소매/유통업의 AX전략의 현황 ~소매/유통업의 AI코스 케이스 실태조사(일본어판)

소매업계는 현재 저출산·고령화에 따른 심각한 인력 부족, 물류 2024년 문제로 대표되는 물류 비용 급등, 에너지·원자재비 상승에 따른 매입 가격 급등 등 구조적인 역풍에 직면해 있습니다.

이러한 상황에서 생산성 혁명을 추진하는 비장의 카드로서 ‘인공지능(AI)’, 특히 2023년 이후 급속히 발전한 ‘생성형 AI(Generative AI)’에 대한 기대가 빠르게 높아지고 있습니다.

다만 소매업은 본부 기능뿐만 아니라 다수의 오프라인 매장, 물류 거점, 공급망, 무엇보다 대면 고객 접점(접객·판매)을 포괄하는 매우 다면적인 산업입니다. AI 활용이 어느 업무 영역까지 침투되었고, 어느 영역에서 정체되어 있는지, 또한 업종 특성에 따라 어떤 차이가 발생하는지에 대해서는 포괄적인 실태 파악이 충분히 이루어지지 않았습니다. 본 조사는 이러한 과제 의식에 기반하여 소매업의 최신 동향을 탐색했습니다.

◆조사개요

ㆍ조사목적: 본 조사는 일본 소매업·유통 사업자의 인공지능(AI) 기술 도입 실태, 구체적인 활용 영역, 도입 시 과제 및 향후 투자 방침을 정량적·정성적으로 파악하여, 소매업계의 AI 트랜스포메이션(AX) 현황과 향후 방향성을 밝히는 것을 목적으로 실시했다.

ㆍ조사대상: 매출액 50억 엔 이상 규모의 일본 소매·유통 사업자 101개사(주요 8업종)

ㆍ대상업종: 식품 슈퍼마켓, 드러그스토어, GMS(종합 슈퍼마켓), 패션 전문점, 백화점, 홈센터·가전 양판점, EC 사업자, 기타 소매업

ㆍ답변 수: 101개사(AI 도입 기업: 62개사, AI 검토 중인 기업: 9개사, AI 미도입 기업: 30개사)

ㆍ조사방법: 전화 청취 조사

ㆍ조사기간: 2026년 8월~2026년 9월

ㆍ조사실시: 주식회사 야노경제연구소 컨슈머 마케팅 유닛 패션&리테일 그룹

◆자료 포인트

ㆍ소매·유통업 각 업무에서의 AI 보급 정도, 효과 및 과제를 조사·분석합니다

ㆍ소매업을 업종별로 분석하여 업종 고유의 현황을 분석합니다

ㆍAI가 아직 침투하지 않은 수요의 단초를 파악해 벤더 및 Sier의 영업기회를 발굴합니다

<이런 분들에게 추천>

ㆍ활용 실태와 미충족 니즈를 파악하고 싶은 SIer 기업 관계자

ㆍ업계 진출을 검토 중인 AI 벤더·스타트업 기업 관계자

ㆍ경쟁 업종의 AI 도입 현황을 파악하고자 하는 동종 업계의 정보시스템 부서 및 경영기획 부서 관계자

<각 장에서 해결할 수 있는 과제>

3. 문항별 상세 분석(전체·업종별)

소매·유통업의 AI 도입 현황을 바탕으로 활용되고 있는 업무 영역, 유스케이스, AI 관련 예산, 예산 방침, 도입 시 과제·장벽, SIer 및 벤더 선정 시 중시하는 점 등 AI 활용 현장의 실태와 SIer 및 벤더의 영업 전략 포인트를 분석했습니다.

4. 구체적인 유스케이스·채택 AI 제품에 관한 분석

채택한 소프트웨어·툴을 순위 형태로 정리하고, 현황을 고찰했습니다. 또한 AI 활용이 진전되는 분야와 진전되지 않는 분야의 심층을 정성적 코멘트를 통해 분석했습니다.

5. 심층 크로스 집계 분석(도입 스테이터스별 과제와 선정 기준)

AI 도입의 스테이터스별 과제, SIer·벤더 선정 시 중시하는 점을 비교했습니다.

6. 주요 업종별 AI 활용 현황 요약서(8개 업종 프로필)

8개 업종을 사업 특성, AI 도입 현황, 주요 용도, 투자 방침, 추진 체계 등으로 요약서 형식으로 프로파일링하고 있습니다.

◆리서치 내용

1. 핵심 요약(총괄)

1-1. 본 조사의 배경과 문제 의식

1-2. 소매업에서의 AI 활용 3대 흐름

1-3. AI 투자·효과 체감·추진 체계의 현주소

1-4. 소매 기업 및 AI 벤더를 위한 전략적 시사점

2. 회답 기업의 기본 속성(프로필)

2-1. 주업종 구분별 구성(프로필①)

2-2. 연간 매출 규모별 구성(프로필②)

2-3. 샘플 특성과 분석 시 유의점

3. 문항별 상세 분석(전체·업종별)

3-1. Q1 AI 도입 현황

3-2. Q2 AI 도입 시작 시기(시작 예정 시기)

3-3. Q3 도입·검토 중인 AI 기술

3-4. Q4 도입·검토 중인 AI 소프트웨어

3-5. Q5 AI를 활용·검토하고 있는 업무 영역

3-6. Q6 가장 활용하고 있는 AI 유스케이스(종합)

3-7. Q6-1 가장 활용하고 있는 AI 유스케이스(1위만)

3-8. Q7 AI 도입 목적

3-9. Q8 AI 도입으로 효과가 나타나고 있는 분야

3-10. Q9 AI 도입의 과제·장벽

3-11. Q10 AI 도입의 ROI(비용 대비 효과)

3-12. Q11 AI를 활용하기 어렵고 정확도가 낮은 업무 영역

3-13. Q12 AI 관련 연간 투자액(개산)

3-14. Q13 향후 1~2년의 AI 투자 방침

3-15. Q14 AI 활용 기획·개발·운용 체계

3-16. Q15 AI 벤더·SIer 선정 시 중시하는 점

4. 구체적인 유스케이스·채택 AI 제품에 관한 분석

4-1. 채용 소프트웨어·툴의 랭킹과 특징(Q4FA)

4-2. 업무 영역별 구체적인 유스케이스 상세(Q5-1)

4-3. AI 활용이 진전되는 분야·진전되지 않는 분야의 심층 분석(정성적 코멘트 분석)

5. 심층 교차 집계 분석(도입 스테이터스별 과제와 선정 기준)

5-1. 도입 스테이터스별로 보는 과제·장애물의 비교 분석(Q9)

5-2. 도입 스테이터스별로 보는 AI 벤더·SIer 선정 중점 포인트 비교(Q15)

5-3. 소매업의 AI 활용 성숙도 단계

6. 주요 업종별 AI 활용 현황 요약서(8개 업종 프로필)

6-1. 식품 슈퍼마켓

6-2. 드러그스토어

6-3. GMS(종합 슈퍼마켓)

6-4. 패션 전문점

6-5. 백화점

6-6. 홈센터·가전 양판점

6-7. EC 사업자

6-8. 기타 소매업

보충 1. 어패럴 기업에서의 AI 활용 현황

보충2. 해외 소매 시장에서의 AI 활용 현황(미국·중국)

보충 3. 일본 기업의 AI 활용 사례(업무 영역별)