Todd James氏はAurora Insightsの創業者兼CEOで、データとAIの分野で認められた専門家です。
小売業者はAIのパイロットプロジェクトに何百万ドルも費やしていますが、その大半は投資回収できないでしょう。実験と実行の間にあるギャップは小売業界で最もコストのかかる問題となっており、これをいち早く解決するリーダーが今後10年間の成長を手にする可能性が高いのです。
私はクローガーでAI変革を主導し、同社のデータサイエンスと小売メディア子会社である84.51°の最高データ・技術責任者を務めました。AIを拡張できる小売業者と、パイロット段階から抜け出せない企業の違いを目の当たりにしてきました。
マージンの罠
数字が厳しい現実を物語っています。マージン圧力は小売業のリーダーにとって最大の課題となっています。米国勢調査局の2025年8月の月次小売業統計レポートによると、小売売上高は前年比約5%増加しています。しかし、インフレ調整後の実質成長は異なる状況を示しています。営業コストが上昇し続ける中、売上増加の原動力は数量ではなく価格なのです。
一方、顧客の期待値はほとんどの運営モデルを上回っています。Attentiveの2025年消費者トレンドレポートによると、消費者の80%以上が関連性のないマーケティングを無視し、90%が豊かでパーソナライズされたメッセージを使用した場合により多く購入すると回答しています。勝者を分けるのは、ブランドの歴史や店舗の規模ではなく、精度、パーソナライゼーション、スピードになるでしょう。
現在効果を上げているもの
実際に拡張できるAIアプリケーションには隠れたパターンがあります。それらは意思決定が最も速く、データの流れが最も豊かな場所に存在しているのです。
ダイナミックプライシングが機能するのは、完全な取引データを使ってミリ秒単位で動作するからです。
大手小売業者では、AI駆動の価格設定エンジンが製品、地域、タイミングを横断して価格を動的に最適化することで、粗利益を5%から10%向上させているのを目にしてきました。これらの数字はボストン・コンサルティング・グループの調査結果と一致しています。在庫を一掃する値下げと利益を侵食する値下げの違いは、わずか数日と数パーセントポイントの差であることが多く、AIはこのウィンドウをリアルタイムで特定して行動することができます。
小売メディアが成功するのは、広告ターゲティングが意図の瞬間に行われるからです。
ボストン・コンサルティング・グループの米国外の小売メディア成長分析によると、小売メディアチャネルは年間約15%成長し、現在の約1300億ドルから2028年までに世界で2300億ドルに達すると予測されています。ロイターが報じたように、一般的な小売業の3%から4%のマージンと比較して、利益率は40%から70%に達することが多いのです。これは単に多くの製品を販売することではなく、その下にあるデータ層を収益化することなのです。
スマートルーティングが配送コストを削減するのは、リアルタイムのライブロケーションデータで最適化するからです。
スマートルーティングが配送コストを削減するのは、リアルタイムのライブロケーションデータで最適化するからです。大規模では、インテリジェントなアルゴリズムが一つの小売業者のために約3000万マイルの不必要な走行距離を削減し、AI対応の配送システムが別の小売業者の店舗の97%で2時間のリードタイムをサポートできるようになりました。
これらの例はすべて同じ真実を裏付けています：AIはデータが最も豊富で意思決定が最も速い場所で最大の価値を生み出すのです。
組織図の問題
真の障害は技術の不備ではなく、組織図にあります。価格設定、マーケティング、オペレーションがそれぞれ別々のデータとインセンティブを持っていると、顧客の成果に責任を持つ人がいなくなります。AIパイロットはチーム間のギャップで消滅してしまうのです。
能力は存在していますが、連携はほとんどありません。それがパイロットと規模の違いです。調査によれば、その差は重要です：シスコは「最もAI対応が進んでいる」企業がパイロットを拡張する可能性が4倍高いことを発見し、マッキンゼーはAIリーダー企業が最大6倍の株主リターンをもたらすと報告しています。しかし、ほとんどの小売業者はサイロ化されたままで、データを連携したインテリジェンスに変換できていません。
構築すべきものと避けるべきもの
AIの拡張は革命ではありません。それは規模ではなく成熟度の進化です。進展を遂げている小売業者は、明確さ、速度、自信という3つの必須条件に焦点を当てています。
今すぐ
最も成績の悪いカテゴリーで値下げ最適化の6週間テストを実施しましょう。ITや分析チームだけでなく、価格設定、マーチャンダイジング、店舗運営の担当者が初日から参加していることを確認してください。
次に
モデルをすべてのカテゴリーに展開しますが、マーチャントが推奨事項を信頼できるようにインセンティブ構造を再構築した後に限ります。マーチャントがマージン最適化ではなく純粋に販売実績だけで評価されている場合、AIは意味をなさないでしょう。
将来
価格設定エンジンを週次計画の儀式に組み込み、人間が戦略に集中できるようにし、スプレッドシートに時間を取られないようにします。このように進化するAIリーダーは、より強力な成長とより大きな回復力を達成し、実験を超えてAIをビジネス運営の一部にすることができます。
今後の展開
小売業界の次の章を定義すると私が考える3つの変化があり、それらはほとんどのリーダーが考えているよりも近づいています。
第一に、エージェント型AIが日常的な運用上の意思決定を人間から解放します。連携したインテリジェンスが予測、物流、価格設定を単一の適応ネットワークに統合します。推論システムの急速な発展により、小売業者はリアルタイムで複雑さを管理できるようになります。
第二に、AIは店舗スタッフがビジネスパートナーのように考え行動する力を与えます。エッジと生成技術を活用したインテリジェントアシスタントが、リアルタイムで意思決定をガイドします。スタッフはシステム管理に費やす時間が減り、顧客サービスにより多くの時間を割けるようになります。最前線の判断を自動化するのではなく増幅させる小売業者が優位に立つでしょう。
第三に、デジタル小売と実店舗小売が融合します。AIはオンラインでの意図と店内での行動を結びつけ、一つの連続した体験を創出します。この統合をマスターする小売業者は、分断を解消し、シームレスでパーソナルな相互作用を提供する最適な位置に立つでしょう。
前進への道
AIリーダーとパイロット段階で立ち往生している企業を分ける3つの原則があります：
1. 孤立したツールではなく、連携したインテリジェンスを構築する。
今日成功している小売業者はデータエコシステムを統合しています。ショッパーのシグナル、店舗オペレーション、サプライチェーンデータが単一のインテリジェンスレイヤーに流れ込み、企業全体の意思決定に情報を提供します。
2. チームに分析だけでなく行動する力を与える。
最高のAI実装は、インテリジェンスを最前線のチームの手に直接届けます。スタッフは優先順位付け、推奨、簡素化するツールを手に入れます。マーチャントは最適化エンジンを手に入れます。全員がシステムナビゲーションではなく、判断と戦略に集中します。
3. 信頼を後付けではなく機能として作り込む。
先進的な小売業者は、責任あるAI利用をブランドの約束の一部にしています。彼らは顧客と従業員にAIがどのように役立つかを示し、複雑さではなく透明性を通じて信頼を構築しています。
課題はモデルではありません。それは連携です。それを解決すれば、小売の未来を形作ることができるでしょう。
