2026年10月6日、国内の富士通は、小売業向けAIエージェント4種と実行基盤のトライアル提供を開始した。小売業7社との実証実験も順次進め、データ分析から具体的な施策立案までを支援する。2027年6月の正式提供を目指し、店舗運営の効率化と迅速な経営判断の実現を図る。
売上分析から店長支援まで4種のAIエージェントを展開
今回提供するのは、「売上構造分析」「顧客ロイヤリティ分析」「販売計画（MD計画）（※）」「店長支援」の4種類である。流通・小売業向けのAIトランスフォーメーションを担う「Uvance for Retail」のもと、売上や顧客データから課題を特定し、売上拡大や利益改善につながる施策の立案を支援する。富士通はトライアル環境を通じて機能の活用を進め、小売業7社との実証実験を順次開始する予定だ。
売上構造分析AIエージェントは、売上を構成要素ごとに分解・可視化し、成長余地や収益改善の可能性を分析する。店舗やエリアごとの実績比較を通じ、商品構成の見直しなど具体的な施策と効果予測を提示する仕組みだ。
顧客ロイヤリティ分析AIエージェントは、顧客の購買行動から購入動機や離反要因を抽出し、個々のニーズに応じた施策を提案する。販売計画（MD計画）AIエージェントは、市場動向や顧客ニーズを踏まえて商品別・店舗別の販売計画を立案し、適切な在庫配分や在庫移動を支援する。欠品の回避や販売機会の確保に加え、計画と実績を照合する検証サイクルの短縮も狙う。
店長支援AIエージェントは、店舗の売上データに商圏や店舗特性、天候、SNSなどの外部情報を組み合わせ、品揃えや棚替えを提案する。
さらに、各エージェントの実行基盤には、データの蓄積・加工や権限管理などの共通機能を搭載。分析や需要予測、業務に応じた提案、自動化を支え、将来的な機能拡張にも対応する。4種のAIエージェントと実行基盤は、2027年6月に正式提供を開始する計画である。
※MD計画（マーチャンダイジング計画）：商品構成や販売数量、価格、在庫配分などを計画し、需要に応じた商品供給と販売機会の最大化を目指す取り組み。
AIが小売の意思決定を加速 分析負担の軽減と運用面の課題
今回の取り組みの意義は、データ分析を専門家だけの業務にとどめず、商品管理部門やマーケター、店長などが具体的な行動につなげられる仕組みを整える点にある。
小売業では顧客ニーズや市場環境の変化が速まる一方、データの活用不足や集計・資料作成にかかる時間が課題となっている。AIエージェントが分析から施策立案までを支援すれば、従業員は定型業務の負担を抑え、接客や店舗改善、戦略立案に時間を振り向けやすくなるだろう。
また、売上分析や販売計画、店舗運営を個別に支援するだけでなく、共通基盤を通じて多様なデータと業務機能を接続する点も重要だ。今後、利用場面に応じてエージェントが拡充されれば、部門ごとに分断されていた分析や施策の実行を連携させ、課題の発見から効果検証までの時間を短縮できる可能性がある。
一方、提案の精度や実効性は、入力データの品質や店舗ごとの事情をどこまで反映できるかに左右される。AIの提案をそのまま採用するのではなく、現場の知見と照らし合わせながら効果を検証する運用も欠かせない。実証実験では、分析の正確性だけでなく、施策の実行しやすさや実際の業務改善につながるかも重要な評価軸となる。
富士通は今後、「Fujitsu Kozuchi」やマルチAIエージェントの開発・運用フレームワークを活用し、提供機能を順次拡充する方針だ。さらに、メーカーや卸、物流など流通業全体への展開を通じ、サプライチェーンの最適化も目指す。今回の実証で実用性を示せるかが、小売業におけるAI活用を個別業務の効率化から経営全体の変革へと広げる鍵になりそうだ。
