AI時代の店舗集客と在庫データ連携、カンリーがサミットの知見を公開

発表内容のポイント

• 購買行動がAIとの会話へ移行し、店舗情報のデータ整備が来店を左右する要因に
• リアルタイムの在庫データ連携により、検索流入や実店舗への誘導を強化
• AIが理解しやすいデータ構造の構築と、店舗独自のデータ活用が今後の競争軸に

発表の背景

AIエージェントが購買行動を代替・支援する「エージェンティックコマース」の市場規模は、2040年までに国内で26.3兆円規模に達すると予測されています。一方で、2035年にかけてサービス業や小売業を中心に深刻な労働力不足が懸念されています。このような環境変化の中で、店舗事業者がAIに認識され、顧客の来店候補に残り続けるためのデータ戦略が急務となっています。

何が発表されたのか

公開された資料では、カインズやキタムラなどの業界リーダーが登壇したサミットの議論をまとめています。特にキタムラの事例では、店舗の在庫データをAI集客のインフラと位置づけ、「カンリーローカル在庫」を導入したテストにより、Google ショッピング経由の流入が約2倍に増加した実績が紹介されています。同社の調査によると、カメラ購入者の90%がWebで情報収集し、88%が店舗で実機を確認して購入しており、Webと実店舗を繋ぐ在庫情報の可視化が重要視されています。

製造業・生産管理への見方

製造業や生産管理の視点において、本発表は「製販在のデータ連携」が最終的な販売チャネルや顧客接点に与える影響の大きさを示しています。工場や倉庫で管理される在庫データが、リアルタイムにWebやAIに連携されることで、直接的な店舗集客や売上に直結する時代が到来しつつあります。生産現場が持つ正確な在庫・製品データを、いかに迅速かつ「AIが理解しやすい構造」で流通・販売部門へ受け渡せるかという、サプライチェーン全体のDX視点として重要な知見と言えます。

現場で確認したいポイント

• 自社の製品・在庫データが、販売店や自社店舗のWebシステムとリアルタイムに連携できているか
• 製品スペックや用途情報が、AIに認識されやすいデータ構造（AI-Ready）として整理されているか
• 生産・在庫管理システムの刷新において、将来的なAI連携や外部データ連携を視野に入れているか

確認しておきたい点

本資料で示されているエージェンティックコマースの市場予測や労働力不足の推計は、外部機関の予測に基づいた将来予測であり、実際の市場動向や導入効果は各企業の事業形態やシステム環境によって異なる可能性があります。

関連リンク

• カンリー店舗集客 公式サイト：店舗集客メディアの一括管理・分析・運用サービス
• 発表企業のPR TIMESページ

出典情報