小売業にAIを導入するメリット・デメリット｜活用事例まで解説

小売業界では、人手不足や在庫管理の非効率性、顧客ニーズの多様化など、数々の課題を抱えています。

AIの導入によって解決を目指す企業が増える一方で、導入コストや運用面での課題が存在します。効果的にAIを活用するためには、自社の状況に合わせた慎重な検討が必要です。

この記事では、小売業界におけるAI導入のメリット・デメリットや具体的な活用事例を紹介します。AIの導入を検討されている小売業の方は、ぜひ参考にしてください。

小売業界が抱える3つの問題

小売業界が抱える主な問題は、以下の3つです。

• 人手不足
• 在庫リスク
• マーケティング

問題を把握し、AIを効果的に活用できるように詳しく確認しましょう。

人手不足

総務省統計局の「労働力調査（基本集計）2022年（令和4年）平均結果の概要」「労働力調査」によると、卸売業・小売業における就業者数は、2022年から1年間で3万人も減少しています。

小売業において人手不足が発生する主な要因は、以下のとおりです。

• 他業種と比較して給与が低い傾向にある
• シフト制により休暇が取りにくい
• 人手不足により長時間労働が慢性化しやすい

これらの要因が新たな人材確保を困難にする悪循環を生み出しており、小売業界の人手不足問題はさらに深刻化することが予想されます。

日本の労働人口は今後さらに減少する見込みであるため、業界全体での早急な改革が必要です。

在庫リスク

商品を仕入れる際には、需要予測にもとづいて適切な在庫量を確保する必要がある一方で、予測と実需にズレが生じることは避けられません。

過剰在庫となった場合、値引き販売や廃棄処分を余儀なくされ、利益率の低下を招くことが考えられます。

とくに、食品や季節商品は保存期間や商品寿命が限られているため、タイムリーな在庫管理が必要です。

また、在庫の保有は資金を固定化させ、企業の資金繰りを圧迫します。新規事業への投資や店舗改装などの成長機会を逃す要因となり、競争力の低下につながりかねません。

市場環境が急激に変化する現代では、在庫リスクへの適切な対応が企業の存続を左右する重要な課題となります。

マーケティング

インターネットやSNSの普及により、消費者の購買行動は大きく変化し、そのニーズも多様化しています。

たとえば、スーパーマーケットやドラッグストアでの買い物前にインターネットで価格を比較したり、SNSで話題の商品を求めて店舗を訪れたりする購買行動が一般的になっています。

自社の商品を顧客に選んでもらうためには、チラシや店頭ポスターといったアナログなマーケティング手法に加えて、顧客の購買データやウェブ行動の分析にもとづくデジタルマーケティングの導入が必要です。

実施した施策の効果を定量的に測定し、PDCAサイクルを回していくことによって、顧客ニーズに合致した効果的なマーケティングを実現していくことが求められます。

PDCAサイクルを運用するコツや、デジタルマーケティングの具体的な内容については、以下の記事で詳しく紹介しています。興味のある方は、ぜひチェックしてみてください。

関連記事：
PDCAサイクルとは？運用のコツと事例を使ってわかりやすく解説
デジタルマーケティングとWebマーケティング、その具体的な内容は？

小売業界でAIを導入する4つのメリット

小売業界でAIを導入するメリットは、以下の4つです。

• 人材不足を補える
• 在庫管理を最適化できる
• 有効なマーケティング施策を立案できる
• 売上の予測を効率よく立てられる

自社で抱える問題を解決できるように、順番に詳しく解説します。

人材不足を補える

AIの導入で人が行う業務の量を減らせれば、人員を増やすことなく人材不足が解消できます。

たとえば、画像認識技術を活用した商品棚の在庫管理や、AIを搭載したセルフレジの導入により、従来は人手に頼っていた業務の自動化が可能です。

また、AIとセンサー技術を組み合わせた完全無人の店舗も登場しており、人員に依存しない店舗運営モデルを実現している例もあります。

AIの活用により、人材不足の問題を抱える小売企業が新たな人員を採用することなく、事業を維持・拡大できる可能性が広がっています。

在庫管理を最適化できる

AIを活用すると、以下のようなデータをもとに需要予測を分析し、商品ごとの在庫管理を最適化できます。

• 過去の販売実績
• 気象条件
• 消費者の行動パターン

たとえば、アイスクリームの需要は気温との相関が高く、AIは気象予報と過去の売上データを組み合わせることにより、最適な発注タイミングと数量を導き出すことが可能です。

過剰在庫による廃棄ロスと機会損失の両方を最小限に抑え、経営効率の向上に貢献します。

AIがもたらす精度の高い在庫管理は、顧客満足度の向上とコスト削減の両立を実現します。

有効なマーケティング施策を立案できる

AIを活用して以下のようなデータを分析することによって、消費者のニーズに合わせたパーソナライズされた顧客体験を提供できます。

• 顧客の購買履歴
• 行動パターン
• 時期や地域
• 顧客の属性

たとえば、店舗にAIカメラを設置することによって、顧客の動きをリアルタイムで把握しながら、商品レコメンドや特別なクーポンの配信が可能です。

また、収集したデータをもとにしたAIの需要予測により、効果的なタイミングでのキャンペーン展開や在庫管理の最適化が図れます。

AIがもたらすマーケティング効果について詳しくは、以下の記事で詳しく解説しています。気になる方は、あわせてご覧ください。

関連記事：AIがもたらすマーケティングの実践的な進化とは？

売上の予測を効率よく立てられる

AIは、POSシステムから収集される売上履歴だけではなく、競合店の価格データや地域のイベント情報、SNSでの消費者の反応など、膨大なデータをもとに多角的な売上予測を実行できます。

人間の分析では把握が難しい複雑なパターンを、AIのアルゴリズムを用いて見出すことが可能です。

たとえば、特定の商品の売上が天候や曜日、近隣施設のイベントとどのように連動しているかを分析し、より精度の高い売上予測を立てられます。

データにもとづいたAIによる売上予測は、適切な在庫確保や効果的な販促計画の立案に貢献し、機会損失の防止と収益の最大化につながります。

小売業界でAIを導入する3つのデメリット

小売業界でAIを導入するデメリットは、以下の3つです。

• 初期費用と維持コストがかかる
• セキュリティ面への配慮が求められる
• AI人材の登用や育成が必要になる

AIを導入した後にミスマッチが発生しないように、順番に確認しましょう。

初期費用と維持コストがかかる

AIの導入は、小売業の業務効率化や生産性向上に貢献する一方で、初期費用や維持コストの発生を考慮する必要があります。

たとえば、AIを活用した需要予測ツールの導入は、POSシステムとの連携や複数店舗への展開が必要になる場合があるため多額の費用が必要です。

また、システムの定期的なアップデートやメンテナンス、スタッフの育成など、導入後も継続的なコストが発生します。

ただし、自社の業態や規模に適したAIシステムを戦略的に導入すると、売場での商品の欠品防止や発注作業の自動化、季節商品の需要予測精度向上などの効果が期待できます。

人件費や在庫コストの大幅な削減につながるため、長期的に見ると初期投資額を上回る費用対効果を得られる場合があるでしょう。

セキュリティ面への配慮が求められる

小売業におけるAI導入では、顧客の購買履歴や決済情報などの個人情報を大量に取り扱うため、セキュリティ面の対策が不可欠です。

とくに、AIによるデータ分析や予測モデルの構築過程では、膨大な顧客データが集積されるため、外部からの不正アクセスやサイバー攻撃のリスクが高まります。

データ漏洩が発生した場合、顧客からの信頼喪失だけではなく、法的な問題にも直面する可能性があります。

システムへのアクセス権限を厳格に管理したり、多要素認証を導入したりといった対策を立てて、セキュリティ面のリスクを最小限に抑える体制の構築が重要です。

AI人材の登用や育成が必要になる

小売業におけるAIの導入では、顧客データの分析や在庫管理システムの最適化など、高度な知識が求められるため、専門的なスキルをもつ人材が必要不可欠です。

しかし、AI人材の需要はすべての業界で急増しており、優秀な人材の確保は容易ではありません。また、採用できたとしても、急速に進化するAI技術に対応するための継続的な教育投資が必要となります。

そのため、人材確保が難しい企業では、ノーコードツールやAIアシスタントなど、専門知識がなくても活用できるAIツールの導入を検討することも選択肢のひとつとして挙げられます。

小売業界でAIを活用した事例

実際にSalesforceを導入した小売業の企業で、AIを活用した事例を紹介します。

事例をもとに、自社の業務にAIを導入して業務改善や生産性の向上に役立つかどうかの参考にしてみてください。

最適な商品の提案や並び替え、マーケティング施策の自動化により売上を向上

会社名：株式会社三越伊勢丹
事業内容：百貨店業

株式会社三越伊勢丹は、ギフト特化型ECサイト「MOO:D MARK」において、AIを活用したデジタルトランスフォーメーションを実現しました。

ECサイトではSalesforceの「Commerce Cloud」に搭載されたAI「Einstein」を導入し、顧客の行動データにもとづいて最適な商品をレコメンドする機能を実装しています。

これにより、贈答目的や時期、贈り先によって異なる顧客ニーズに柔軟に対応できるようになりました。

また、「Marketing Cloud」のJourney Builder機能により、週1回のギフト提案メールや、誕生月の顧客向けクーポン配信など、顧客の属性や行動に応じたマーケティング施策を自動化しています。

結果として、2年でレコメンデーション経由の売上は3.2倍、メールマガジン経由の売上は4倍に増加させることに成功しています。

「Einstein」なら専門知識がなくても小売業にAIを導入できる

SalesforceのAI「Einstein」は、予測AIと生成AIによって、メール作成や売上予測などのさまざまな営業プロセスを自動化し、繰り返し行う単純作業や日々の定型業務の負担を軽減します。

「Einstein」によってAIをビジネスに活用した具体例は、以下のとおりです。

• リードや商談の見込みを可視化するスコアリングを自動化できる
• CRMの情報にもとづいて顧客をセグメンテーションできる
• 過去のデータを分析して精度の高い売上予測を立てられる

CRMに収集したデータをもとに、さまざまな営業活動の自動化や最適化にAIを活用できるため、AIに関する専門知識がなくても利用できます。

SalesforceのAI「Einstein」については、以下の記事で詳しく紹介しています。興味のある方は、ぜひチェックしてみてください。

関連記事：【Salesforce Einstein】Salesforceが開発するAI、Einstein（アインシュタイン）ってなんだ？

AIを導入して小売業の業務効率や生産性を向上させよう

小売業界が直面する人手不足や在庫管理リスク、多様化する顧客ニーズを捉えたマーケティングといった問題に対して、AIの導入は効果的な解決策です。

AIの活用によって、画像認識技術による在庫管理の自動化や、購買データを活用した需要予測の精度向上、顧客の行動分析にもとづくパーソナライズされたマーケティングを実行できます。

ただし、導入には初期費用や維持コスト、セキュリティ対策や専門人材の確保という課題を考慮することが必要です。

自社の規模や業態に適したAIツールを選定することによって、専門知識がなくても費用対効果を高めてAIを業務に導入できる可能性があります。

SalesforceのAI「Einstein」なら、CRMに収集したデータをもとに予測AIと生成AIを活用して、メール作成や売上予測などの繰り返し行う単純作業や日々の定型業務における負担の軽減に貢献します。

AIの導入による業務改善や生産性の向上に興味がある方は、以下の資料をあわせてご覧ください。