深刻化する人手不足が加速させる店舗オペレーション改革
2026年現在、リテール業界が直面する最大の経営課題は、依然として人手不足です。生産年齢人口の減少に歯止めがかからない中、スーパーマーケットやコンビニエンスストアの現場では、セルフレジ・セミセルフレジの導入がもはや標準仕様となりつつあります。大手チェーンでは店舗によってセルフレジ比率が過半数を超えるケースも珍しくなく、レジ業務に充てていた人員を品出しや接客、売場づくりといった付加価値の高い業務へシフトする動きが加速しています。
この流れと並行して注目されているのが、AIを活用した発注業務の自動化です。これまでベテラン従業員の経験と勘に頼っていた発注判断を、過去の販売実績・天候・地域イベント情報などを組み合わせたアルゴリズムが代替する事例が増えています。発注精度の向上は廃棄ロスの削減に直結するため、食品を扱うスーパーやコンビニにとっては収益改善とサステナビリティ対応を同時に実現する施策として、現在最も投資が集まっている領域のひとつです。
ID-POSデータを起点とした「売場の個別最適化」
人手不足への対応と並び、2026年のリテール業界を特徴づけるのが、ID-POSデータを起点とした顧客理解の深化です。従来のPOSデータが「何がいつ、いくつ売れたか」を示すものだったのに対し、ID-POSデータは「誰が」購入したかまで紐づけることができます。これにより、年代・性別・来店頻度・併買傾向といった切り口で顧客をセグメント化し、棚割りやプロモーションを個店単位で最適化する取り組みが広がっています。
特にドラッグストア業態では、化粧品・医薬品といった専門性の高いカテゴリーと、食品・日用品といった来店頻度を高めるカテゴリーをどう組み合わせるかが収益の分かれ目になっており、ID-POSデータに基づく併買分析の重要性が増しています。また、プライベートブランド(PB)商品の拡充が各社で進む中、PB購入者の特性を把握し、次に提案すべきNB商品やクーポンを設計する「データドリブンなPB戦略」も、業界内で存在感を強めているテーマです。
こうした顧客単位のデータ分析は、マギーが提供するPAL(購買分析ツール)やPowerID(顧客ID統合基盤)が強みとする領域でもあります。店舗ごとに異なる顧客構成や購買パターンを可視化し、現場の施策に落とし込む仕組みは、人手不足で分析専任者を置きにくい中堅・中小チェーンにとっても導入のハードルが下がりつつあります。
業態の垣根を越えた競争とラストワンマイルの攻防
スーパー、ドラッグストア、コンビニ、GMSという従来の業態区分は、現在ますます意味を薄れさせています。ドラッグストアは食品の取り扱いを拡大して来店頻度を稼ぎ、コンビニは高付加価値な惣菜・デザートで客単価を引き上げ、GMSは改装による専門店モール化で差別化を図るなど、各業態が互いの強みを模倣し合う構図が鮮明です。
この競争環境において、ネットスーパーやラストワンマイル配送への投資も継続しています。即日配送・時間指定配送の整備は、都市部の共働き世帯や高齢世帯からの需要を取り込む上で欠かせないインフラとなりつつあり、実店舗網をどう物流拠点として活用するかが各社の重要な経営テーマとなっています。
人手不足、データ活用、業態間競争という三つの潮流が同時進行する2026年のリテール業界は、店舗の現場力とデータ分析力をいかに融合させるかが、生き残りを左右する局面に入っていると言えるでしょう。i-codeのような商品コード基盤を活用した業界横断的なデータ連携も、今後さらに重要性を増していくと考えられます。