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小売・流通業のAX戦略の現状 -小売・流通業におけるAIユースケース実態調査

小売業界は現在、少子高齢化に伴う深刻な人手不足、物流2024 年問題に代表される物流コストの高騰、エネルギー・原材料費上昇に伴う仕入れ価格高騰など、構造的な逆風に直面しています。 こうした中、生産性革命を推進する最大の切り札として「人工知能(AI)」、とりわけ2023 年以降急速に発展した「生成AI(Generative AI)」への期待が急速に高まっております。 ただし小売業は本部機能だけでなく、多数のリアル店舗、物流拠点、サプライチェーン、何よりも対面での顧客接点(接客・販売)を抱える極めて多面的な産業である。AI の活用がどの業務領域まで浸透し、どの領域で停滞しているのか、また業種特性によってどのような差異が生じているのかについては、包括的な実態把握が十分になされてこなかった。本調査はこの課題意識に基づき、小売業の最新動向を浮き彫りにしたものです。

発刊日 2026年10月26日 体裁 108頁
資料コード C68113000 PDFサイズ 4.1MB
カテゴリ 流通小売、物流、一般・事業所向けサービス、金融 / 情報通信
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セット
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リサーチ内容

1. エグゼクティブサマリー(総括)
 
1-1. 本調査の背景と問題意識
1-2. 小売業におけるAI活用の3大潮流
1-3. AI投資・効果実感・推進体制の現在地
1-4. 小売企業およびAIベンダーへの戦略的示唆
 
2. 回答企業の基本属性(プロフィール)
 
2-1. 主業種区分別の構成(プロフィール①)
2-2. 年間売上高規模別の構成(プロフィール②)
2-3. サンプル特性と分析上の留意点
 
3. 設問別詳細分析(全体・業種別)
 
3-1. Q1 AIの導入状況
3-2. Q2 AI導入開始時期(開始予定時期)
3-3. Q3 導入・検討しているAI技術
3-4. Q4 導入・検討しているAIソフト
3-5. Q5 AIを活用・検討している業務領域
3-6. Q6 最も活用しているAIユースケース(総合)
3-7. Q6-1 最も活用しているAIユースケース(第1位のみ)
3-8. Q7 AI導入の目的
3-9. Q8 AI導入によって効果が出ている領域
3-10. Q9 AI導入の課題・障壁
3-11. Q10 AI導入のROI (費用対効果)
3-12. Q11 AIを活用しづらい・精度が低い業務領域
3-13. Q12 AI関連の年間投資額(概算)
3-14. Q13 今後1~2年のAI投資方針
3-15. Q14 AI活用の企画・開発・運用体制
3-16. Q15 AIベンダー・SIer選定で重視する点
 
4. 具体的なユースケース・採用AI製品に関する分析
 
4-1. 採用ソフト・ツールのランキングと特徴(Q4FA)
4-2. 業務領域別の具体的ユースケース詳細(Q5-1)
4-3. AI活用が進む領域・進まない領域の深層(定性コメント分析)
 
5. 深掘りクロス集計分析(導入ステイタス別の課題と選定基準)
 
5-1. 導入ステイタス別に見る課題・障壁の比較分析(Q9)
5-2. 導入ステイタス別に見るAIベンダー・SIer選定重視点の比較(Q15)
5-3. 小売業のAI活用成熟度ステージ
 
6. 主要業種別 AI活用カルテ(8業種プロファイル)
 
6-1. 食品スーパー
6-2. ドラッグストア
6-3. GMS(総合スーパー)
6-4. ファッション専門店
6-5. 百貨店
6-6. ホームセンター・家電量販店
6-7. EC事業者
6-8. その他小売業
 
補1. アパレル企業におけるAI活用の現状
 
補2. 海外小売市場におけるAI活用状況(米国・中国)
 
補3. 日本企業におけるAI活用事例(業務領域別)

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