます。
さらに、AIがPOSデータやEC購買履歴を分析し、必要な予測の精度を高めるために、過剰な在庫や欠品は避けます。 実際に、大手リテール企業ではAI分析により在庫回転率が20 ％向上し、廃棄ロスを30％削減する成果を上げています。
突然分析と必要な予測の融合は、在庫の最適化だけでなく、リテールビジネス全体の収益性と意思決定速度を飛躍的に高める鍵となります。
サプライチェーンと在庫管理の最適化
リテールAIは、仕入れから配送までのサプライチェーン全体を最適化、在庫の過不足や物流コストの課題を解消します。 従来は、仕入れ・物流・在庫管理・店舗配送が分断され、情報共有の古いから欠品や過剰在庫が発生しやすい状況になりました。
AIが各店舗や倉庫の在庫・販売・物流データを統合分析することで、需要変動に応じた最適な配送を自動で行います。例えば、特定地域で売上が急増した際には、他店舗からの在庫を即座に判断し、欠品を残しつつ在庫も最小化します。
このように、AIによる供給チェーンと在庫管理の最適化は、業務効率と顧客満足度の両方を高め、リテールビジネスの安定運営を支える基盤となります。
マーケティング最適化と顧客体験向上
リテールAIは、消費者データの分析マーケティング全体の精度と効果を飛躍的に高めます。
例えば、顧客ごとに異なるクーポンやレコメンド商品を自動配信することで、購入を高め、高いコンバージョン率を実現します。
このようなパーソナライズは、売上向上だけでなく、顧客が「自分に合った購入体験」を感じられることでロイヤルティの向上にもつながります。
リテールAI活用事例10選
リテール業界では、人手不足や業務の複雑化を背景にAI活用が急速に進んでいます。 在庫管理や需要予測、マーケティングなど、従来は勘や経験に頼っていた領域でAIが実践的な成果を上げています。 ここでは、実際に成果を挙げたリテールAI活用事例10選を紹介します。
在庫管理による過剰在庫防止
リテール業界におけるAIは、消費者の購入履歴を紐付けることで必要を予測し、小売業者の在庫管理の効率化に役立つ知識を提供します。
在庫データを考えて分析し、適切な在庫を維持するための補充タイミングを自動で提案します。物流面では配送ルートや倉庫内のピッキング作業をAIが最適化する、時間短縮とコスト削減を実現します。
その中で倉庫内でAI搭載の在庫管理ロボットを運用し、注文を処理したり欠品を発見した場合にアラートを送信したりする企業もあります。AIによる在庫管理の効率化が進むことで、小売業者は業務の効率化や意思決定能力などを向上させることができます。
サプライチェーン最適化の実現
リテールAIの活用事例の一つは、サプライチェーンの最適化を強化することができることです。リテール業者は、必要予測から配送までサプライチェーンのあらゆるプロセスをAIで最適化できるのが強みです。
AIアルゴリズムは、予測的なサプライチェーン分析と最適化戦略に適しており、リテール業者はサプライチェーンと物流業務全体から収集された大規模なデータセットを分析できます。
国内で複数のストリームネットワークを柔軟な企業では、どの拠点にどれだけの在庫があり、どのルートで輸送されているのかを真剣に把握することが困難になりがちです。
そこで、リテールAIであればデータ共有・中断化を導入できるようになり、配送スケジュールに基づいてトラックへの積み込みを支援するためにAIを活用しています。
店舗の不正行為とセキュリティ強化
リテール業界では、不正購入や返品詐欺・アカウントの騙し取りなど多様な不正行為が年々増加しています。
従来は人力で取引データを監視して不正を検出していましたが、そのため重大対応しきれず、禁止漏れや対応遅延が決定することが課題でした。
そこで、店舗におけるリテールAIでは、考えない取引データをやめて分析し、不正の瞬間に観察します。
とりあえずは、不正侵入AIがサイバーセキュリティの領域と統合し、システム全体の脆弱性診断や攻撃にまで拡張されることが期待されます。
ウォルマート：予測が必要
ウォルマートは需要予測とサプライチェーンの最適化にAIを活用しています。
これまでは重要な商品数と世界各地に広がる店舗網を当然として、効率的な運営と顧客体験の向上は常に大きな課題でした。
例えば、店舗でAIを用いてPOSデータや季節性、地域ごとの購買傾向を分析し、商品ごとのニーズを高精度で予測しています。 特に食品分野では、従来発生していた大量廃棄の削減につながり、持続可能性の確実性において大きな効果を上げています。
Amazon：AIカメラ
Amazonストアでは、世界最大のECプラットフォームとして、任天堂が扱う商品数は数億点に及び、日々な取引データが利用されています。
Amazonではこれらを最大限に活かすため、アマゾンはAIを無視して導入し、AIカメラやレコメンドエンジン・必要予測などの領域で大胆な成果を挙げています。
さらに重量センサーや商品棚の在庫データと連動させることで、精度の高い購入履歴を自動的に記録します。AIカメラとセンサーが顧客が選択した商品を識別し、退店時に自動的に料金を請求するため、従来のチェック手続きが不要になり、お客様はすぐにお買い物いただけるようになります。
UNIQLO(ユニクロ)：顧客体験の向上
UNIQLOはリテールAIを活用して、オンラインストア上のレコメンデーション機能で商品表示や販売促進活動を行っています。
AIの商品レコメンデーション機能では、顧客の過去の購入履歴やカートに入った商品などのデータを収集し、分析することで、顧客に最適な商品を提案することができます。
例えば、AI技術を活用した商品レコメンデーション機能やバーチャル試着機能などがあります。店舗内での試着やオンライン上での購入時に顧客が入力する情報を収集し、顧客の好みや身体データなどのデータを利用しています。
ユニクロのオンラインストアでは、商品のカラーやサイズ・素材などの詳細情報が表示されており、お客様は店舗に行かなくても、商品を手軽に選択することが可能です。
ローソン：接客効率化を実現
コンビニ業界では人手不足や多様化する顧客ニーズに対応するため、AIを駆使した新しい接客スタイルの実現が進んでいます。
その中でローソンでは、顔認証とレコメンデーションAIを組み合わせた接客効率化の活用がしています。カメラで撮影した顔画像から年齢や性別を推定し、個人の属性に合わせた商品をレコメンドするAIシステムを導入しています。
例えば、健康志向の対応を受けてカロリー情報を考慮した推奨商品の提案を実現した事例があります。 アバター接客システムということで、リモート操作による効率的な接客も可能になりました。
AIは顧客の顔データをそのまま保存するのではなく、匿名化・暗号化された形で管理する仕組みを導入することができます。また、ローソンではセルフレジとの連携により省人化も推進し、人手不足という業界課題の解決にも貢献されています。
トライアル：スマートカートを導入
ディスカウントストアのトライアルでは、AIを搭載したスマートカートを導入し、レジレス決済システムを構築しました。
スマートカートとは、従来のショッピングカートにタブレット端末やスキャナー、センサーを搭載し、顧客が商品を手に取りながらセルフで会計準備をしっかりと行う新しい買い物スタイルです。
スマートカートでは商品をカートに入れるだけで自動認識され、90％を超える高い精度で商品を識別することができます。例えば、パスタを入れるとソースやチーズを案内するなど、顧客向けの「気づき」を提供しつつ購入促進にもつながります。
カートに準備されたタブレットに商品バーコードをスキャンすると、合計金額や購入リストが表示されます。そのため、購入履歴やその日の特売情報をもとに「レコメンド」機能が働き、商品やお得なセットを買うことも可能です。
イオン(AEON)：多言語AI接客ロボ
イオンでは、多言語対応のAI接客ロボ「Mr.Smile」を導入し、訪問日増加する日外国人観光客への対応を強化しています。
従来はスタッフが通訳対応に追われるケースが多く、海外との言語の壁がきっかけで従業員が接客する困難な場面も少ない。
「Mr.Smile」は多言語対応が可能なAI接客ロボットで、日本語や英語・中国語・韓国語など複数言語に対応しています。来店客はロボットに話しかけるだけで、商品の場所やキャンペーン情報などを瞬時に案内することができます。
AIチャットボット
リテール業界では、AIチャットボットの導入が進んでいます。 チャットボットは、ユーザーの質問に自動で応答できるプログラムであり、オンラインでの問い合わせ対応を24時間365日サポートします。
家電量販店大手のヤマダ電機では、公式サイトやアプリにAIチャットボットを導入し、商品検索や配送状況の照会など顧客ニーズに即応できる体制を整えています。 これにより、営業時間外でも自然な会話による商品案内や修理受付が可能となり、顧客満足度が向上しました。
また、対応品質の標準化と人件費削減も実現し、担当者によるサービスばらつきを解消しています。
まとめ
本記事では、リテールAIの活用事例と導入メリットについて紹介しました。 AIは店舗運営の効率化と顧客体験の向上を両立させる重要な技術です。
AIの導入により、人手不足の解消や業務効率化が期待されますが、初期費用やセキュリティ対策などの課題にも注意が必要です。
自社の規模や業務に適したAIツールに注目し、費用対効果を最大化することが成功の鍵となります。
そのようなAIを支援するパートナーとして、株式会社HBLAB（エイチビーラボ）は最適な選択肢の一つです。 ベトナムオフショア会社トップ5に選ばれた実績を持ち、500名以上の経験豊富なITエンジニアが在籍。 東京・福岡・ソウルにも拠点を置き、AI、AR/VR、ブロックチェーンなどの先端技術を開発を活用したソリューションを日本企業に提供しています。
