小売業におけるAI活用事例12選！スーパーやコンビニ、量販店の成功例

近年、小売業界ではAI（人工知能）の導入が急速に進んでいます。人手不足や消費者ニーズの多様化といった課題に直面する中、AIを活用することで売上向上、顧客体験の改善、業務効率化を実現する企業が増加中。

本記事では、日本の小売企業が実際に取り組んでいるAI活用事例を、「売上・利益向上」「顧客体験改善」「業務効率化」の3つの軸で整理し、具体的な導入効果や成功のポイントを詳しく解説します。

なお、以下の記事ではAIの導入事例を網羅的に取り上げています。ぜひ合わせて参考にしてください。

売上や利益を向上させた事例

AIを活用して直接的な売上増加や利益改善を実現した事例をご紹介します。需要予測の精度向上や発注業務の自動化により、欠品による販売機会損失の防止や廃棄ロスの削減を通じて収益性を高めている企業が目立ちます。

以下の5つの事例を詳しく見ていきましょう。

• セブンイレブンのAI発注システム
• メルカリの価格推奨AI
• キリンの自販機需要予測システム
• マルイの鍋食材需要予測
• ライフの自動発注システム

セブンイレブンがAI発注で発注時間を35分削減した事例

Google Cloud 導入事例 株式会社セブン-イレブン・ジャパン 様 – AI 発注システムの導入で 販売機会ロスと発注時間を削減 ～ BigQuery の持つ ポテンシャルを 最大限に活かして 課題を解決 ～ ｜ Google Cloud ｜ atlax (アトラックス) ｜ 野村総合研究所 (NRI)

項目	内容
企業名	セブンイレブン
業界	コンビニエンスストア
ビフォー	属人的発注で欠品・廃棄多発
アフター	AI発注で発注時間削減・在庫精度向上

セブンイレブンでは、従来店舗スタッフが経験と勘に頼って行っていた商品発注業務にAIを導入しました。天候や曜日、地域イベントなどの様々なデータを学習したAIが、各店舗の販売傾向を分析して最適な発注数量を自動提案。この結果、1日あたり35分もの発注時間短縮を実現しています。

さらに、欠品による販売機会の損失や過剰在庫による廃棄ロスも大幅に削減。全店舗への展開により、コンビニ業界全体でのAI活用のモデルケースとなっています。属人的だった発注業務の標準化により、新人スタッフでも精度の高い発注が可能になった点も大きな成果です。

メルカリが価格推奨AIで成約率向上を実現した事例

メルカリ、「AI出品サポート」の提供を開始。出品体験をさらに簡単にアップデート | 株式会社メルカリ

項目	内容
企業名	メルカリ
業界	ECフリマ
ビフォー	出品価格が属人的で売れ残りリスク
アフター	AI価格推奨で成約率向上

フリマアプリのメルカリでは、出品者が適切な価格設定に悩むという課題を解決するため、過去の取引データを分析するAIシステムを開発。商品の写真や説明文から商品カテゴリや状態を自動判定し、類似商品の成約価格を基に最適な販売価格を推奨します。

このAI価格推奨機能により、出品者の価格設定における迷いが解消され、成約率の大幅な向上を実現。売れ残りによる出品者の負担軽減と、市場価格の安定化にも貢献しています。データドリブンなアプローチにより、個人間売買における価格設定という複雑な問題をテクノロジーで解決した好例といえるでしょう。

キリンが自販機にAI需要予測を導入して補充効率化した事例

キリンビバレッジ、AIで自販機管理　ソフトバンクが開発 – 日本経済新聞

項目	内容
企業名	キリン（自販機）
業界	飲料自販機・小売
ビフォー	補充無駄・廃棄コスト大
アフター	AI需要予測で補充効率化

キリンでは、全国に設置されている自動販売機の補充業務にAI技術を活用しています。天候データや時間帯別の販売実績、周辺環境などを分析し、各自販機の需要を高精度で予測。

従来は定期的な巡回で補充していたものを、AIの予測に基づいた効率的な補充スケジュールに変更しました。この取り組みにより、無駄な補充作業の削減と廃棄コストの大幅削減を実現。

特に季節商品や限定商品の在庫管理において効果を発揮し、販売機会の最大化と運営コストの最適化を両立させています。IoTとAIを組み合わせた自販機ビジネスの革新事例として注目を集めています。

マルイが鍋食材のAI需要予測で粗利益90万円増を達成した事例

スーパーマーケットのマルイ、IBMのAI需要予測を全店舗に導入 – ZDNET Japan

項目	内容
企業名	マルイ
業界	地域スーパー
ビフォー	鍋食材の発注精度が低くムダ在庫多発
アフター	AI需要予測で粗利益増＋工数削減

地域スーパーのマルイでは、季節性の高い鍋食材の発注業務にAI需要予測システムを導入。過去の販売実績、天気予報、キャンペーン情報などを総合的に分析し、最適な発注量を自動算出するシステムを構築しました。

導入の結果、年間で粗利益90万円の増加と216時間の作業時間削減を実現。特定商品に特化した需要予測により、地域の消費者ニーズに合わせた細やかな在庫管理が可能になりました。中小規模のスーパーでもAI技術を効果的に活用できることを証明した事例として、地方の小売業界での導入モデルとしても参考になる取り組みです。

ライフがAI自動発注で欠品防止と廃棄削減を両立した事例

作業時間が半分未満に、ライフが全278店への展開を決めたAI発注の威力 | 日経クロステック（xTECH）

項目	内容
企業名	ライフ
業界	食品スーパー
ビフォー	発注精度バラつき／欠品・廃棄ロス大
アフター	AI自動発注で精度向上＋負担軽減

関西を中心に展開する食品スーパーのライフでは、全店舗にAI自動発注システムを導入。販売実績データに加えて気象情報や販促計画などの外部要因も考慮した高度な需要予測により、各商品の最適発注量を自動算出しています。

従来は店舗ごとに発注精度にバラつきがありましたが、AI導入により標準化を実現。欠品による販売機会損失の防止と食品廃棄ロスの削減を両立させ、売上向上とコスト削減を同時に達成しました。

スタッフの発注業務負担も大幅に軽減され、接客など付加価値の高い業務に集中できる環境を整備。全店対応による規模のメリットを活かした成功事例といえます。

顧客体験（UX）を大幅改善した事例

AI技術を活用してお客様の利便性向上や満足度向上を実現した事例をご紹介します。顔認証技術やロボット接客、レジレス決済など、最新テクノロジーによって従来の買い物体験を革新している企業の取り組みが目立ちます。

以下の7つの事例を詳しく見ていきましょう。

• ローソンの顔認証レコメンドシステム
• トライアルのAIカート・レジレス決済
• イオンの多言語AI接客ロボ「Mr.Smile」
• ビックカメラの多言語チャットボット
• 大丸東京店ベーカリーのAI製パンロボ
• ヤマダ電機のAI音声受付システム
• はま寿司の画像AI鮮度管理

ローソンが顔認証レコメンドで接客効率化を実現した事例

小売業・スーパーのAI活用事例12選！メリット・需要予測・マーケティング・流通の課題を解決【2025年最新版】 – AI Market

項目	内容
企業名	ローソン
業界	コンビニ
ビフォー	顧客単価・購買率低下、省人化課題
アフター	顔認証レコメンド／接客効率化

ローソンでは、カメラで撮影した顔画像から年齢・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。さらに、健康志向の高まりを受けてカロリー情報も考慮した推奨商品の提案を実現。アバター接客システムと組み合わせることで、リモートオペレーションによる効率的な接客も可能になりました。

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。グリーンローソンなどの新型店舗で実証実験を重ね、段階的に導入を拡大しています。プライバシーに配慮しながら、パーソナライズされた接客体験を提供する先進的な取り組みとして注目されています。

トライアルがAIカートとレジレス決済で待ち時間ゼロを実現した事例

小売業・スーパー×AI活用事例14選！30%業務効率向上の理由は？ – AI Front Trend

項目	内容
企業名	トライアル
業界	ディスカウントストア
ビフォー	レジ待ち長い／買い回り非効率
アフター	AIカート・レジレスで体験改善

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。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。お客様はレジに並ぶ必要がなく、そのまま店舗を出ることが可能です。

IoT技術との融合により、店内の導線分析や陳列最適化にも活用し、買い回りの効率化も実現。レジ待ち時間をゼロにすることで、特に時間を重視するお客様の満足度向上に大きく貢献しています。実証店舗での検証を経て、今後の本格展開が期待されている革新的な取り組みです。

イオンが多言語AI接客ロボで訪日客対応を強化した事例

イオンリテールがAI端末「スマイルくん」を240店舗に導入、従業員の笑顔と挨拶の実施率が1.6倍に向上 – / XEXEQ(ゼゼック)

項目	内容
企業名	イオン（Mr.Smile）
業界	総合スーパー
ビフォー	接客負担増／インバウンド対応不足
アフター	多言語AI接客ロボで負担軽減

イオンでは、多言語対応のAI接客ロボ「Mr.Smile」を導入し、増加する訪日外国人観光客への対応を強化しています。英語・中国語・韓国語での案内が可能で、店内の商品案内や館内誘導を自動化。従来はスタッフが通訳対応に追われていましたが、AI接客ロボの導入により人的負担を大幅に軽減しました。

混雑時の案内業務の効率化も実現し、お客様の待ち時間短縮にも貢献。ショッピングセンターでの実証実験を通じて機能改善を重ね、インバウンド需要の拡大に対応できる体制を整備しています。多言語対応という課題をテクノロジーで解決した好例といえるでしょう。

ビックカメラが多言語チャットボットで通訳負担を軽減した事例

ビックカメラ、 インバウンド客向けにAI通訳機の貸し出しを開始 | Commerce Innovation / コマースの未来を考えるメディア

項目	内容
企業名	ビックカメラ
業界	家電量販店
ビフォー	訪日客対応負担大
アフター	多言語チャットボットで効率化

家電量販店のビックカメラでは、訪日外国人観光客の増加に対応するため、英語・中国語・韓国語に対応したAIチャットボットを導入しています。商品に関する質問や店舗案内、保証サービスの説明など、様々な問い合わせに自動応答。スタッフが通訳に時間を取られることなく、迅速かつ正確な情報提供が可能になりました。

特に家電製品の複雑な機能説明や価格比較において威力を発揮し、お客様の購買意思決定をサポート。インバウンド需要の取り込みと同時に、スタッフの業務効率化も実現した成功事例です。チャット形式の親しみやすいインターフェースにより、言語の壁を感じさせないサービス提供を実現しています。

大丸東京店ベーカリーがAI製パンロボで24時間対応を可能にした事例

大丸松坂屋が需要予測AI、月約5万円でパン売り上げ7割増と廃棄ロス削減を両立 | 日経クロステック（xTECH）

項目	内容
企業名	大丸東京店ベーカリー
業界	食品小売
ビフォー	職人依存／深夜生産不可
アフター	AI製パンロボで24h焼成可能

大丸東京店のベーカリーでは、AI制御による製パンロボットを導入し、従来の職人依存体制から脱却。AIが温度や湿度、焼成時間を精密にコントロールすることで、職人不在でも高品質なパンの製造が可能になりました。

24時間稼働により深夜や早朝の焼きたてパン提供を実現し、新たな販売機会を創出。品質の均一化も図られ、いつ購入してもも安定した美味しさを提供できるようになりました。

職人の技術をデジタル化することで、属人的だった製造工程の標準化に成功。夜間の無人オペレーションにより人件費削減も実現し、収益性向上にも貢献している革新的な取り組みです。

ヤマダ電機がAI音声受付で夜間対応を自動化した事例

コールセンタージャパン・ドットコム | ヤマダ電機、夜間修理受付業務の自動化にAIシステムを導入

項目	内容
企業名	ヤマダ電機
業界	家電量販店
ビフォー	夜間受付の人件費負担・品質ムラ
アフター	AI音声受付で省人化・品質均一化

ヤマダ電機では、夜間や休日の問い合わせ対応にAI音声受付システムを導入しています。従来は人的対応が必要だった時間外の顧客サービスを自動化し、24時間体制でのサポートを実現。AI音声認識技術により、自然な会話での商品案内や修理受付が可能になりました。

人件費の削減効果に加えて、対応品質の標準化も実現し、担当者による サービスレベルのばらつきを解消。夜間でも昼間と同等の高品質なカスタマーサービスを提供できるようになり、顧客満足度の向上と運営コストの最適化を両立させています。

はま寿司が画像AIで鮮度管理を自動化した事例

AI はま寿司の全店舗導入で見えた自動化のリスクとは？ | ainow

項目	内容
企業名	はま寿司
業界	回転寿司チェーン
ビフォー	鮮度管理属人／食中毒リスク
アフター	画像AIで鮮度自動監視

回転寿司チェーンのはま寿司では、レーンを回る寿司皿の鮮度管理にAI画像認識技術を導入しています。カメラで撮影した寿司の画像をAIが解析し、色合いや形状の変化から鮮度を自動判定。設定した基準時間を超えた商品を自動検知し、廃棄対象として警告表示します。

従来は従業員の目視確認に依存していた鮮度チェックが自動化され、食品安全性の大幅な向上を実現。人的ミスによる食中毒リスクを最小限に抑え、お客様に安心して食事を楽しんでいただける環境を構築しました。廃棄基準の明確化により品質保証も強化され、ブランド信頼性の向上にも貢献している先進的な取り組みです。

店舗や物流業務の効率を飛躍的に高めた事例

AI技術を活用して店舗運営や物流業務の効率化を実現した事例をご紹介します。これまで紹介した事例の中でも、特に業務プロセスの改善や作業負担軽減に重点を置いた取り組みを中心に、その効果と成功要因を詳しく解説いたします。

以下の6つの事例を詳しく見ていきましょう。

• ライフの全店AI自動発注による業務標準化
• マルイの特定商品特化型AI需要予測
• トライアルのスマートカートによる店内効率化
• イオンの天候連動AI発注システム
• キリンの自販機IoT×AI補充最適化
• セブンイレブンの属人性排除による作業効率化

ライフが全店AI自動発注で業務標準化と負担軽減を実現した事例

ライフが全店舗の生鮮部門発注にAI需要予測による発注自動化システムを順次導入 | リテール・リーダーズ

項目	内容
企業名	ライフ
業界	食品スーパー
ビフォー	発注精度バラつき／欠品・廃棄ロス大
アフター	AI自動発注で精度向上＋負担軽減

ライフでは、全店舗でのAI自動発注システム導入により、店舗間で差があった発注業務の標準化を実現しています。販売実績、気象データ、販促計画などの多様な情報をAIが総合的に分析し、各商品の最適発注量を自動算出。従来は店長やベテランスタッフの経験に依存していた発注業務が、新人でも高精度で実行可能になりました。

日用品から生鮮食品まで幅広い商品カテゴリに対応し、店舗全体の業務効率を大幅に向上。スタッフは発注業務から解放され、接客やレイアウト改善などの付加価値創造業務に集中できる環境を整備しました。全店展開による規模効果と、業務プロセス改革の両面で成果を上げている事例です。

マルイが特定商品特化のAI予測で作業時間216時間削減を達成した事例

日本IBM のAI 需要予測を活用し、客数と販売予測精度の向上と 発注時間の大幅な削減を実証 2024 年9 月から、マルイが運営するスーパーマーケット全店舗でAI 需要予測の導入を決定｜スーパーマーケット マルイ｜お知らせ

項目	内容
企業名	マルイ
業界	地域スーパー
ビフォー	鍋食材の発注精度が低くムダ在庫多発
アフター	AI需要予測で粗利益増＋工数削減

地域スーパーのマルイでは、季節性の高い鍋食材に特化したAI需要予測システムの導入により、年間216時間の作業時間削減を実現しました。

従来は天候や気温変化に応じた発注調整に多くの時間を要していましたが、AIが過去データと気象予報を分析して最適発注量を自動提案。特定商品カテゴリに集中することで高い予測精度を実現し、発注担当者の判断負荷を大幅に軽減しています。

中小規模スーパーでも導入可能な範囲でAI活用を開始し、段階的に対象商品を拡大していく戦略も参考になります。限られたリソースで最大効果を得る、地域密着型スーパーならではの効率的なAI導入モデルです。

トライアルがスマートカートで店内導線と陳列を最適化した事例

トライアルグループが「スマートカートの外販」を本格化できた理由 _流通・小売業界 ニュースサイト【ダイヤモンド・チェーンストアオンライン】

項目	内容
企業名	トライアル
業界	ディスカウントストア
ビフォー	レジ待ち長い／買い回り非効率
アフター	AIカート・レジレスで体験改善

トライアルのスマートカートシステムは、レジレス決済だけでなく店舗運営の効率化にも大きく貢献しています。各カートに搭載されたセンサーとAIにより、お客様の店内動線や商品の手に取り方を詳細に分析。この データを基に、商品陳列の最適化や売り場レイアウトの改善を継続的に実施しています。

従来は推測に頼っていた顧客行動が可視化され、データドリブンな店舗改善が可能に。レジ業務の無人化により人件費削減も実現し、その分を商品開発や顧客サービス向上に投資できる体制を構築しました。IoTとAIを融合させた次世代店舗運営のモデルケースとして、小売業界から注目を集めています。

イオンが天候連動AI発注で全国展開による効率化を実現した事例

イオン、AIが商品発注量計算　全国380店で作業時間半減 – 日本経済新聞

項目	内容
企業名	イオン
業界	総合スーパー
ビフォー	属人的発注で欠品・廃棄が多発
アフター	天候連動AI発注で精度向上

イオンでは、天候データと連動したAI発注システムを全国の店舗に展開し、大規模チェーンならではの業務効率化を実現しています。気温や降水確率の変化に応じて、アイスクリームや傘などの需要変動商品の発注量を自動調整。全国規模でのデータ蓄積により、地域特性を反映した精密な需要予測が可能になりました。

本部での一括システム管理により、個店での発注業務負担を大幅に軽減し、店舗スタッフは接客や売り場作りに専念できる環境を整備。廃棄ロス削減と販売機会損失防止の両立により、全社的な収益性向上も実現している大規模AI導入の成功事例です。

キリンが自販機IoT連携で補充ルート最適化を実現した事例

キリン、自販機ビジネスのDX。ソフトバンクのAIを活用したオペレーション最適化サービス「Vendy」導入 – グルメ Watch

項目	内容
企業名	キリン
業界	飲料自販機・小売
ビフォー	補充無駄・廃棄コスト大
アフター	AI需要予測で補充効率化

キリンの自販機AI需要予測システムは、単なる在庫管理を超えて物流業務全体の効率化を実現しています。各自販機の販売データと気象情報をリアルタイムで分析し、補充が必要な自販機を事前に特定。従来の定期巡回から、AI予測に基づく効率的な補充ルートへと変更することで、配送コストを大幅削減しました。

IoT技術により自販機の稼働状況も遠隔監視でき、故障予兆の早期発見も可能。メンテナンス業務の計画的実施により、ダウンタイムの最小化も実現しています。全国数万台の自販機を効率的に管理する大規模IoT×AIシステムとして、他業界の設備管理業務にも応用可能な先進的取り組みです。

セブンイレブンが属人性排除で新人でも高精度発注を可能にした事例

店内作業効率化の取り組み｜サステナビリティレポート／セブン – イレブンのサステナビリティ

項目	内容
企業名	セブンイレブン
業界	コンビニエンスストア
ビフォー	属人的発注で欠品・廃棄多発
アフター	AI発注で発注時間削減・在庫精度向上

セブンイレブンのAI発注システムは、業務の属人性排除という観点で特に大きな成果を上げています。従来はベテランスタッフの経験と勘に頼っていた発注業務を、AIによる客観的なデータ分析に置き換えることで標準化を実現。新人アルバイトでも、AIの提案を確認するだけで熟練者と同等の発注精度を達成できるようになりました。

全店舗での導入により業務プロセスが統一され、店舗間での品質格差も解消。スタッフの教育時間短縮と早期戦力化により、人材不足という業界課題の解決にも貢献しています。AIによる業務標準化と人材育成効率化を両立させた、フランチャイズビジネスモデルに最適化された成功事例といえるでしょう。

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小売業におけるAI導入を成功させるポイント

AI導入を検討している小売企業が押さえておくべき重要なポイントをご紹介します。多くの成功事例に共通する要素を分析すると、技術面だけでなく組織運営や導入プロセスにも成功の鍵があることが分かります。

以下の5つのポイントを詳しく解説いたします：

導入前に業務課題を洗い出すことが成功の第一歩

AI導入で最も重要なのは、解決したい課題を明確にすることです。「AIを導入すること」が目的になってしまうと、投資対効果の低いシステムになりがち。まずは現場の声を丁寧に聞き取り、本当に解決すべき課題を特定しましょう。

例えば、「発注業務に時間がかかる」という課題があっても、根本原因が商品知識不足なのか、システムの使いにくさなのか、データ不足なのかで解決策は大きく変わります。

小さく試してリスクを最小化するPoC実施

大規模な本格導入の前に、限定的な範囲でのPoC（概念実証）を行うことが成功の鍵となります。セブンイレブンやライフなどの成功事例でも、特定店舗や特定商品カテゴリから開始し、効果を確認してから全社展開に移行している点が共通しています。

PoCでは技術的な検証だけでなく、現場スタッフの使いやすさや業務フローへの影響も含めて総合的に評価。小さな失敗から学習し、本格導入時のリスクを最小化できます。

現場スタッフを巻き込んで導入後の定着を図る

AI導入の成否は、実際にシステムを使う現場スタッフの協力にかかっています。トップダウンで決められたシステムを押し付けるのではなく、導入検討段階から現場の意見を取り入れることが重要。

現場スタッフが「自分たちの業務を楽にしてくれるツール」として認識できれば、積極的な活用が期待できます。また、システム導入後も継続的にフィードバックを収集し、改善を重ねる姿勢が大切。

専門ベンダーと密に連携して技術的課題を解決

AI技術は急速に進歩しており、小売企業が独自で最新技術をキャッチアップするのは困難です。そのため、AI開発の専門知識を持つベンダーとの密な連携が不可欠。ただし、技術的な提案を受けるだけでなく、小売業界の業務特性や課題を理解できるパートナーを選ぶことが重要です。

明確な成功指標を設定して効果を可視化

AI導入の効果を正しく評価するため、事前に明確なKPI（重要業績評価指標）を設定することが必要です。「業務効率化」や「売上向上」といった抽象的な目標ではなく、「発注時間を○分短縮」「廃棄率を○%削減」「粗利益を○万円増加」など、具体的で測定可能な指標を定めましょう。

マルイの事例では「粗利益90万円増」「216時間の作業削減」という具体的な成果が示されており、投資対効果を明確に把握できています。

小売業におけるAIの種類

小売業界で活用されているAI技術は多岐にわたります。それぞれのAI技術には固有の特徴と適用場面があり、自社の課題や目標に応じて最適な技術を選択することが重要です。

以下の5つのAI技術について詳しく解説いたします：

需要予測AIで在庫最適化と売上向上を実現

需要予測AIは、過去の販売データや外部要因を分析して将来の商品需要を予測する技術です。天候、曜日、イベント、季節性などの多様な要素を考慮し、商品ごとの最適な発注量や在庫量を算出。セブンイレブンやライフなどの事例で見られるように、欠品による販売機会損失の防止と過剰在庫による廃棄ロスの削減を両立できます。

機械学習により予測精度は継続的に向上し、導入期間が長いほど効果が拡大。特に季節商品や天候連動商品において威力を発揮し、属人的だった発注業務の標準化にも貢献します。小売業の基幹業務である在庫管理を抜本的に改善できる、最も投資対効果の高いAI技術の一つといえるでしょう。

顧客分析AIでパーソナライズされた購買体験を提供

顧客分析AIは、購買履歴や行動データを分析してお客様一人ひとりの嗜好や需要を把握し、最適な商品やサービスを推奨する技術です。メルカリの価格推奨システムやローソンの顔認証レコメンドシステムが代表例。お客様の年齢、性別、過去の購買パターン、閲覧履歴などから個別最適化された提案を実現します。

従来の画一的な販促活動から脱却し、お客様にとって本当に価値のある情報を提供することで、顧客満足度と購買率の向上を同時に達成。リピート率の向上や客単価アップにも効果的で、競合他社との差別化要因としても機能します。

店舗業務支援AIで人手不足と業務効率化に対応

店舗業務支援AIは、接客、案内、品出し、清掃などの店舗内業務をサポートする技術です。カインズの案内ロボットやイオンのMr.Smileなどが実例。人手不足が深刻化する小売業界において、単純作業の自動化や多言語対応により、スタッフが付加価値の高い業務に集中できる環境を構築します。

24時間対応や一定品質でのサービス提供も可能で、人的リソースの制約を技術で補完。導入初期は限定的な業務から開始し、段階的に対象業務を拡大していくアプローチが一般的。将来的には、より高度な接客や商品説明なども可能になると期待されています。

チャットボット・音声案内AIで顧客サポートを強化

チャットボット・音声案内AIは、お客様からの問い合わせや案内業務を自動化する技術です。ビックカメラの多言語チャットボットやヤマダ電機の音声受付システムが実例。よくある質問への自動回答、商品情報の提供、店舗案内などを24時間体制で対応でき、人件費削減と顧客満足度向上を両立。

特に訪日外国人観光客の増加に対応する多言語対応において威力を発揮します。自然言語処理技術の進歩により、より自然で人間らしい対話が可能となり、お客様にストレスを感じさせない滑らかなコミュニケーションを実現。導入・運用コストも比較的低く、中小企業でも導入しやすいAI技術です。

動線・行動解析AIで店舗レイアウトと販促を最適化

動線・行動解析AIは、店内でのお客様の移動パターンや商品への関心度を分析し、店舗レイアウトや商品陳列の最適化に活用する技術です。トライアルのスマートカートシステムがこの分野の先進事例。カメラやセンサーで収集したデータから、お客様がどの売り場を訪れ、どの商品に注目し、どのような経路で移動するかを詳細に把握します。

この分析結果を基に、売れ筋商品の配置変更、導線の改善、デッドスペースの有効活用などを実施。従来は店長の経験や勘に頼っていた店舗改善を、データドリブンなアプローチで科学的に実行できるようになります。

小売AI導入ならニューラルオプト

小売業でのAI導入をご検討でしたら、合同会社ニューラルオプトにお任せください。当社は世界的生成AIであるChatGPTの開発に携わるAI開発企業として、日本で展開されているChatGPTの技術基盤を支えています。

単なるシステム開発会社ではなく、課題解決コンサルティングから対応できる点が最大の特徴。お客様の業務課題を深く分析し、AI技術で解決可能な部分を見極めた上で、最適なソリューションをご提案いたします。データサイエンス領域での豊富な知見により、データマイニングやテキストマイニングにも対応可能です。

「失敗リスクを最小化する」をコンセプトに、課題起点での解決策提案、組織への定着支援、運用改善まで総合的にサポート。ECサイト「eBay」の価格自動設定AIや手書き文字のAI認識システムなど、実用的なシステム開発実績も豊富です。AI導入で失敗したくない、課題解決から相談したいという企業様に最適なパートナーとして、確実な成果創出をお約束いたします。