イントロダクション：棚と画面がつながる「リテールメディア 2.0」とは

リテールメディアは、もともとECサイトの検索結果やレコメンド枠を広告在庫として活用する文脈で広がってきました。 しかし近年では、スーパーやドラッグストア、ホームセンターなど、リアル店舗の売り場そのものが「メディア」として再定義されつつあります。

その背景にあるのが、店舗で生まれるデータの多様化と、生成AIの進展です。 POSデータだけでなく、会員アプリの利用履歴、デジタルサイネージの接触ログ、棚前カメラによる行動解析など、「店舗に来た人が、どの棚でどれくらい悩んでいるのか」 が、少しずつ見えるようになってきました。

こうしたモヤモヤに対して、「店舗データ × 生成AI」は、次のようなヒントをくれます。

• ✅ 店舗での行動とオンライン施策を、共通の指標で語りやすくする
• ✅ 売場ごとのインサイトを、現場の担当者とも共有しやすくする
• ✅ 限られた販促リソースを、どの店舗・どの棚に集中させるか考えやすくする

概要：リテールメディア 2.0 を「店舗データ × 生成AI」で捉えなおす

🏬 従来のリテールメディアと何が違うのか

従来のリテールメディアは、「小売事業者が保有する販売チャネルやデータを活用した広告メニュー」というイメージが強く、 どちらかというと「広告商品」や「在庫」の観点から語られることが多いものでした。

一方で、本記事で扱う「リテールメディア 2.0」は、もう少し広い視点で捉えます。

• 🔍 店舗・EC・アプリなどで発生するデータを、ひとつの「顧客と商品の接点」として見る
• 🧠 生成AIでインサイトや示唆を抽出し、現場の意思決定を支援する
• 🔁 施策実行 → 結果 → 学習 → 施策提案、というループをまわす

📊 リテールメディア 2.0 を構成する主なデータ

具体的に、どのような店舗データがリテールメディア 2.0 の土台になるのでしょうか。代表的なものを整理しておきます。

• 🧾 POS / ID-POS：店舗・カテゴリ・ブランド・SKU単位の売上や購買傾向
• 📍 来店データ：来店頻度、来店時間帯、エリアごとの違い
• 🛒 店内行動データ：棚前での滞在時間、導線、立ち寄り率など
• 📱 アプリ / 会員データ：お気に入り商品、購買履歴、クーポン利用状況
• 🎥 デジタルサイネージや施策ログ：どの店舗・どの期間で、どんな訴求を出したか

利点：店舗データと生成AIを組み合わせることで得られる価値

🔍 利点1：棚単位・エリア単位のインサイトが見つけやすくなる

店舗ごとのPOSデータに、棚前の行動データや施策ログを重ね合わせることで、生成AIは次のようなコメントを出しやすくなります。

• 📌 「来店は多いものの、棚の立ち寄り率がやや低いカテゴリ」
• 📌 「滞在時間は長いが、購入率が伸びにくいブランド」
• 📌 「特定エリアでは、雨の日に売れやすい商品群」

こうした気づきを担当者が一つひとつ手作業で探すのは負担が大きいですが、生成AIは大量の組み合わせを一度に見ながら、 「気になりそうなポイント」をサマリーとして提案する役割を担えます。

🎨 利点2：店舗起点のクリエイティブや販促案を素早く試せる

生成AIは、データの解釈だけでなく、クリエイティブやコピー案の生成も得意です。 店舗データと組み合わせることで、次のような活用がしやすくなります。

• 🖼️ 売場写真や棚割り情報をもとに、POP案・サイネージ文言案を自動生成
• 🧾 地域や顧客層に応じた、チラシ・アプリ内バナーのコピー案を複数パターン提案
• 🧪 「平日昼」「週末夕方」など時間帯別の訴求案を試すためのたたき台づくり

人がゼロから案を考えるよりも、「AIが出した案を基準に、現場視点で微調整する」スタイルのほうが、スピードも出しやすくなります。

🤝 利点3：メーカー・小売・メディアの協業が進めやすくなる

リテールメディア 2.0 は、ひとつの企業だけで完結する取り組みではありません。 製品を持つメーカー、売場を持つ小売、配信環境を持つメディア／プラットフォームが、それぞれの強みを持ち寄る前提になります。

生成AIを組み込んだダッシュボードがあれば、共通の画面を見ながら、次のような話し合いがしやすくなります。

• 👀 「どの棚で、どんな顧客行動が起きているのか」の共有
• 📈 「どの施策で、どんな変化があったのか」のふり返り
• 🧭 「次にどこで、どのブランドを、どんな切り口で訴求するか」の企画

応用方法：リテールメディア 2.0 の具体的な活用シナリオ

🧭 シナリオ1：エリア別の「棚ごとの打ち手」をAIに相談する

店舗のエリアごとに、購買傾向や来店目的は少しずつ異なります。 生成AIに店舗データを渡し、「エリア別の棚ごとの打ち手」を相談するイメージです。

このときAIは、POSデータだけでなく、来店時間帯やキャンペーン履歴などを含めて背景を整理し、 エリア別の棚戦略を「言葉」として提示する役割を担います。

🎯 シナリオ2：新商品のローンチを、店舗データから設計する

新商品の上市時、従来はメーカー側でターゲットやメッセージを決め、その後小売側と棚の位置やプロモーションを調整することが多くありました。 リテールメディア 2.0 では、店舗データを踏まえた「ローンチ設計」がしやすくなります。

📱 シナリオ3：アプリと売場をつないだ「来店前〜来店後」のコミュニケーション

会員アプリを運用している小売事業者にとって、店舗データと生成AIの組み合わせは、来店前後のコミュニケーション設計にも役立ちます。

• 🕒 来店しやすい時間帯に合わせた、事前のリマインドやおすすめ商品の提案
• 🧺 当日の買い物かごの中身を踏まえた、レシピ提案や関連商品の紹介
• 🔁 来店後のフォローとして、次回の買い物で役立つ情報を自動生成

「データに基づいているのはわかるが、毎回テキストを考えるのは負担」という部分を、生成AIが支えるイメージです。

📈 シナリオ4：オンライン施策と店頭施策のふり返りをまとめる

オンライン広告で認知・検討を促し、最終的な購入は店舗で行われる──というケースは多くあります。 リテールメディア 2.0 の発想では、オンライン施策のログと、店舗での販売実績や棚前データをセットでふり返ることを目指します。

• 🧮 オンライン施策を実施したエリアと、そうでないエリアの販売傾向を比較
• 🔍 施策期間前後で、棚前の滞在や導線がどう変化したかを抽出
• 📝 生成AIが、ふり返りレポートのドラフトと、次の施策への示唆を文章化

膨大なログをひとつずつ確認するのではなく、AIに「ふり返りの観点」を整理させることで、 マーケターは示唆の妥当性や実行可能性の検討に時間を使いやすくなります。

導入方法：リテールメディア 2.0 に向けた現実的なステップ

🗺️ ステップ0：まずは「どこで悩んでいるか」を言語化する

いきなり「リテールメディア基盤をつくろう」と考えると、範囲が広く感じられます。 まずは、現場としてどこで悩んでいるのか、どの業務で時間がかかっているのかを整理することから始めると進めやすくなります。

• 🧩 エリアごとの売場戦略の違いを説明するのが難しい
• 🧩 店舗ごとの施策実施状況や結果が、一覧で追いにくい
• 🧩 メーカーとの共同企画の内容が、店舗側とうまく共有されていない

🧪 ステップ1：データとAIの接続を「小さなテーマ」から試す

すべてのカテゴリ・全店舗から始める必要はありません。 影響範囲が限られつつも、変化が見えやすいカテゴリや店舗を選び、「小さなユースケース」として試すのがおすすめです。

• 🔎 特定カテゴリの棚前データと売上を対象に、AIにインサイト抽出を依頼
• 🧪 1つのエリア・数店舗で、新しい売場施策とそのふり返りをAIと一緒に実施
• 🧾 結果を「人の評価コメント＋AI生成のサマリー」として残しておく

🔗 ステップ2：既存システムとの接続方針を決める

生成AIの導入は、新しいシステムを増やすだけではなく、既にある仕組みとの接続も重要です。 たとえば次のような観点で、段階的に設計していきます。

• 🧮 すでに利用しているPOS分析ツールやBIツールとの連携範囲
• 📊 店舗レポートや販促レポートのテンプレートを、AIからも呼び出せるようにするかどうか
• 🔐 どのデータに誰がアクセスできるか、といった権限まわりのルール

すべてを一度に統合しようとするのではなく、「よく使うレポート」や「よく見る指標」からAIとの連携を始めると、現場の負担も軽くなります。

🧭 ステップ3：AIに任せる範囲と、人が判断する範囲を決める

リテールメディア 2.0 の導入では、AIの提案をどこまで意思決定に反映させるか、事前に方針を決めておくことが安心につながります。

• ✔ AIに任せるのは「案出し」「たたき台」「サマリー」までとするのか
• ✔ 棚割り変更や価格に関わる判断は、人のレビューを必須にするのか
• ✔ AIの提案のうち、採用・修正・却下の割合を定期的に振り返るかどうか

この線引きが曖昧なままだと、現場が「どこまで頼ってよいのか」判断しづらくなります。 逆に、方針が共有されていれば、AI活用の議論も建設的に進めやすくなります。

未来展望：リテールメディア 2.0 が描く「店舗とAIの関係」

🧠 店舗が「学習する売場」になっていく

店舗データと生成AIを組み合わせた仕組みが広がると、売場は単なる「商品を並べる場所」から、 「お客様の反応を学び続ける場」へと性格を変えていきます。

• 🔁 設置したPOPやサイネージへの反応を、AIが定期的にふり返り
• 🧪 新しい訴求や売場づくりのA/Bテストを、小さく素早く試す
• 🧭 成功したパターンを、他店舗・他カテゴリに横展開する

これにより、「経験と勘」に頼っていた部分を、現場の知見とデータ・AIの両方で補っていくスタイルに近づいていきます。

🤝 メーカー・小売・メディアの関係性が変わる

リテールメディア 2.0 では、メーカー・小売・メディアそれぞれが、 「自社のデータ」だけでなく「共通の指標」や「共通のダッシュボード」を通じて対話する機会が増えていきます。

• 📊 メーカーは、店舗での商品接点をより具体的に把握できる
• 🏬 小売は、売場の価値をメディアとして説明しやすくなる
• 📰 メディアは、店舗起点のストーリーをコンテンツとして活用しやすくなる

生成AIは、その間に入り、複雑なログを「わかりやすい一枚の絵」として共有する役割を担います。

🧭 マーケターの役割：AIと現場の橋渡し役へ

リテールメディア 2.0 の文脈において、マーケターは次のような役割を期待されるようになっていきます。

• 🧠 「どの店舗・どのカテゴリで、何を知りたいのか」を定義する
• 🗺️ オンラインとオフラインをまたいだ顧客体験の設計図を描く
• 📣 AIから得られた示唆を、社内外の関係者と共有し、施策につなげる

AIにすべてを任せるのではなく、「現場の声」と「データに基づく示唆」を行き来しながら、 顧客視点のストーリーをつくっていくことが、これからのマーケターの大きな価値になります。

まとめ：リテールメディア 2.0 は「店舗起点のマーケティングOS」

本記事では、「リテールメディア 2.0：店舗データと生成AIの融合」というテーマで、 店舗データと生成AIを組み合わせる意味と、実務に落とし込むための考え方を整理しました。

リテールメディア 2.0 を、一気に完成させる必要はありません。 まずは、日々の業務の中で「ここがAIに手伝ってほしいポイントかもしれない」と感じる場面を見つけることが、最初の一歩になります。

店舗データと生成AIをうまく組み合わせることで、売場は「計測しづらい場所」から「学びを生み出す場」へと姿を変えていきます。 その変化を、マーケティング担当者としてどう活かすか──今から少しずつ準備しておくことで、数年後の仕事の選択肢は大きく広がっていきます。

FAQ：リテールメディア 2.0 に関するよくある質問