海外と日本のリテールメディアトレンド比較：次に来る波を掴む方法

エグゼクティブサマリー

リテールメディアは、オンライン広告における第三の波として世界的に急成長しており、検索広告、ソーシャルメディア広告に続く重要なトレンドとなっています 。この動きは、小売業者が保有する豊富なファーストパーティデータを活用し、購買時点で消費者にリーチできるという独自の価値提案に基づいています。本レポートでは、グローバルおよび日本のリテールメディア市場の最新動向を分析し、主要プレイヤーの戦略、技術革新、そして日本企業がこの新たな波を捉え、競争優位を確立するための戦略的指針を提示します。

世界市場では、Amazonが圧倒的なシェアを誇り、米国と欧州では市場の最大75%を占めることもあります 。しかし、Walmart、Kroger、Targetといった他の大手小売業者も独自のネットワークを急速に拡大しており、中国ではAlibaba、JD.com、Pinduoduoなどが独自の進化を遂げています 。これらの市場では、オンサイト広告（スポンサードプロダクト、バナー広告）が依然として主流であるものの、オフサイト広告や、特に成長が期待されるインストアメディア（デジタルサイネージ、電子棚札など）への投資が活発化しています 。AIと高度なデータ分析は、パーソナライゼーション、広告効果測定、オムニチャネル戦略の推進において不可欠な要素となっています 。

一方、日本のリテールメディア市場は、2030年までに23億240万米ドル規模への成長が見込まれ、年平均成長率（CAGR）13.3%（2025年～2030年）と堅調な拡大が予測されています 。楽天、セブン&アイ・ホールディングス、イオン、ファミリーマートといった国内大手小売業者が、それぞれの顧客基盤とデータ資産を活用したリテールメディア事業を推進しています 。しかし、日本市場は米国のような巨大プラットフォーマーが存在せず、市場が断片化しているという課題や、厳格な個人情報保護規制への対応、オンラインとオフラインのシームレスな顧客体験構築といった特有の課題に直面しています 。

本レポートは、これらのグローバルと日本の比較分析を通じて、日本企業が取るべき戦略的アプローチを明らかにします。具体的には、ファーストパーティデータの戦略的活用、AI技術の導入によるパーソナライゼーションの深化、インストアメディアの革新、そして断片化された市場における標準化とネットワーク化の推進などが鍵となります。これらの取り組みを通じて、日本企業はリテールメディアの次なる波を捉え、持続的な成長を実現することが期待されます。

グローバルリテールメディアの潮流：成長を牽引する要因と主要プレイヤー

世界市場の概観：急成長の背景と市場規模

リテールメディアネットワーク（RMN）市場は、業界トレンドの進化、技術の進歩、消費者の需要の変化に牽引され、大幅な成長を遂げています 。オンライン広告における第三の大きな進化と位置づけられており、第一の波である検索広告、第二の波であるコンテンツ・コンテクスチュアルメディア（ソーシャルメディアを含む）に続き、トランザクションに焦点を当て、ブランドが購買時点で消費者にエンゲージすることを可能にしています 。

5年前にはAmazon、Walmart Connect、Target Roundel、Kroger、Tesco Dunnhumbyなど数えるほどしかなかったRMNは、中国以外で200以上に増加し、市場規模（中国を除く）は約900億ドルに達しています 。2024年の世界のリテールメディア広告費は1548億ドルに達し、2025年には14.8%増の約1777億ドルに達すると予測されています 。この成長は、ブランドがより良いターゲティング能力とアトリビューション能力を求めて、従来の広告予算をリテールメディアにシフトしていることによって加速されています 。

主要プレイヤーとその戦略：米国、欧州、中国の事例

グローバル市場では、特定のプレイヤーが市場をリードし、それぞれ独自の戦略でリテールメディアの進化を牽引しています。

• Amazon（米国、欧州）: 世界のリテールメディア市場で支配的な地位を占めており、平均して35%、米国と欧州では最大75%のシェアを握っています 。オンサイト広告（スポンサードプロダクト、ウェブサイト上のバナー）とオフサイト広告（第三者ウェブサイト上のバナー、オーディエンスフィード拡張）を提供しています 。
• Walmart Connect（米国）: オンサイト、オフサイト、インストアの広告プレースメントを提供し、数十億ドルの広告収益を生み出しています。CTV（コネクテッドTV）広告やプログラマティック広告を統合し、ブランドが複数のタッチポイントでキャンペーンを展開しやすくしています 。Path to Purchase Institute（P2PI）の2023年の調査では、回答者の70%以上が全指標で「良い」以上の評価を与えています 。
• Kroger Precision Marketing (KPM)（米国）: Krogerのロイヤルティデータを活用し、実用的でターゲットを絞った広告を提供しています 。P2PIの2024年トレンド調査では、ターゲティング効果、トラフィック誘導、測定能力、データ共有の各項目で1位にランクされました 。オンサイトディスプレイ、Eメール/ダイレクト、DOOH（デジタル屋外広告）ネットワークを提供しています 。Happy Eggのケーススタディでは、Krogerを含むリテールメディア活動をSkaiのプラットフォームに統合した結果、CPA（顧客獲得単価）が5%減少し、収益が30%増加、ROAS（広告費用対効果）が10%改善しました 。また、KrogerのプライベートブランドであるSimple Truthは、デジタルメディアとターゲットを絞ったダイレクトメールを組み合わせることで、店舗売上を103%増加させました 。
• Target Roundel（米国）: 初期のRMNの一つです 。P2PIの2023年の調査では、回答者の70%が測定能力について「良い」以上の評価を与えています 。
• Tesco Media & Insight（欧州 – 英国）: 初期のRMNの一つ（Dunnhumby）です 。ITVと提携し、ブランドがTescoの買い物客データを活用してテレビ広告キャンペーンのターゲットを設定できるようにしています 。
• Carrefour（欧州 – フランス）: 欧州の主要プレイヤーの一つです 。Netflixと提携し、両プラットフォームで顧客をターゲットにするパイロットプログラムを実施しています 。Carrefour UAE店舗におけるMAFのPrecision Mediaは、インストアのリテールメディア革新の一例です 。
• Zalando Marketing Services (ZMS)（欧州）: Zalando上でファッション・ライフスタイルブランドのプレゼンスを高め、欧州全体で約5000万人のアクティブ顧客にリーチしています 。メディアサービス（Ad Manager経由のスポンサードコレクション、スポンサードプロダクト）、クリエイティブサポート、インサイトを提供しています 。キャンペーン効果測定のためにインクリメンタリティリフト調査を実施しており、例えばブランドフォロー数が平均255%増加、ウィッシュリストへの追加が24%増加といった成果を上げています 。My Essential Wardrobe、Ellos、Vero Modaなどのケーススタディがあります 。
• Alibaba (Taobao/Tmall)（中国）: 主要プレイヤーの一つです 。ライフスタイルコンテンツプラットフォーム「小紅書（Xiaohongshu/RED）」との戦略的パートナーシップを強化し、TaobaoおよびTmallストアの商品リンクを小紅書のコンテンツ投稿に直接埋め込めるようにし、コンテンツとコマースを橋渡ししています 。共同マーチャントアカウントとパフォーマンスダッシュボードも提供しています 。広告フォーマットには、検索広告、ディスプレイ広告（画像、動画、テキスト、リンク）、ブランドゾーンなどがあります 。
• JD.com（中国）: マーチャント向けに独自のAIGC（AI Generated Content）コンテンツ生成プラットフォーム「京点点（Jingdiandian）」を開発し、高品質な商品画像、コピー、ショート動画などを提供しています 。インテリジェントマーチャントアシスタントは24時間365日の運用サポートを提供します 。Apple Vision Pro向けの没入型ショッピングアプリ「JD.Vision」をリリースしました 。小売業やその他の産業向けに調整された大規模言語モデル「ChatRhino（言犀）」も発表しています 。Tencentとの「京騰計画」では、消費データとソーシャルデータを連携させています 。
• Pinduoduo（中国）: グループ購入を特徴とする独自のソーシャルコマースモデルを展開しています 。特に地方都市の価格に敏感な消費者をターゲットにしています 。広告フォーマットには、ディスプレイ広告、検索広告、ライブストリーミング広告、グループ購入広告、インタラクティブ広告などがあります 。WeChatやDouyin（抖音）などのソーシャルメディア、インフルエンサーマーケティング、ゲーミフィケーションを活用しています 。

グローバル市場を形成する主要トレンド

世界のリテールメディア市場は、いくつかの重要なトレンドによってその様相を変えつつあります。

• ファーストパーティデータの収益化: サードパーティクッキーの段階的廃止に伴い、小売業者が保有する独自の顧客インサイトの価値が高まっています 。これがRMNの基盤となっています。
• プログラマティック広告: 広告購入プロセスを簡素化し、複数のRMN間での効率的なキャンペーン管理を可能にし、小売業者が広告枠を最適化するのに役立っています 。その重要性は今後さらに増すと予想されます 。
• オムニチャネル統合: オンラインとオフラインのチャネル間で一貫したショッピング体験を創出する動きが加速しています 。KrogerやWalmartのような小売業者はこの点に注力しています 。
• 広告在庫とフォーマットの拡大: オンサイト広告（市場の86%）とオフサイト広告（市場の11%）を超えて、インストア広告（次のフロンティアであり、一部の小売業者ではRMN収益の40%を占める可能性）へと拡大しています 。これには、購入可能な動画、AR/VR、インタラクティブディスプレイなどが含まれます 。
• 非エンデミック広告の成長: 小売業者が、自社の中核的な商品カテゴリー以外の広告主（例えば、食料品小売業者に広告を出す金融サービスなど）を引き付ける動きが活発化しています 。
• 小売業者による内製化の進展: RMNが成熟するにつれて、サードパーティのAdTech企業への完全な依存から脱却し、自社で技術スタックのより多くを保有する傾向が見られます 。

グローバルな視点からの深い考察

AdTechとリテールメディアの共進化は、この市場のダイナミズムを象徴しています。初期段階では、小売業者はCriteoやCitrusAdのようなAdTech企業の技術や確立された広告ネットワークを活用してRMNを立ち上げることが一般的です 。これにより、迅速な市場参入と規模の拡大が可能になります。しかし、RMNが成熟し、小売業者がデータ活用や広告運用のノウハウを蓄積するにつれて、マージンの改善、効率性の向上、そしてデータ主導の意思決定強化を目指し、技術スタックのより多くの部分を自社でコントロールしようとする動きが見られます 。AdTech企業もまた、AIを活用した高度なオーディエンスターゲティングや予測入札といった機能を提供することで、この変化に対応しています 。この相互作用は、AdTech企業には継続的なイノベーションと柔軟なパートナーシップモデルの提供を求め、小売業者には市場投入までのスピードと自社管理・マージン改善のバランスを考慮した長期的な技術戦略の策定を促しています。

市場のさらなる成長と効率化のためには、標準化が不可欠です。プログラマティック広告は複数のRMN間での広告購入を簡素化する上で重要な役割を果たしますが 、測定基準の欠如は依然として大きな課題であり、パフォーマンス評価やメディアプランニングを困難にしています 。IAB（インタラクティブ広告協議会）やMRC（メディア評価協議会）によるリテールメディア測定ガイドラインの策定は、この課題への対応を示すものです 。指標、レポート作成、購入プロセスにおける標準化が進まなければ、特に中小規模の広告主やリテールメディアを初めて利用する広告主にとって、広告予算を広範なRMNエコシステム（一部の大手プレイヤー以外）に配分する際の摩擦が増大し、市場全体の成長を鈍化させる可能性があります。

リテールメディアネットワーク（RMN）の影響は、単なる広告収益の増加に留まりません。RMNは、買い物客のエンゲージメントを高め、ロイヤルティを醸成し（Kroger Precision Marketingのロイヤルティデータ活用事例 ）、さらにはマーチャンダイジングや価格戦略に関する情報を提供するなど（AIによる価格設定やマーチャンダイジングへの活用 ）、小売ビジネス全体に多面的な価値をもたらします。プライベートブランドの広告展開 も、小売業者自身のブランド戦略を強化し、全体的な収益向上に貢献します。したがって、小売業者はRMNを単なる広告販売チャネルとしてではなく、顧客理解を深め、ショッピング体験全体を向上させることで中核的な小売事業を強化できる戦略的資産として捉えるべきです。このような包括的な視点は、RMNへのより大きな投資と組織内での連携を正当化するでしょう。

日本のリテールメディア：独自のエコシステムにおける現状と課題

現在の市場環境：規模、成長性、主要プレイヤー

日本のリテールメディアネットワーク市場は、2024年の市場収益11億4790万米ドルから、2030年には23億240万米ドルに達すると予測されており、2025年から2030年までの年平均成長率（CAGR）は13.3%と堅調な成長が見込まれています 。2024年時点で、日本は世界のリテールメディアネットワーク市場の3.6%を占めています 。別の調査では、日本のリテールメディア広告市場は2023年の3625億円から2027年には9332億円に拡大すると予測されています 。これらの予測は、使用通貨や期間が異なるものの、いずれも日本市場の力強い成長を示唆しています。

国内主要プレイヤー:

• 楽天グループ: 国内最大級のECサイト「楽天市場」と1億以上の楽天IDを基盤に、消費行動分析データに基づいた精緻なターゲティング広告（検索広告、ディスプレイ広告、動画広告）を展開しています 。楽天スーパーポイントを通じた長期的な顧客関係構築とパーソナライゼーションに注力しています 。
• セブン&アイ・ホールディングス（例：セブン-イレブン）: グループ横断でリテールメディア事業を推進。セブン-イレブンの店頭デジタルサイネージ、ECサイト「Omni7」、アプリ「7iD」などを活用し、パーソナライズされた広告を配信しています 。セブン-イレブンのアプリでは、トップバナーでのクーポン配布により購買率が数倍に向上し、今後は店頭デジタルサイネージの活用も強化する計画です 。アプリを中心としたリテールメディア戦略により、購買率は2.3倍に増加しました 。
• イオン: ロイヤルティプログラムに環境配慮型インセンティブを導入しています 。発注業務を効率化する「AIオーダー」システムを開発・導入しています 。サイバーエージェントとの提携により、亀田製菓がイオンリテールのショッピングアプリで販促キャンペーンを実施しました 。
• Yahoo! JAPAN ショッピング: ディスプレイ広告（バナー・テキスト広告、運用型・予約型）、アイテムマッチ（ストアマッチ）、ソリューションパッケージ、PRオプション、Yahoo!プロモーション広告など、多様な広告サービスを提供しています 。Fez社の「Urumo Ads」はYahoo!広告と連携し、購買ターゲティングや効果検証ソリューションを提供しています 。
• ファミリーマート: リテールメディアへの注力度が高く、大型の店頭デジタルサイネージ、レジ前モニター、紙媒体のチラシ、さらには店内ラジオ番組などを活用した多角的な広告展開を行っています。紹介された商品の中には売上が70%増加したものもあり、AIカメラによる視聴率分析と改善にも取り組んでいます 。
• ヤマダデンキ: 店頭サイネージとアプリを連動させたリテールメディアを展開。アプリ広告で来店を促進し、店頭や棚前のサイネージと連動してアプリにプッシュ通知を送信します。既に700店舗に7000枚のサイネージを設置し、アプリダウンロード数は1000万回を超えています。このシステムにはAdInte社のIoT端末「AIBeacon」が活用されています 。

国内アドテクノロジー企業:

• サイバーエージェント: 小売企業のリテールメディア立ち上げ・運用を包括的に支援。オンライン（アプリ・EC）からオフライン（デジタルサイネージ）まで、AIを活用した1to1マーケティングやUI/UX改善などを提供します 。亀田製菓とイオンリテールのアプリキャンペーンを支援しました 。
• Fez（「Urumo Ads」）: リテールデータプラットフォーム「Urumo」を基盤に、14社の流通企業と連携し、ID横断の購買データなどを管理・分析。「Urumo Ads」は主要広告メディア（Google、Meta、TVer、X、LINE、SmartNews、TikTok、Yahoo!、ABEMA）と連携し、購買効果検証機能を提供。既に480以上のブランドが利用しています 。
• AdInte: IoT・AIソリューションを提供。ヤマダデンキが採用した「AIBeacon」などが代表例。ジョンソン・エンド・ジョンソン、花王、サントリーなど大手企業への導入実績もあります 。
• CARTA HOLDINGSおよびunerry: 主要24社とプロジェクトを組成し、指標の標準化に取り組んでいます 。unerryはSalesPlus、電通と共に、テレビCM接触者の来店・購買を計測・分析する「TV de Sales＋」を提供開始しました 。

日本市場特有の課題と機会

日本のリテールメディア市場は成長の可能性を秘めている一方で、特有の課題と機会が存在します。

課題:

• 市場の断片化: 米国のAmazonやWalmartのような圧倒的なシェアを持つRMNプラットフォームが存在せず、多くの中小規模RMNが乱立しているため、広告主が求める広範なリーチを確保することが困難です 。
• データプライバシーへの懸念と規制遵守: 消費者のプライバシー意識の高まりやデジタル広告規制の強化（日本におけるAPPI など）に対応するため、堅牢なデータ管理とコンプライアンス体制の構築が求められます 。小売業者は、AIを活用したレコメンデーションなどにおいて、透明性の確保とオプトイン方式の徹底が必要です（楽天の事例 ）。
• オンラインとオフラインの統合: 店頭での買い物客のデジタルリテラシーの多様性を考慮し、オンラインとオフラインを統合したクロスチャネル戦略が不可欠です 。依然として実店舗が小売市場の流通総額の大部分を占めています 。
• パーソナライズされたインストア体験: オンラインでのインタラクションから実店舗での体験まで、一貫性のあるリアルタイムな1to1メッセージングを実現するツールが不足しています 。
• 顧客体験の優先: RMNが収益化を目的とするものであっても、過度な広告表示によって買い物体験が損なわれることは避けなければなりません 。

機会:

• 標準化されたネットワークの構築: 複数のRMNを束ね、指標を標準化することで、広告主により広範なリーチを提供し、キャンペーン管理を簡素化する機会があります 。CARTA HOLDINGSとunerryのプロジェクト はその一例です。
• クロスチャネルソリューションの開発: デジタルとフィジカルな小売体験のギャップを埋める革新的なソリューション開発の機会があります。これにより、オンライン・オフラインを問わず、パーソナライズされたメッセージやオファーをシームレスに提供できるようになります 。
• インストアパーソナライゼーションの強化: 日本における実店舗の優位性を活かし、リテールメディアデータを活用したよりパーソナルなインストア体験を創出する機会があります。実店舗内でリアルタイムな1to1メッセージングやカスタマイズされたオファーを可能にするツールや技術の開発が期待されます 。
• AI導入の加速: パーソナライゼーション、チャットボット、予測分析などにおけるAI活用の機運が高まっています 。政府によるAI導入支援も追い風となります 。
• サステナビリティへの注力: AIを活用した環境配慮型施策（エネルギー最適化、廃棄物削減など）は、日本の環境問題へのコミットメントと合致し、新たな価値創造の機会となり得ます 。イオンの環境配慮型ロイヤルティインセンティブ などが参考になります。

国内における新たなイノベーションと事例の断片

日本国内でも、リテールメディアを活用した独自の取り組みや成果が見られ始めています。

• セブン-イレブン アプリ: アプリのトップバナーでのクーポン配布により、購買率が数倍に向上しました 。今後は、店内のデジタルサイネージを活用した広告配信にも注力し、さらなる購買促進を図る予定です 。
• ファミリーマート インストアメディア: 販促対象となった商品の中には、売上が70%増加したものもありました 。AIカメラを導入し、サイネージの視聴データを分析して改善に繋げるなど、運用体制の高度化も進んでいます 。
• ヤマダデンキのアプリ・サイネージ連携: アプリ広告で来店を促し、店内のサイネージと連動してアプリにプッシュ通知を送るという統合システムを構築しています 。
• Fez社の「Urumo Ads」: 広告接触データと実店舗での購買データを紐付けることで「購買検証」を行い、広告のROIをより明確に可視化するソリューションを提供しています 。
• 小売業におけるAI活用（リテールメディアデータ活用との関連性）:
  • 楽天: AIを活用して商品推奨、検索機能、顧客サポート、分析機能などを強化しています 。
  • イオン: AIを活用したセルフレジの最適化や「AIオーダー」システムを導入しています 。
  • その他小売業者（セブン-イレブン、ローソン、イトーヨーカ堂、ユニクロ、ニトリなど）も、AIを需要予測、在庫最適化、パーソナライズされた推奨などに活用しており、これらの豊富なデータがリテールメディア戦略の基盤となり得ます 。

日本市場への深い洞察

日本市場における「断片化のパラドックス」は、注目すべき現象です。市場に支配的なプレイヤーが不在であるという課題 は、一方で標準化されたネットワーク構築（CARTA/unerryのプロジェクト ）や、Fez社のUrumo Ads のような特化したアドテクノロジーソリューション開発の触媒となっている可能性があります。この状況は、協力関係の構築と共通基準の採用を促し、単一の巨大企業に依存しない、より多様で強靭なアドテクノロジーエコシステムの育成に繋がるかもしれません。その成否は、小売業者が協力し、共通の標準を受け入れる意欲にかかっています。

また、日本のリテールメディアネットワークにとって、「信頼と透明性」は譲れない柱となるでしょう。日本の消費者は「安心感」「高品質な製品」「信頼できるブランド」を重視する傾向があり 、データプライバシーに対する懸念も高いです 。個人情報保護法（APPI） がデータ利用を規定しており、楽天がAIによるレコメンデーションにオプトイン方式を採用していることからも 、その重要性が伺えます。倫理的なデータ利用を通じて信頼を構築することは、他の市場よりも日本での普及と長期的な成功にとって、より決定的な要素となるでしょう。これを適切に行うことができれば、競争上の優位性にもなり得ます。

さらに、インストア体験は、日本のリテールメディアにおける重要な差別化要因となるでしょう。依然として実店舗が日本の小売市場の大部分を占めており 、ファミリーマートの多感覚に訴えるインストアメディア やヤマダデンキのアプリとサイネージの連携 といった革新的な取り組みは、この分野への注力を示しています。課題は、これをいかにパーソナライズできるかです 。日本の小売業者は、実店舗の高い集客力を活かし、オンラインデータとシームレスに統合された洗練されたインストアのリテールメディアで主導権を握る独自の機会を有しています。これは、単なるデジタルサイネージの設置を超え、真にインタラクティブでパーソナライズされた体験の提供を意味します。

技術的触媒：リテールメディアの進化を加速する力

AIと高度データ分析の変革的影響

AIと高度なデータ分析は、リテールメディアの進化において中心的な役割を果たしています。

グローバルトレンド:

AIは、価格設定、マーチャンダイジング、在庫管理といった小売業務全般、そしてリテールメディアにおける大規模なパーソナライゼーション、キャンペーンの自動化、セグメンテーションといった領域に革命をもたらしています 。特にジェネレーティブAI（生成AI）は、検索トレンドに基づいたリアルタイムな広告パーソナライゼーションを可能にしています 。GUCCIが電話接客サービスに生成AIを導入し、売上を30%向上させた事例や 、Walmartが開発中の生成AIショッピングアシスタント はその可能性を示しています。AIを活用したメディアは、ROAS（広告費用対効果）の向上、来店者数の増加、売上増といった具体的な成果を上げています 。AdTech企業も、オーディエンスターゲティング、商品推奨、予測入札などにAIを広範に活用しています 。マーケターは、キャンペーン最適化、パーソナライゼーション強化、ROI向上を目的にAIを活用しており、小売業者の75%が将来の競争においてAIエージェントが不可欠になると考えています 。具体的には、よりスマートな予算配分提案、リアルタイムなキャンペーン調整、より精度の高いパフォーマンス予測などにAIが利用されています 。84.51°のデータによると、AI主導のパーソナライゼーションを利用しているブランドは、ROASが1.3倍向上しています 。

日本における動向:

日本では、AIを活用したチャットボット、画像認識システム、需要予測のための予測分析などの利用が増加しています 。AIは、パーソナライズされたマーケティング、在庫管理、サプライチェーン最適化などにも活用されています 。一方で、高い導入コストやデータプライバシーへの懸念が、AI導入の制約要因となっています 。サイバーエージェントは、リテールメディア支援において、1対1マーケティングや価格最適化にAIを活用しています 。楽天は商品推奨、検索、顧客サポートに 、イオンはレジ業務の最適化にAIを利用しています 。

データプラットフォーム:

小売業者は、ファーストパーティデータを強化するために、AIを活用したCDP（顧客データプラットフォーム）、データレイク、データクリーンルームへの投資を拡大すると予想されています 。

広告フォーマットの拡大する世界：オンサイトから没入型体験へ

リテールメディアの広告フォーマットは、従来のオンサイト中心のものから、より多様で没入感のある体験を提供するものへと進化しています。

• 現在の主流: オンサイト広告（スポンサードプロダクト、ディスプレイ広告など市場の86%）とオフサイト広告（11%）が依然として中心です 。日本では、2024年時点でディスプレイ広告がリテールメディアネットワーク市場で最大のセグメント（41.62%）であり、動画広告が最も急速に成長しているセグメントです 。
• 拡大の推進力: 市場成長を持続させるための新しい広告フォーマットへのニーズと、ブランド広告主がデジタルクーポンやソーシャルプロモーションなど多様な販促ツールを期待していることが背景にあります 。
• 新たなフォーマット:
  • ショッパブルビデオ（購入可能な動画）: 動画から直接商品を購入できるようにし、発見から購入までのギャップを縮めます 。
  • AR/VR（拡張現実/仮想現実）連携: 購入前に商品を空間に配置して視覚化したり、「試着」したりする体験を提供します 。SephoraのAR機能「Virtual Artist」は、ユーザーの利用率とトラフィックを増加させました 。JD.comはApple Vision Pro向けに「JD.Vision」アプリを開発しています 。
  • インストアインタラクティブディスプレイ: 閲覧履歴や購買履歴に基づいて、パーソナライズされた商品推奨を行います 。
  • コネクテッドTV（CTV）およびデジタル屋外広告（DOOH）: Walmart ConnectはCTVを統合し 、Kroger Precision MarketingはCTVリターゲティングとDOOHネットワークを提供しています 。
  • プラットフォーム特化型イノベーション（東南アジア）: ライブストリーミング、ブランド化されたカーアイコン、スタンプカードチャレンジ、ブランドミッション、アプリ内ゲーミフィケーション、プッシュ通知、インフィード動画など、各プラットフォームが独自のフォーマットを開発しています 。
• アドテクノロジーの役割: Fez社の「Urumo Ads」のようなプラットフォームは、YouTube、Facebook、Instagram、TVer、TikTokなど、幅広い広告メディアと連携しています 。

インストアリテールメディア：顧客エンゲージMENTの新たなフロンティア

インストア（店舗内）リテールメディアは、オンラインの飽和と実店舗の価値再認識を背景に、新たな成長領域として注目されています。

• 重要性の高まり: 欧州やオーストラリアの一部の小売業者では、リテールメディア収益の最大10%がインストアから得られており、将来的には40%に達する可能性も指摘されています 。インストア環境は、オンラインサイトよりもトラフィックが多いという利点があります 。
• テクノロジーと事例:
  • デジタルサイネージとビデオウォール: 。マクドナルドはデジタルサイネージを注文システムに活用し、正確性とスピードを向上させました 。アディダスのポップアップストアでは、デジタルサイネージが顧客エンゲージメントを高め、来店客数を増加させました 。テスラのショールームでは、インタラクティブなタッチスクリーンやVR試乗体験が提供されています 。
  • 電子棚札（ESL）: Walmartは2026年までに2,300店舗に導入予定で、棚札更新時間を2日間から約2分に短縮します。ESLはリテールメディア向けのデジタルサイネージへと進化しつつあります 。
  • コネクテッドスクリーン、スキャン&ペイ、スマートカート: 。日本のトライアルカンパニーはスマートショッピングカートを導入しています 。
  • AI搭載ディスプレイ: AIがリアルタイムの買い物客の行動を分析し、デジタルコンテンツを動的に調整します 。
  • ロボット棚ディスプレイ（Tokinomo Shelfobotなど）: 動き、音、光を使ってインタラクティブな体験を創出します 。
  • ARディスプレイ: QRコードをスキャンすることで、商品のデモンストレーションや詳細情報といったバーチャルコンテンツを表示します 。
  • スマートサンプリングステーション: インタラクティブなキオスク端末で商品の試供品を提供し、フィードバック収集やデジタルクーポン発行を行います（Wakefernの事例 ）。
  • ロイヤルティデータとの連携: 店頭でのターゲットを絞った1対1マーケティングを可能にします 。
  • コンピュータビジョン: 店内での買い物客の動きやエンゲージメントに関するリアルタイムな洞察を得るために活用されます 。
• 日本の事例: ファミリーマート（大型サイネージ、AIカメラ ）、セブン-イレブン（デジタルサイネージ計画 ）、ヤマダデンキ（アプリ連携サイネージ ）などが挙げられます。

技術的触媒に関する深い考察

生成AIは、リテールメディアにおける「クリエイティブの増幅器」として機能し、ハイパーパーソナライゼーションと効率化を同時に実現する可能性を秘めています。生成AIによる動的な広告カスタマイズ 、NVIDIAが提唱する生成AIによるEコマースの再構築、Walmartの生成AIショッピングアシスタント 、JD.comのマーチャント向けAIGCプラットフォーム「京点点」、そしてリテールメディアをハイパーパーソナライズされたコンテンツで強化する可能性 など、その応用範囲は広大です。多様な広告クリエイティブの作成にかかるコストと時間を劇的に削減し、真の1対1パーソナライゼーションを大規模に実現できる可能性があります。これは、セグメントベースのターゲティングを超えて、個々の広告体験へと進化させるものであり、データのプライバシーと品質が適切に管理されれば、広告効果に革命をもたらすでしょう。

インストアリテールメディアの成功は、単にスクリーンを設置するだけでは達成できません。「シームレスなデジタルとフィジカルの統合」が鍵となります。インストアメディアとロイヤルティデータを統合した1対1マーケティングの重要性 、オムニチャネルの一貫性 、棚のQRコードとオンライン情報の連携 、そしてオンラインセグメントとインストアの買い物客セグメントをAIでマッチングさせることによる真のオムニチャネルリテールメディアの実現 などが指摘されています。インストアRMNの真の価値は、オンラインデータ、顧客ID（ロイヤルティプログラム）、リアルタイム分析（コンピュータビジョン やAI搭載ディスプレイ など）と深く統合し、物理的な購買時点で文脈に即したパーソナライズされた体験を提供することによって解き放たれます。これには、従来のDOOHよりも複雑な技術スタックとデータ戦略が必要です。

オンラインとインストアのリテールメディア間には、「測定の溝」が存在します。オンラインRMNはクローズドループ測定を誇りますが 、インストアメディアの売上への直接的な影響を測定することはより困難です 。インストア特有の指標として来店客数、滞在時間、売上リフトなどが挙げられますが 、これらを特定のインストア広告に直接結びつけることは複雑です。チャネル横断での標準化された測定の必要性も指摘されています 。インストアリテールメディアが大きな予算を引き付けるためには、堅牢で標準化された測定方法論が不可欠です。AI、コンピュータビジョン 、IoT（AdInteのAIBeacon など）におけるイノベーションは、この測定ギャップを埋め、オンラインチャネルに匹敵するROIを証明する上で極めて重要になるでしょう。

ギャップを埋める：比較洞察と日本への戦略的示唆

消費者行動とリテールメディアへの反応の比較

リテールメディア戦略を策定する上で、各市場の消費者行動と広告への反応を理解することは不可欠です。

• 日本:
  • 消費者は「安心感」「高品質」「信頼できるブランド」を重視します 。
  • 友人や家族からの口コミが購買行動に大きな影響を与えます 。
  • ブランドの信頼性が重要視され、品質とサービスの一貫性があれば長期的なロイヤルティに繋がる傾向があります 。
  • 必需品を除き、純支出意欲は概して低調で、特に高級品や不要不急品への支出には消極的です 。
  • 食料品、パーソナルケア用品、家庭用品は実店舗で購入し、スポーツ用品や家電製品はオムニチャネルで購入するなど、混合型の購買行動を好みます 。
  • 経済に対する楽観度において、若年層よりも中高年層の方が悲観的です 。
• 中国:
  • トレンドや話題性を重視し、ソーシャルネットワークやインフルエンサーの影響を強く受けます 。
  • オンラインレビューやインフルエンサーの意見が購買行動に大きく反映されます 。
  • 新興ブランドでも急速に信頼を築くことができますが、その信頼は変動しやすい傾向があります。品質や信頼性よりも価格競争力やスピードが重視されることが多いです 。
  • 生鮮食品、ベビー用品、フィットネス・ウェルネス関連の支出意欲が高い一方、クルーズ旅行やフードデリバリーへの支出は抑える傾向があります。オムニチャネルでのエンゲージメントは非常に活発です 。
• 米国・欧州（一般的な推察）:
  • RMNの成長から、価値が提供されればパーソナライズされた広告を受け入れる傾向が示唆されます 。
  • 欧州では、リテールメディアはダイレクトな顧客インサイトを活用したターゲティング広告に利用され、ブランド中心からパフォーマンス重視のキャンペーンへとシフトしています 。
  • 米国では、消費者は1日に平均約6時間をメディアやエンターテイメントに費やしています 。ケーブルテレビや衛星放送の契約者数は減少傾向にあります 。
• データプライバシー規制と消費者の態度:
  • EU: GDPR（一般データ保護規則）は個人の権利を重視しています 。同意が処理の主要な法的根拠の一つです 。
  • 米国（カリフォルニア州）: CCPA（カリフォルニア州消費者プライバシー法）は、自己規制の枠組みの中で消費者の権利を優先しています 。
  • 中国: PIPL（個人情報保護法）は国家安全保障を優先しています 。
  • 日本: APPI（個人情報保護法）は、個人のプライバシーと社会的規範との間の緊張関係の中で運用されています 。
  • 全般: 透明性、法的根拠/同意、個人の権利、データセキュリティ、侵害通知といった中核的な概念は共通していますが、その範囲は法域によって大きく異なります 。

海外の成功事例からの学びと日本市場への適応

グローバル市場の先進事例から学びつつ、日本市場の特性に合わせた戦略を展開することが求められます。

グローバルリーダーからの教訓:

• ファーストパーティデータとロイヤルティプログラムの力: KrogerのKPMの成功 やTescoのDunnhumby は、これらの資産の重要性を示しています。
• オムニチャネル統合: WalmartやKrogerの注力分野であり 、CarrefourとNetflixの提携 も注目されます。
• テクノロジー導入: AIによるパーソナライゼーション 、プログラマティックバイイング 、多様な広告フォーマット の活用が進んでいます。
• 堅牢な技術スタックの構築: 自社で技術を保有する傾向が強まっています 。
• 明確な測定とROI: 広告主を引き付けるためには、効果の証明が不可欠です 。

日本市場への適応:

• 断片化への対応: ネットワーク構築と標準化の推進が必要です 。
• プライバシー規範の尊重: APPIおよび消費者の感情に沿った透明性とユーザーコントロールを重視すべきです 。
• インストア嗜好への対応: 洗練されたパーソナライズされたインストアRMN体験を開発する必要があります 。
• 信頼の構築: 日本の消費者の価値観に合わせ、RMN提供において品質、信頼性、一貫したサービスに焦点を当てるべきです 。
• 「フィジタル」需要の活用: 日本の消費者は混合型の購買を好むため、物理的な体験とデジタルな体験をシームレスに統合する必要があります 。

ギャップを埋めるための深い考察

リテールメディア導入における「文化的ニュアンスの必須性」は、グローバル戦略をローカライズする上で極めて重要です。日本の消費者が品質、信頼、長期的な関係性を重視するのに対し 、中国の消費者はトレンド、話題性、スピードを重視する傾向があるという対比 や、アジア太平洋地域内でも国によって支出意欲やチャネル選好が異なること 、さらにはデータプライバシー法が各地域の独自の文化的背景を反映していること（例：日本のAPPIがプライバシーと社会的規範のバランスを取る ）などが、この点を裏付けています。画一的なグローバルRMN戦略は失敗する可能性が高く、日本の小売業者は、現地の消費者の心理、購買動機、プライバシーへの期待を深く理解する必要があります。米国や中国で成功している戦略（例えば、積極的なデータ活用やトレンド主導型のコンテンツ）は、日本市場では大幅な調整が必要となるか、あるいは有効でない可能性もあります。

また、「世代間のギャップ」は、日本のRMNにおける重要なセグメンテーション軸となるでしょう。日本において経済的楽観度に関して世代間の顕著な違い（X世代やベビーブーマーはミレニアル世代やZ世代よりも悲観的）が見られること 、そして中国でも若い世代が消費者の楽観度を牽引していることは、この視点の重要性を示唆しています。日本のRMNは、新しいテクノロジーや広告フォーマットへの受容度、支出パターンが世代によって大きく異なる可能性があるため、世代に基づいたセグメンテーションとターゲティング戦略を検討すべきです。若い層ほど、没入型や斬新なRMN体験に対してよりオープンである可能性があります。

さらに、規制環境はRMNの進化と国境を越えたデータフローの形成要因となります。GDPR、CCPA、PIPL、APPIといった異なるデータプライバシー法 や、標準契約条項（SCC）などの国境を越えたデータ移転メカニズムの存在 は、国際的なブランドと提携する日本の小売業者や、日本のRMNに広告を出すグローバルブランドにとって、これらの多様なデータプライバシー規制への対応を複雑なものにします。これは、AdTechパートナーの選択、データ保存場所、共有または活用できるデータの種類に影響を与え、ターゲティングや測定の高度化に影響を及ぼす可能性があります。

表1: リテールメディア市場の比較概要

次の波を捉える：日本企業のための実行可能な戦略

データ活用術：プライバシー、パーソナライゼーション、連携

• ファーストパーティデータの収集・管理強化: CDP、データレイク、データクリーンルームへの投資を通じて、堅牢で整理され、実用的なデータを確保します 。
• データプライバシーと透明性の優先: APPIを厳格に遵守し 、特にAI主導のパーソナライゼーションにおいては明確なオプトインポリシーを導入し 、消費者の信頼を構築します。
• パーソナライゼーション能力の向上: AIを活用した1対1マーケティングを推進し 、購買履歴や閲覧行動に基づいて推奨や広告を個々の嗜好に合わせます 。
• データ連携の検討（慎重に）: データクリーンルームは、プライバシーを保護しつつブランドとの連携を可能にし、インサイトを強化できます 。JD.comとTencentの「京騰計画」 のような連携を、日本のプライバシー規範に合わせて検討します。

競争力があり差別化されたリテールメディアの提供

• 広告主への明確な価値提案: 効果の向上と測定可能なROASを証明し 、独自のオーディエンスインサイトを提供します。
• 広告在庫の戦略的拡大: 基本的なオンサイト広告を超え、動画（日本で最も成長 ）、ショッパブルコンテンツ、そして特にインストアメディアといった高成長フォーマットに投資します 。
• インストア革新への注力: 日本の強力な実店舗網を活用し、高度なデジタルサイネージ、ESL、インタラクティブディスプレイを導入し、オンラインデータと統合します 。
• 非エンデミック広告主への対応: 補完的または新規カテゴリーのブランドを引き付ける機会を特定します 。
• 中核的な小売戦略との統合: RMNをプライベートブランドの広告 や全体的な顧客体験の向上 に活用します。

テクノロジー、人材、部門横断的統合への投資

• AIと自動化の導入: キャンペーン最適化、パーソナライゼーション、広告クリエイティブ生成（生成AI）、運用効率化のために導入します 。
• 技術スタックの構築または提携: AdTechを自社開発するか提携するかを決定します 。国内（サイバーエージェント、Fezなど）またはグローバルのプロバイダーのソリューションを検討します。
• 社内人材の育成: データサイエンティスト、アナリスト、RMNスペシャリストへの投資を行います。
• 部門横断的な連携の促進: RMNチーム、マーケティング、マーチャンダイジング、IT、店舗運営間の連携を確保します。

標準化とネットワーク効果の醸成

• 標準化のための業界イニシアチブへの参加: CARTA/unerryなどによる指標やレポート作成の標準化努力を支持します 。これにより、より多くの広告主を引き付けることができます。
• ネットワークアライアンスの検討（適切な場合）: 小規模小売業者の場合、広告主により大きなリーチを提供するために、断片化への対応と同様にアライアンス形成を検討します 。
• 市場啓蒙: 特に新しいフォーマットやインストアオプションに関して、リテールメディアの価値と有効性を広告主に示します。

実行可能な戦略に関する深い考察

リテールメディアネットワーク（RMN）開発における「改善（カイゼン）」アプローチは、日本のビジネス文化と親和性が高いと考えられます。RMNとAIの進化は途上であり 、AI導入は一様ではなく、プロセスと忍耐を要するという現状を踏まえれば、反復的な開発、A/Bテスト 、そして成功と失敗の両方から学ぶという戦略が極めて重要になります。日本の企業は、一夜にして「完璧な」RMNを構築しようとするのではなく、中核となるサービスから始め、丹念に測定し、データと広告主のフィードバックに基づいて段階的に機能と高度化を加えていくことに焦点を当てるべきです。

また、組織全体における「リテールメディアリテラシー」の戦略的必須性も認識すべきです。RMNは単なるマーケティング機能ではなく、マーチャンダイジング（プライベートブランド ）、店舗運営（インストア技術 ）、IT（データインフラ ）、そして全体的な事業戦略（収益性 ）に影響を与えます。成功のためには、異なる部門間でのリテールメディアに対する広範な理解と支持が必要です。日本の企業は、関連するすべてのステークホルダーがRMNの可能性と運用要件を理解できるように、社内教育とトレーニングに投資する必要があります。

さらに、日本RMN市場における「規模と専門性のバランス」も考慮すべき点です。楽天やイオンのような大手プレイヤーは規模を追求できますが、断片化された市場 は、特定の業種（例えばヤマダデンキのような家電 ）や独自のデータ資産に特化した専門的なRMNのためのニッチも生み出しています。日本の小売業者は、自社の強みが広範なリーチにあるのか、あるいは特定の顧客セグメントや商品カテゴリーにおける深い専門知識にあるのかを評価すべきです。これが、RMN戦略、技術選択、広告主ターゲティングの方針を決定するでしょう。小規模なプレイヤーは、高度に専門化された高価値なオーディエンスを提供することで成功を見出すかもしれません。

表2: 主要なリテールメディアネットワーク – 国際スナップショット

地平線：リテールメディアの将来予測

テクノロジーと消費者期待の予測される変化

リテールメディアの未来は、テクノロジーの進化と消費者の期待の変化によって形作られていきます。

• 高度AIと「リビングインテリジェンス」: AIはより深く組み込まれ、感知し、学習し、適応し、進化する「リビングインテリジェンス」システムへと向かうでしょう 。キャンペーン管理やパーソナライゼーションのための、より洗練されたAIエージェントの登場が期待されます 。
• 標準としてのハイパーパーソナライゼーション: 消費者は、すべてのタッチポイントで高度に関連性の高い、個別化された体験を期待するようになるでしょう 。
• 没入型コマース: AR/VR、ショッパブルビデオのさらなる普及、そしてメタバース/Web3アプリケーションの可能性も考えられます（本調査資料ではこの点に関するデータは限定的ですが、 が示唆を与えています）。
• シームレスなオムニチャネルジャーニー: オンラインとオフラインの境界はさらに曖昧になり、RMNはこれらの体験を結びつける上で重要な役割を果たすでしょう 。
• 進化する測定とアトリビューション: 標準化され、透明性が高く、真にクロスチャネルな測定への要求は継続し 、ROASだけでなく長期的な成長指標への注目が高まるでしょう 。

日本におけるリテールメディアの長期ビジョン

日本市場においては、以下の長期的な展望が考えられます。

• 集約と連携: 断片化された市場におけるある程度の集約と共に、協調的なネットワークや標準化されたプラットフォームの成長が見込まれます 。
• インストア体験におけるリーダーシップ: 日本は、強力な実店舗基盤と技術導入意欲を背景に、革新的でデータ駆動型のインストア リテールメディアのリーダーとなる可能性があります。
• プライバシー中心のイノベーション: 日本のRMNは、ユーザープライバシーを高度に尊重した新しいパーソナライゼーションモデルを開拓し、世界的な模範となる可能性があります。
• 広範なリテールDXとの統合: RMNは、サプライチェーンから顧客サービスに至るまで、小売業者のデジタルトランスフォーメーション（DX）戦略全体の不可欠な一部となるでしょう 。

将来予測に関する深い考察

「予測型リテールメディア」の台頭は、リテールメディアの次なる進化の方向性を示唆しています。高度なAI と豊富なファーストパーティデータ を活用することで、RMNは現在の検索や行動に反応するだけでなく、顧客の将来のニーズを積極的に予測し、顧客が検索を開始する前に関連性の高いコンテンツやオファーを提供するようになる可能性があります。これは需要予測 の進化形と言えます。これが実現すれば、広告のパラダイムシフトを意味し、RMNはブランドにとってさらに価値の高いものとなるでしょう。しかし、これは同時に、特に日本のようなプライバシー意識の高い市場においては、慎重な対応が求められる重大な倫理的およびプライバシー上の問題を提起します。

また、リテールメディアネットワークは「エコシステムオーケストレーター」としての役割を担うようになるかもしれません。RMNは既に小売業者、ブランド、AdTech企業、消費者を繋いでいますが、将来的にはコンテンツプラットフォーム（Alibaba/小紅書 、Carrefour/Netflix ）、決済サービス、物流、さらには社会貢献活動（サステナビリティ ）など、より広範なエコシステムを統合し、調整する役割を果たす可能性があります。これにより、小売業者は商品の販売者から、消費者のライフスタイルや購買ジャーニーにおける中心的ハブへと進化し、RMNがこの拡大したエコシステム全体でのエンゲージメントと収益化のエンジンとなるでしょう。これには、相当な戦略的ビジョンとパートナーシップ構築能力が求められます。

結論と提言

リテールメディアは、グローバルおよび日本市場において、広告と小売の未来を再定義する強力な力として台頭しています。米国、欧州、中国では、Amazon、Walmart、Alibabaといった巨大プラットフォーマーが市場を牽引し、ファーストパーティデータの活用、AIによる高度なパーソナライゼーション、そしてインストアを含むオムニチャネル戦略の深化が共通のトレンドとなっています。これらの市場では、技術革新が急速に進み、広告フォーマットはより多様化・没入化し、測定基準の標準化も進められています。

一方、日本市場は、楽天、セブン&アイ・ホールディングス、イオンなどが独自の取り組みを進めているものの、市場の断片化、データプライバシーへの高い意識、そしてオンラインとオフラインの融合という特有の課題に直面しています。しかし、これらの課題は同時に、標準化されたネットワークの構築、プライバシーを重視した革新的なパーソナライゼーション、そして世界でも先進的なインストア体験の創出といった、日本独自の機会を生み出す可能性を秘めています。

日本企業がこの「次に来る波」を捉え、持続的な成長を遂げるためには、以下の戦略的行動が不可欠です。

1. データ基盤の徹底強化と倫理的活用: ファーストパーティデータの収集・管理体制を整備し、CDPやデータクリーンルームへの投資を進めるべきです。同時に、APPIを遵守し、消費者の信頼を最優先に置いた透明性の高いデータ活用とパーソナライゼーションを追求する必要があります。
2. 差別化されたリテールメディア提供価値の構築: 広告主に対して明確なROIと独自のオーディエンスインサイトを提供することが求められます。特に、動画広告やインタラクティブなインストアメディアなど、成長が期待される広告フォーマットへの戦略的投資と、日本の強みである実店舗網を活かした革新的なインストア体験の創出が鍵となります。
3. テクノロジーと人材への積極投資: AI、特に生成AIの活用は、広告クリエイティブの効率化とハイパーパーソナライゼーションの実現に不可欠です。同時に、データサイエンティストやRMN専門家といった社内人材の育成と、部門横断的な連携体制の構築が急務です。
4. 標準化とエコシステムへの貢献: 市場の断片化を克服し、広告主にとって魅力的な市場を形成するためには、業界標準の策定に積極的に関与し、必要に応じて他社との連携やネットワークアライアンスも視野に入れるべきです。
5. 「カイゼン」の精神に基づく継続的進化: リテールメディアは常に進化しています。初期段階から完璧を目指すのではなく、中核機能からスタートし、測定と学習を繰り返しながら段階的にサービスを高度化していく「カイゼン」のアプローチが有効です。

リテールメディアは単なる広告チャネルではなく、顧客との関係を深め、小売ビジネス全体を変革する可能性を秘めた戦略的資産です。日本企業がこれらの提言を実行に移し、自社の強みと市場の特性を掛け合わせることで、グローバルな潮流の中で独自のポジションを確立し、リテールメディアの未来を切り拓くことを期待します。