カリスマ・グラスマン氏は、Genpactのグローバル小売・消費財・Eコマースアドバイザリー部門責任者として、世界規模でAI戦略とトランスフォーメーションを主導している。
AI（人工知能）と消費者テクノロジーは、消費財（CPG）ブランドにとって新たなオペレーティングシステムとなりつつある。かつては棚スペース、販促活動、テレビメディアによって動いていた世界が、今やデータ、アルゴリズム、接続デバイスが何を作り、どう動かし、なぜ消費者がそれを選ぶかを形作る世界へと移行している。CPG企業のリーダーにとって、もはや問題はAIと消費者テクノロジーが重要かどうかではない。むしろ、これらの能力を売上成長、利益率拡大、そしてより強固なブランドエクイティへと転換する方法が問われている。
以下は、2026年にCPGブランドにとって次なる機会の波を定義する可能性のある、消費者テクノロジーとAIの10のトレンドである。
1. 生成的プロダクトデザインが主流に
生成AIは、研究開発およびマーケティング組織において、実験段階から日常的なツールへと移行しつつある。消費者レビュー、ソーシャルメディアの会話、クレームデータ、成分制約などで訓練されたモデルは、今や数分で数百の製品コンセプトを提案できる。フレーバー、香料、テクスチャー、パッケージ構造、ベネフィットの階層構造など、すべてを仮想的に探索できる。勝者となるのは、AIを活用してクリエイティブの選択肢を広げつつも、どのアイデアが真の投資に値するかの判断は人間に委ねる企業かもしれない。
2. AI優先メディアがデフォルトに
消費者テクノロジープラットフォームは、AIが組み立てるクリエイティブとコマース志向のフォーマットへと急速にシフトしている。CPGマーケターにとって、これは従来のマスキャンペーンが高度に個別化されたジャーニーに取って代わられることを意味する。同じ洗剤が、ある家庭には肌に優しいソリューションとして、別の家庭には高性能な染み抜き剤として表示され、それぞれ異なるオファーと行動喚起が付随する。重要な能力はターゲティングだけでなく、支出を増分販売数と収益性の高いシェア獲得に結びつける真のクローズドループ測定である。
3. 自律的な品揃えと収益管理
小売業者とCPGサプライヤーの双方が、品揃えと価格設定にAIを活用している。静的な商品ラインレビューの代わりに、ブランドは地域のミッション、季節性、買い物客の行動に応じて常に進化するカテゴリー構成に参加できる。アルゴリズムは、どの商品を拡大し、どれを終了し、どれを店舗と週ごとにローカライズすべきかを推奨できる。その影響は棚の視覚的配置を超え、収益管理を再構築する。
4. データとロイヤルティエンジンとしてのスマートパッケージング
パッケージングは接続されたタッチポイントになりつつある。コード、タグ、低コストセンサーは、静的なパッケージをコンテンツ、コミュニティ、サービスへのゲートウェイに変えることができる。消費者は、原産地、栄養詳細、使用のヒント、オファー、影響スコアをスキャンできる。これらのインタラクションからのデータは、予測、解約リスク、製品改善のためのAIモデルに供給できる。スマートパッケージングはオペレーションもサポートできる。コンピュータビジョンとマーク付きパッケージにより、棚上の在庫状況とプラノグラムのコンプライアンスをほぼリアルタイムで監視できる。
5. AI駆動のサプライネットワークが直線的チェーンに取って代わる
サプライチェーンのボラティリティはもはや例外ではない。AIは、固定計画を単に実行するのではなく、感知し応答するネットワークを可能にしている。小売業者、Eコマースプラットフォーム、接続された家庭からの需要シグナルは、生産スケジュール、調達選択、輸送ルートを継続的に更新するモデルに供給される。工場、倉庫、輸送レーンのデジタルツインにより、プランナーは実際のオペレーションを中断することなくシナリオと介入をテストできる。CPGリーダーは、ブランド構築について語るのと同じように、サプライAIについて語るようになるかもしれない。
6. データプラットフォームが新たな企業基盤に
古典的なハウス・オブ・ブランズモデルは、ハウス・オブ・データプラットフォームへと進化している。各ブランドが孤立したデータセットとツールを構築する代わりに、主要なCPG企業はカテゴリーと地域をまたぐ共有AI基盤を構築している。直販チャネルからの消費者体験データは、リテールメディア戦略を洗練させることができる。投資家は、ポートフォリオ全体でレバレッジを提供する統一されたデータとモデル層における明確な進展を示すグループをより評価する可能性が高い。
7. AI強化されたサステナビリティ意思決定
サステナビリティは、年次報告から日々の意思決定へと移行している。AIツールは現在、レシピ、材料、調達選択、物流オプションの環境影響を詳細レベルでモデル化できる。調達、研究開発、サプライの専門家は、コストと利益率と並んで排出量、水使用量、廃棄物を確認できる。消費者は、より明確なパッケージ上のスコアとより信頼性の高いナラティブという形でその成果を見ることができる。規制当局と小売業者は、主要ブランドがサステナビリティストーリーの背後にある基礎データとアルゴリズムを示すことを期待する可能性が高い。
8. D2Cが「日常ルーティンへの直接」へと進化
消費者テクノロジーは、家庭、ポケット、車を接続された環境へと急速に変えている。スマート家電、ウェアラブル、音声アシスタント、ライフスタイルアプリはすべてCPGブランドにとって潜在的なチャネルだが、真の価値は単発の販売ではなくルーティンにある。勝ちたいCPG企業は、サービス企業のように考えるべきである。ブランドが日常生活の背景に溶け込みながら、静かにリピートビジネスとファーストパーティデータを獲得する信頼できるヘルパーとなる体験を設計できる。
9. 統合されたコマースジャーニーが新たな標準に
実店舗、Eコマース、クイックコマース、ソーシャルコマースの境界は、消費者の認識において溶解している。AIエージェント、レコメンデーションエンジン、会話型インターフェースは、かつて別々だった経路を縫い合わせている。CPGブランドは、この統合された環境のために設計しなければならない。それは、一貫した製品データ、柔軟なコンテンツ、明確な価格設定ロジック、高度に調整されたプロモーション戦略を意味する。
10. 戦略的差別化要因としてのガバナンスと人材
AIが価格設定、ターゲティング、採用、オペレーションに浸透するにつれ、ガバナンスが議題の中心に移行する。取締役会と規制当局は、モデルリスク、データプライバシー、公平性、知的財産に関する明確なフレームワークを期待する可能性が高い。失敗は、構築に数十年を要したブランドの信頼を損なう可能性がある。CPG組織には、データに精通したブランドリーダー、買い物客心理を理解するデータサイエンティスト、AI推奨を盲目的に受け入れるのではなく精査できるサプライ専門家が必要である。
CPGリーダーにとっての機会
これらの消費者テクノロジーとAIトレンドを貫く一貫したテーマは明快である。CPGはもはや棚に並ぶラベルだけのビジネスではない。それは、アイデアから店頭、そして家庭に至るまで、あらゆる接点に触れる学習、予測、応答的行動のシステムである。
AIと消費者テクノロジーを副次的プロジェクトではなく構造的能力として扱うリーダーは、より革新的で、機敏で、収益性の高いポートフォリオを構築できる。真の競争優位性は、アルゴリズム的知性と人間の直感、そして鋭いブランド目的意識を組み合わせる企業に属する可能性が高い。
