# 小売店の棚割り改善AI

小売の現場業務のAI活用例

公開日：2026-10-21 ／ 最終更新日：2026-10-21

Canonical URL: https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-51/

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- 業界：[小売](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/industry/retail/)
- 部署：[店舗運営](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/department/store-operations/) / [店舗SV](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/department/store-supervision/) / [現場責任者](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/department/operations/) / [営業](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/department/sales/)
- 業務テーマ：[在庫管理](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/theme/inventory-management/) / [品質管理](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/theme/quality-management/) / [提案書作成](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/theme/proposal-writing/)

## 要点

- 何をするAIか：POS、在庫、売場写真から棚割り改善と陳列優先度を提示する。
- 向いている課題：売場改善が店長の経験に依存し、売れ筋が埋もれる。
- 最初の一歩：1店舗1カテゴリの棚割りから開始
- 導入難度：中：POS、在庫、売場写真を照合し、人が陳列と補充の改善案を確認する。棚割り最適化モデルは含まない。

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

業務フローと既存ツールに合わせて、小さく試せる範囲を一緒に整理します。

[AI活用を相談する（無料）](https://timerex.net/s/nakabachi_acf9_70a0/1304583f?utm_source=ai-usecase&utm_medium=referral&utm_campaign=usecase&utm_content=case-51)

## よくある課題

売場改善が店長の経験に依存し、売れ筋が埋もれる。

## 構築する仕組み

商品回転率と売場写真をもとに、陳列位置と補充優先度を提案する。

## 初期スコープ

1店舗1カテゴリの棚割りから開始

## 導入時に確認すること

現在の担当者、利用中のツール、入力データ、確認・承認の流れを整理し、まずは小さく試せる範囲から設計します。個人情報や機密情報の取り扱い、誤りの影響、連携先の権限も確認します。

## 想定される効果

現場判断を支援

- 現場記録を簡単化
- 判断材料を可視化
- 報告作成を短縮

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

## 画面イメージ

### 1. 棚割り分析

![小売店の棚割り改善AIの棚割り分析画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/screens/case-51-01.webp)

### 2. 補充優先度

![小売店の棚割り改善AIの補充優先度画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/screens/case-51-02.webp)

### 3. 売場改善指示

![小売店の棚割り改善AIの売場改善指示画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/screens/case-51-03.webp)

## よくある質問

### 小売店の棚割り改善AIでは何ができますか？

商品回転率と売場写真をもとに、陳列位置と補充優先度を提案する。

### どんな課題に向いていますか？

売場改善が店長の経験に依存し、売れ筋が埋もれる。対象の業界は小売、部署は店舗運営・店舗SV・現場責任者・営業です。

### 最初はどこから始めればよいですか？

1店舗1カテゴリの棚割りから開始。

### 導入の難しさはどのくらいですか？

導入難度は「中」です。POS、在庫、売場写真を照合し、人が陳列と補充の改善案を確認する。棚割り最適化モデルは含まない。

### どんな効果が見込めますか？

想定される効果は「現場判断を支援」です。現場記録を簡単化、判断材料を可視化、報告作成を短縮。掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

## 関連するサービス

- [常駐型現場伴走支援](https://decentralizedpro.io/aibuddies/): 現場に入り込み、課題の発見から改善・定着まで伴走

業務フローと既存ツールに合わせて、小さく試せる範囲を一緒に整理します。

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## 関連する事例

### [物流倉庫のピッキング改善AI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-58/)

![物流倉庫のピッキング改善AIのピッキング分析画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/thumbnails/case-58.webp)

出荷実績、ミス履歴、棚配置からピッキング効率とミス削減案を提示する。

- カテゴリ：現場
- 業界：物流
- 部署：現場責任者・店舗SV
- 業務テーマ：在庫管理・品質管理・レポート作成
- 最初の一歩：1倉庫の出荷実績CSVから開始
- 導入難度：中（出荷実績、ミス履歴、棚配置を照合し、担当者が配置変更と注意商品の案を確認する。作業動線の最適化モデルは含まない。）
- 想定される効果：現場判断を支援

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

### [ビルメンテナンスの異常傾向AI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-69/)

![ビルメンテナンスの異常傾向AIの設備異常分析画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/thumbnails/case-69.webp)

設備点検記録、クレーム、修繕履歴から異常傾向と予防保全を提示する。

- カテゴリ：現場
- 業界：建設
- 部署：現場責任者・経営企画・営業
- 業務テーマ：品質管理・レポート作成・提案書作成・問い合わせ対応・日報
- 最初の一歩：管理物件5棟の点検記録から開始
- 導入難度：中（点検・クレーム・修繕の履歴を照合し、担当者が異常傾向と優先対応案を確認する。故障予測モデルは含まない。）
- 想定される効果：現場判断を支援

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

### [小売の需要予測・発注支援AI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-17/)

![小売の需要予測・発注支援AIの需要予測画面画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/thumbnails/case-17.webp)

POS、天候、曜日、イベント情報をもとに需要を予測し、発注数の候補を提示する。

- カテゴリ：現場
- 業界：小売・商社・卸売
- 部署：現場責任者・店舗運営
- 業務テーマ：発注・在庫管理・ナレッジ検索
- 最初の一歩：20SKU・1店舗の予測から開始
- 導入難度：高（POSと外部要因を使う需要予測モデルの数値が発注量と在庫判断に直結する。）
- 想定される効果：欠品と過剰在庫を抑制

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

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