APAC小売セクターにおけるAIの探求
APAC地域の小売業界では、AIが分析・試験段階から日常業務へ移行中。都市部の店舗密度、高い労働移動率、競争激しいクイックコマースが導入を促進。2025年調査では45%の消費者がAI活用を期待。
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APAC小売セクターにおけるAIの探求
APAC小売セクターにおけるAIは、分析やパイロットプロジェクトから、ワークフローと日常業務へと移行しつつある。
密集した都市部の店舗、高い労働力の離職率、競争の激しいクイックコマースエコシステムがその採用を後押ししている。GlobalDataによる2025年第四四半期の調査によると、アジアおよびオーストララシア地域の消費者の45％が、AIによる推薦や推奨に基づいて商品を購入する可能性が「非常に高い」または「やや高い」と回答している。
GlobalDataの消費者アナリスト、ジャヤ・ダンディ氏は次のように述べている。「買い物客が意識しているかどうかに関わらず、機械学習システムは長い間、消費者に購入を促すタイミング、目にすることができる商品、利用できる割引を決定してきた。
今や、エージェント型システムは、買い物に関連するタスクを最初から最後まで完了することもできる。」
コンピュータビジョンと店舗自動化
コンピュータビジョンと機械学習を評価している企業は、この地域での初期導入例を観察することができる。
例えば、ローソンは2022年に日本でAIを活用した「ローソンGo」店舗を導入した。この小売業者は2025年、テクノロジープロバイダーのCloudPickと協力し、AI、機械学習、コンピュータビジョンを統合した。この統合により、レジ待ち行列とレジ係が不要になり、顧客体験が向上している。
韓国では、小売AI企業のFainders.AIが2024年、ジム内にコンパクトで無人レジのマイクロストアを開設した。この導入により、様々な業種における自律型小売の利便性が向上した。
AIはまた、小売の補充の予測と自動化にも役立っている。この機能は、店舗面積が小さく補充頻度が高いAPAC市場に非常によく適合する。
日本の食品小売チェーン、コープさっぽろは、ソラコムが開発したカメラベースのAIシステム「そらカム」を採用している。このシステムは、チェーンが過剰在庫を避け、店頭の売れ残り商品を減らすのに役立っている。コープさっぽろは、生成された画像を評価する分析チームを配置している。このチームは最適な棚陳列比率を決定する。そらカムシステムはまた、廃棄を防ぐため、賞味期限が近い食品に割引シールを貼るようスタッフに警告する。
AIモデルは、廃棄物と値下げのタイミングを追跡し、プロモーション効率を向上させる。価格感応度が高い東南アジア（SEA）市場では、プロモーション効率のわずかな改善が利益率の向上につながる。
AIによる労働力最適化策には、スケジューリング、タスク優先順位リスト、作業負荷のバランス調整などがある。これらの対策は、構造的な労働力不足に直面する日本と韓国の小売業者を支援する。また、成長率の高いSEA市場でも効率性のメリットを提供する。
小売におけるエージェント型AIシステムはAPACの消費者との関わりを改善中
「食品小売において、エージェント型AIは、目標を理解し、手順を計画し、予算やアレルゲンの制約内に留まり、システム間でアクションを実行し、明確化のための質問をし、時間の経過とともに好みを学習できるAI『オペレーター』として理解するのが最も適切です」とダンディ氏は述べる。
顧客は、全体的な意図を概説することで、個々の商品検索を省略できる。例えば、顧客はAIエージェントに「4人家族の夕食5食分を計画して。ほとんどアジアのレシピで、甲殻類なし、45分以内で。」とリクエストするかもしれない。するとエージェントは、レシピを生成し、ショッピングカートを作成し、分量を調整し、不足している主食をカートに追加する。
この小売エージェント型AIの機能は、多くのAPAC世帯が頻繁に自炊し、生鮮食品を買い物するという地域の行動様式に合致している。韓国のバンチャン、日本の弁当、インドのスパイスベースなど、地域の料理を認識するAIエージェントは、一般的な西洋の食事計画よりも地域の習慣に適している。
「多くのAPAC市場では、買い物はすでにデジタルウォレット、メッセージングアプリ、ライドヘイリング、配達エコシステムと深く統合されており、エージェント型AIが日常のルーティンに組み込まれやすくなっています」とダンディ氏は説明する。
「それでも、克服すべき重要な課題がいくつかある。個人データ共有の同意を確保すること、アレルゲンや食材に関する誤情報（ハルシネーション）を最小限に抑えること、言語のニュアンスを含めた適切なシステムのローカライゼーションを実装することなどだ。」
関連記事：DBS、AIエージェントが顧客に代わって支払いを行うシステムを試験導入
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AI in the APAC retail sector is transitioning from analytics and pilots into workflows and daily operations.
Dense urban stores, high labour churn, and competitive quick-commerce ecosystems are driving the uptake. A Q4 2025 survey by GlobalData found that 45 percent of consumers in Asia and Australasia are very or quite likely to purchase a product based on AI recommendations or endorsements.
Jaya Dandey, Consumer Analyst at GlobalData, said: “Whether shoppers realise it or not, machine-learning systems have long been deciding when to encourage consumers to make purchases, which products they can see, and what discounts they can avail.
“Now, agentic systems can also complete shopping-related tasks end-to-end.”
Computer vision and store automation
Enterprises evaluating computer vision and machine learning can observe early implementations in the region.
Lawson, for example, introduced AI-enabled ‘Lawson Go’ stores in Japan during 2022. The retailer collaborated with technology provider CloudPick in 2025 to integrate AI, machine learning, and computer vision. This integration eliminates check-out lines and cashiers to enhance the customer experience.
In South Korea, retail AI company Fainders.AI launched a compact and cashier-less MicroStore inside a gym in 2024. This deployment improved the accessibility of autonomous retail across different businesses.
AI also aids the forecasting and automation of retail replenishment—a capability that applies well to the APAC market, where store footprints are small and replenishment frequency is high.
Japanese food retail chain Coop Sapporo uses a camera-based AI system named Sora-cam, developed by Soracom. The system helps the chain avoid overstocking and reduce unsold merchandise on store shelves. Coop Sapporo employs an analytics team to evaluate the generated images. The team determines the optimal shelf display ratio. The Sora-cam system also alerts staff members to apply discount labels on food items close to expiry to prevent wastage.
AI models track waste and markdown timing while improving promotion efficiency. In Southeast Asian (SEA) markets characterised by high price sensitivity, minor improvements in promotion efficiency increase profit margins.
AI-driven labour optimisation measures include scheduling, task priority lists, and workload balancing. These measures assist retailers in Japan and South Korea, which face structural labour shortages. They also provide efficiency benefits in high-growth SEA markets.
Agentic AI systems in retail are improving APAC consumer interaction
“In food retail, agentic AI is best understood as an AI ‘operator’ that can understand a goal, plan steps, stay within budget or allergen constraints, execute actions across systems, ask clarifying questions, and learn preferences over time,” says Dandey.
Customers can bypass individual item searches by outlining their overall intent. A customer, for example, might request an AI agent to “Plan five dinners for a family of four, mostly Asian recipes, no shellfish, under 45 minutes.” The agent then generates recipes, builds a shopping cart, sizes quantities, and adds missing staples to the cart.
This retail agentic AI capability aligns with regional behaviours, as many APAC households cook frequently and shop fresh. AI agents that recognise local cuisines – such as Korean banchan, Japanese bentos, and Indian spice bases – fit regional habits better than generic Western meal plans.
“In many APAC markets, shopping is already deeply integrated with digital wallets, messaging apps, ride-hailing, and delivery ecosystems, making it easier for agentic AI to plug into daily routines,” explains Dandey.
“Nevertheless, some key challenges need to be overcome; ensuring private data sharing consent, minimising hallucinations in terms of allergens and ingredients, and implementing proper localisation of the system with language nuance.”
See also: DBS pilots system that lets AI agents make payments for customers
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