人手不足とコスト増が迫る「省人化」から「省力化」への転換
2026年のリテール業界を語るうえで避けて通れないのが、長年の人手不足とエネルギー・物流コストの上昇に対する構造的な対応である。コンビニ各社ではセルフレジ・完全無人決済の導入が都市部を中心に標準装備となりつつあり、店舗オペレーションの単純な省人化は一巡した感がある。現在の焦点は、限られた人員をどこに再配置すれば売上・利益に最も貢献するかという「省力化」のフェーズに移っている。
ドラッグストア業界では調剤併設型店舗の拡大が続き、食品・日用品の価格訴求だけでなく、健康相談やヘルスケア領域での来店動機づくりが競争軸になっている。一方でGMS（総合スーパー）は、衣料品や住関連など非食品カテゴリーの不振が続き、食品特化型への業態転換や店舗網の見直しが各社で進行中だ。閉店・フォーマット転換のニュースは今や珍しいものではなく、「総合」であることの価値そのものが問い直されている局面と言える。
ID-POSデータとAIによる需要予測の精度競争
こうした環境変化のなかで各社が力を入れているのが、ID-POSデータを起点とした需要予測とパーソナライズドマーケティングである。従来のPOSデータは「何が、いつ、いくつ売れたか」を把握する手段にとどまっていたが、会員IDと紐づけたID-POSデータを活用することで、「誰が、どのような購買文脈で商品を選んでいるか」まで踏み込んだ分析が可能になっている。
特にスーパーマーケットでは、天候・季節・地域イベントといった外部要因とID-POSデータを掛け合わせた需要予測により、欠品ロスと廃棄ロスの同時削減を狙う取り組みが広がっている。食品ロス削減は環境対応としての側面に加え、原材料・エネルギーコストが高止まりする現在、粗利改善に直結する経営課題として位置づけられている。
マギーが提供するPAL（ID-POS分析基盤）やPowerIDのような仕組みは、こうした「購買データを経営判断に変換する」ニーズに応えるものだ。i-codeによる商品データベースの整備や、Ameba DNA AIを用いた顧客セグメント分析は、単なる販促施策の最適化にとどまらず、品揃え戦略・棚割り・新規出店判断といった、より上流の意思決定にまで活用範囲を広げつつある。
ネットスーパーとOMOの「次の一手」
コロナ禍を契機に拡大したネットスーパー・ネットドラッグは、現在は成長率こそ鈍化したものの、顧客接点の一つとして定着した。各社の関心は新規利用者の獲得から、既存会員の購買頻度・購買単価をいかに高めるかという収益化フェーズへと移っている。
ここでも鍵を握るのがデータである。実店舗とECの購買履歴を統合したID-POSデータは、OMO（Online Merges with Offline）戦略の精度を左右する基盤情報となる。例えば、実店舗でよく購入される商品カテゴリーをECのレコメンドに反映させたり、逆にECでの閲覧・購買傾向を実店舗の品揃えにフィードバックしたりする動きが、大手チェーンを中心に広がっている。
コンビニ業界においても、会員アプリを軸にした来店促進と、店舗ごとの立地特性に応じた商品構成の最適化が同時に進んでいる。画一的な全国一律の品揃えから、エリア・時間帯・客層に応じたきめ細かな対応へと舵が切られており、その精度を支えるのもまたデータ基盤である。
2026年のリテール業界は、店舗フォーマットや価格競争といった従来型の差別化要因に加え、「保有するデータをどれだけ経営判断のスピードと精度に転換できるか」が、各社の競争力を左右する時代に入っていると言えるだろう。