リテールメディア広告市場の急拡大
2026年に入り、日本のリテール業界で最も注目される潮流のひとつが「リテールメディア」の本格的な普及だ。スーパーやドラッグストア、コンビニ各社が自社の店舗網とID-POSデータを広告媒体として活用し、メーカーからの広告出稿を収益源とするビジネスモデルが定着しつつある。
背景にあるのは、Cookie規制の強化によりデジタル広告の効果測定が難しくなる中、実購買データに基づく広告効果測定への期待の高まりだ。大手ドラッグストアチェーンやスーパーマーケットチェーンでは、店頭デジタルサイネージやアプリ内クーポン配信と購買データを連携させ、広告主に対して「実際に売上につながったか」を可視化するサービスを拡充している。従来は感覚的な棚割り交渉が中心だったメーカーと小売の関係が、データドリブンな協業へと変化している点が特徴的だ。
こうした流れの中で、ID-POSデータと会員IDを紐づけて顧客単位で購買行動を分析する仕組みの重要性が増している。マギーが提供するPowerIDのようなID統合基盤や、i-codeによる商品コード管理の精度向上は、こうしたリテールメディア運用の土台として位置づけられつつある。
人手不足が加速させる省人化・DX投資
コンビニ業界では、深夜帯の人員確保がここ数年で一段と難しくなっており、セルフレジ・セミセルフレジの導入率はすでに大手チェーンで過半数を超える水準に達している。加えて、AI画像認識を用いた発注支援システムや、需要予測に基づく自動発注の導入も進み、店舗オペレーションの負荷軽減が急務となっている。
GMS（総合スーパー）業態においては、不採算店舗の閉鎖・業態転換が続く一方、生き残りをかけた店舗では食品売場への特化やネットスーパー機能の強化が進む。実店舗とECの在庫を一元管理し、店舗を「小型物流拠点」として活用する動きも各社で広がっている。
こうした省人化・効率化投資を支えるのが、需要予測AIや棚割り最適化ツールである。マギーのAIエンジン「Ameba DNA AI」のような、購買履歴から需要を予測し発注業務を支援する技術群は、人手不足という構造課題への実務的な解として現場での採用が進んでいる。
ID-POSデータ活用で進む「個客」マーケティング
ドラッグストア業界では、調剤併設店舗の拡大とヘルス&ビューティケア領域の強化が続く中、会員アプリを通じた購買データの取得と分析が競争優位の源泉となっている。単なる「客層」ではなく一人ひとりの購買パターンに基づく「個客」マーケティングへの移行が加速しており、これに伴いID-POSデータの精度と鮮度がこれまで以上に重視されるようになった。
具体的には、来店頻度や購入カテゴリの変化を捉えてタイミングよくクーポンを配信したり、特定の健康関心層に向けた商品提案を行ったりする施策が、大手チェーンを中心に本格運用されている。こうした取り組みの成否は、POSデータと会員IDの名寄せ精度、そして分析基盤の使いやすさに大きく左右される。
マギーが提供するPALのような統合データ分析プラットフォームは、こうした現場のニーズに応える形で、バイヤーやマーチャンダイザーが日々の意思決定にデータを活用しやすくする役割を担っている。
2026年のリテール業界は、人手不足という構造的課題とデータ活用の高度化という両輪が交差する転換期にある。今後も各業態で、省人化とパーソナライズを同時に実現する取り組みが加速していくと見られる。