生成AI活用事例 小売業界編【2026年版】
はじめに
本記事は、2024年に公開した「生成AI活用事例 小売業界編」を2026年版として全面リライトしたものです。あれから約2年、生成AIは「試しに触ってみる」フェーズから「実業務に組み込んで成果を出す」フェーズへと着実に進んでいます。今回は掲載事例を、2025〜2026年に発表された最新の6事例（+関連ベンダー動向1事例）に刷新し、出典・発表時期とあわせてご紹介します。
- 生成AIの導入を検討しているが、具体的な活用方法に悩んでいる方
- 導入後の実績や、その後の広がりについて知りたい方
そんな皆様には必見の内容となっています！ぜひご一読お願いします。
小売業界における生成AIの活用領域について
小売業界は、顧客ニーズの変化や在庫管理の難しさ、人手不足といった課題を抱えており、この解決手法として生成AIの活用が進んでいます。例えば、AIは顧客データを分析し、個別化された商品提案を行うことで購買意欲を高めたり、過去の販売データから需要予測を行い、適切な在庫量を維持することが可能です。さらに、自動化された業務プロセスによって人手不足の解消にも寄与します。従来は需要予測において予測AIが主流でしたが、2026年現在では、この予測AIと生成AIを掛け合わせ、発注提案文や販促コンテンツ、接客対応まで一気通貫で自動生成する動きが広がりつつあります。
事例①：セブン-イレブン・ジャパン 全社生成AI基盤「AIライブラリー」
📅 2025年6月発表／2025年8月 全社展開予定
課題
全社員がデータを活用するにはリスキリングのハードルが高く、習得にも時間がかかっていました。人手不足のなか、生産性向上と業務のDX化への対応も急務となっていました。
ソリューション
Anthropic（Claude Opus 4／Sonnet 4など）、Google（Gemini 2.5 Pro／Flashなど）、OpenAI（GPT-4.1／GPT-4oなど）に、画像生成のImagen 4・DALL·E 3を加えた計13種類のモデルを目的に応じて使い分けられる生成AI基盤「AIライブラリー」を構築。2025年8月をめどに約8,000人の全社員へ展開します（6月時点で20部門・約4,000人が利用）。議事録・稟議書の作成、商品開発のアイデア出し、POS・SNSデータの分析などに活用し、「生成AIファースト」を全社の合言葉に掲げています。
効果
議事録作成は1会議あたり平均40分→10分（約75%削減）、稟議書の起案は3時間→約1時間（約67%削減）、商品企画の一部工程では最大90%の時間削減という報告があります。
出典：日本経済新聞「セブンイレブン、生成AIを全社員に 13種モデル使い分け」（2025年6月11日）／日経クロステック「セブン-イレブンがLLM13種使える生成AI基盤を全社展開、商品開発などに活用」（2025年6月）
事例②：イオンリテール 次世代型従業員マニュアル「AIアシスタント」
📅 2025年5月発表／2025年6月 実装開始
（出典：イオンリテール株式会社 プレスリリース／PR TIMES、2025年5月15日）
課題
数千〜数万ページに及ぶ業務マニュアルや関連法令を、新人・若手従業員が短期間で把握するのは困難でした。約400店舗・従業員約10万人という規模での情報共有・情報格差も課題で、特にサービスカウンターは覚えるべきオペレーションが通常の売り場の約1.5倍にのぼります。
ソリューション
Microsoft Azure OpenAI Serviceを活用し、マニュアルや法令を学習したAIが従業員からの音声・文字の質問に自動で回答する「次世代型の従業員マニュアル『AIアシスタント』」を開発。2025年6月から関東・北陸信越・東海・近畿・中四国の約390店舗で実装し、免税対応、落とし物対応、公共料金の支払い、株主優待の説明などに対応しています。
効果
事前の読み込みが不要になり、習熟スピードが向上しました。専用の多機能端末は2025年度に約1万台を導入し、2026年度までに順次計約5万台を店舗スタッフへ配布する計画です。イオングループ全体でもExa Enterprise AI「exaBase 生成AI」を全業態90社・約1,000人に導入し、人事部門では翻訳・文章レビュー・コード生成などで月130時間の業務削減を実現しています。
出典：イオン株式会社プレスリリース（PR TIMES、2025年5月15日）／Microsoft Customer Stories「イオンリテールが実現したMicrosoft AI活用の次世代型従業員マニュアル『AIアシスタント』」（2025年8月29日）／流通ニュース（2025年5月15日）
事例③：ファミリーマート 「AIレコメンド発注」で発注業務を効率化
📅 2025年6月末 運用開始／2025年7月発表
課題
発注業務が店舗ごとの実績や経験に依存しており、欠品による機会損失や、過剰発注によるフードロスの発生が課題となっていました。
ソリューション
AIが過去1年間の販売実績、店舗周辺の時間帯別・性別・年代別の通行量、気象データ、カレンダー情報を分析・学習し、おむすび・弁当・サンドイッチなどの最適発注数を日別・便別・単品別に自動で推奨する「AIレコメンド発注」を導入。立地が似ていて利益率の高い店舗を「お手本店」とし、自店にない売れ筋商品の発注を提案する機能も備えています。2025年6月末から全国500店舗で運用を開始しました。
効果
発注業務にかかる時間を1週間あたり約6時間削減しました。効果を検証したうえで、対象店舗の拡大を検討しています。
出典：ITmedia「ファミマ『AI発注』導入 週6時間の業務削減」（2025年7月11日）／Impress Watch「ファミマ、『AIレコメンド発注』導入 "お手本"を提案」（2025年7月11日）
事例④：ローソン 生成AIによる商品開発を本格化
📅 2025年12月発表／2026年 本格化
課題
省人化への対応に加え、先入観にとらわれない新しい商品アイデアをいかに生み出すかが課題となっていました。
ソリューション
竹増貞信社長が読売新聞のインタビューで、2026年からAIを活用した商品開発を本格化すると表明しました。従来の市場調査の取りまとめにとどまらず、AIによる具体的な商品提案の活用も検討し、パン・米飯・菓子類など幅広い分野で可能性を探ります。2024年夏には本社全社員約4,000人が業務で生成AIの利用を開始しており（アイデア創出・会議要約・メール作成など）、次世代発注システム「AI.CO」（2024年7月全店導入）は値引きの額とタイミングも提示しています。
効果
これら一連のAI活用も背景に、2025年3〜11月期は全店平均日販が同期間として過去最高の60万1,000円（前年同期比＋2万8,000円）となりました。商品開発への本格活用はこれからの取り組みです。
出典：読売新聞「ローソン、商品開発にＡＩ活用へ…竹増社長『先入観を排し面白い商品を生み出したい』」（2025年12月28日）／日本経済新聞「ローソン全社員が生成AI活用」（2024年）／日経クロステック「ローソン、店舗業務を3割減へ」（2026年1月）
事例⑤：楽天グループ エージェント型AI「Rakuten AI」
📅 2025年12月〜2026年1月 展開／2026年2月 決算発表
課題
ECの検索体験・広告運用・接客をいかにパーソナライズし、収益に直結させるかが課題でした。
ソリューション
エージェント型AI「Rakuten AI」を2026年1月5日に「楽天市場」のスマホアプリへ搭載（2025年12月から全ユーザー展開）。AIコンシェルジュが対話を通じてニーズを理解し、最適な商品を提案します。広告面では配信を自動最適化する「Rakuten Promotion Platform（RPP）」、自社開発LLM「Rakuten AI 3.0」（2025年12月発表）も展開しています。
効果
AI活用による利益創出額は2025年度で255億円（2024年度実績105億円の約2.4倍、当初目標210億円を上回る）。楽天市場・Rakuten Fashionでは検索結果が0件となるケースが1％未満まで減少し、2025年第1四半期の楽天市場の検索経由流通総額は前年同期比10.7％増加。RPPでは店舗あたり流通総額が前年同期比5.1％増、AIを体験したユーザーは未体験ユーザーと比べて再訪頻度が7倍高いと公表されています。2026年度の利益創出目標は315億円（2024年度実績105億円の3倍）です。
出典：ネットショップ担当者フォーラム（Impress）「楽天グループ、AI活用による利益貢献が255億円に」（2026年2月）／楽天グループ「2025年度通期決算説明会補足資料」（2026年2月12日）／楽天グループ公式「Rakuten AI」ページ
事例⑥：三越伊勢丹 AIモデル＋AI検索でEC体験を刷新
📅 2024年3月 協業開始／2025年8月14日発表「AIささげ動画生成サービス」
課題
ファッションECではモデル撮影がブランドの世界観や着用感を伝えるうえで欠かせませんが、スケジュール調整・撮影コスト・リードタイムが大きな制約となっていました。
ソリューション
AI model株式会社と協業し、2025年8月には同社の「AIささげ動画生成サービス」を活用開始（第一弾はジュンヤワタナベマンのEC）。これは、2024年3月から「ISETAN STUDIO」がEC向けAI生成モデルを〈リ・スタイル〉〈プライムガーデン〉〈クローバーショップ〉へ展開してきた取り組みの延長線上にあり、出店ブランド向けのBtoB提供も強化しています。あわせてGoogle Cloud「Vertex AI Search for Commerce」を導入し、AIドリブンなEC検索・パーソナライズを推進しています。
効果
撮影コストの削減とリードタイム短縮を狙いとしています。CTR・売上・離脱率といった具体的な数値は本稿執筆時点では公表されておらず、現在も実証・分析が続けられている段階です。
出典：日経クロストレンド「三越伊勢丹がECで生成AI活用進める狙い 小売り・ECの未来」（2025年）／WWDJAPAN「AI modelがアパレルECに『AI動画生成』、第一弾は三越伊勢丹ECとタッグ」（2025年8月14日）／iret.media「【Google Cloud Next Tokyo 2025】三越伊勢丹が取り組むAIドリブンでのECサイト顧客体験の向上施策」（2025年）
参考情報：TDI 生成AI×デジタルサイネージ「DAiS Signage」（ベンダー動向）
📅 2026年2月16日発表
課題
小売店舗や商業施設で普及するデジタルサイネージは、配信コンテンツ作成の手間とコスト、専門スキル・リソースの不足により、タイムリーな情報発信が難しいという課題がありました。
ソリューション
TDI株式会社がサイネージ配信システム「DAiS Signage」に「生成AIコンテンツ自動作成機能」を搭載。管理画面にテキストを入力するだけでAIが訴求画像を自動生成し、修正・調整から配信までをシームレスに完結できます。「リテールテックJAPAN 2026」で初公開されました。
効果
デザインスキルがなくても訴求力の高いコンテンツを作成・配信できるようになり、「制作ソフトで作成→書き出し→システムへアップロード」という従来の工程を短縮しました。
出典：TDI株式会社「『生成AI×デジタルサイネージ』で配信コンテンツ制作の手間・コストを大幅削減する新機能を発表 リテールテックJAPAN 2026にて初公開」（2026年2月16日）
2026年、小売×生成AIはどう変わったか
2024年時点では、多くの企業がPoC（概念実証）の段階にありましたが、2026年現在は全社展開・本格運用へ移行するフェーズに入っています。今回の6つの事例と参考情報からも、特に次の3つの変化が見えてきます。
複数モデルの使い分けと全社展開
事例①のセブン-イレブンのように、単一のAIモデルではなく用途に応じて13種類ものモデルを使い分ける「マルチモデル」の生成AI基盤を整え、数千〜数万人規模の全社員へ展開する動きが広がっています。事例②のイオンリテールも同様に、約390店舗規模でAIアシスタントを実装しました。
生成AI×エージェント型AIの組み合わせ
文章や画像を「生成する」だけでなく、事例⑤の楽天「Rakuten AI」のように、対話を通じてニーズを理解し提案まで自律的に行う「エージェント型AI」への発展が進んでいます。事例③のファミリーマートのように、需要予測から発注提案までを一気通貫で自動化する動きも同じ潮流にあります。
外部SaaS・ベンダーとの協業によるAI活用
自社開発だけでなく、専門性を持つ外部ベンダーと協業してAI活用を進める動きも見られます。事例⑥の三越伊勢丹は、AI model社の生成AIモデルやGoogle Cloud「Vertex AI Search for Commerce」との協業でEC体験を刷新しました。また、参考情報のTDIのように、小売業界向けにAI機能を組み込んだ製品・サービスを提供するベンダー側の動きも活発化しており、小売企業が今後こうした外部ソリューションを取り込んでいく選択肢は広がっていくとみられます。
※本セクションは、上記7事例から見えてきた傾向を整理したものです。各社の最新の取り組み内容については、それぞれの公式発表をご確認ください。
まとめ
いかがだったでしょうか。今回は、小売業界における生成AIの活用事例を2026年版としてすべて入れ替え、7つの最新事例をご紹介しました。小売業界は、顧客ニーズやトレンドが目まぐるしく変化する激しい競争環境にあります。そこで、多くの企業がその対応策として、生成AIをはじめとするAI技術に注目し続けています。顧客一人ひとりにパーソナライズされた販促コンテンツの作成や、膨大なデータ分析に基づいた販売戦略の立案、そして店舗スタッフの業務効率化など、生成AIは様々な場面で活用が進んでいます。今後は、生成AIとエージェント型AIを組み合わせた、より自律的な業務プロセスへの発展が期待されます。
小売業界における生成AIを活用した業務効率化の支援はインターセクトにおまかせ
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