小売業におけるAI導入のコツ：
この一点を押さえれば成功率は67％！

小売業のデジタルトランスフォーメーション（DX）が加速する中、AIは今や欠かせないキーワードとなっています。AI導入を検討する企業の多くが直面するのが、「自社開発を行うべきか、それとも成熟したAIソリューションを購入すべきか」という根本的な選択です。

一見すると、自社開発は技術を完全に掌握でき、柔軟性も高いように見えます。しかし実際には、開発人材の不足、モデル学習にかかる時間的コスト、その後の運用・保守・アップデートなど、想像以上に大きな負担が伴います。さらに重要なのは、研究データによって、AI導入の方法そのものが成否を大きく左右することが示されているという点です。

MITの研究が示す結論：購入のほうが成功しやすい

MIT（マサチューセッツ工科大学）のNANDAプログラムによる最新研究では、専門ベンダーからAIツールを購入し、パートナーシップを構築した企業の導入成功率は約67％に達することが明らかになりました。一方、自社で一から開発した場合の成功率は約33％にとどまっています ¹。

この結果は、単独でAI開発に挑むリスクが、専門チームと協力する場合に比べていかに高いかを示しています。短期間で成果を出し、失敗リスクを抑えたい小売業者にとって、成熟したAIソリューションの導入は極めて現実的な選択肢と言えるでしょう。

なぜ自社開発のAIは行き詰まりやすいのか？

その大きな要因の一つが、「学習ギャップ」です。多くのAIシステムは、継続的な記憶やフィードバックによる最適化機能を十分に備えておらず、実際の店舗運営における複雑さやスピード感に対応しきれません。その結果、PoC（概念実証）の段階で止まってしまうケースが少なくありません。

つまり問題は、AIの性能そのものではなく、日常業務に本当に溶け込み、運用しながら進化できるかどうかにあるのです。

Viscovery：学習ギャップを克服するAI画像認識技術

小売のレジ業務を例に挙げると、ViscoveryのAI画像認識システムは、ベーカリー、弁当店、社員食堂などで幅広く導入されており、日本、韓国、シンガポール、マレーシア、台湾といったアジア各国で活用されています。

一般的な汎用AIとは異なり、Viscoveryのシステムは 「記憶」と「学習」を備えており、利用現場からのフィードバックを通じて認識精度を継続的に向上させることができます。店舗ごとの商品構成やオペレーションに合わせて最適化され、現場の実情にしっかりフィットするのが特長です。

さらに、小売事業者は大量の画像データを自ら収集したり、専門チームを雇ってアルゴリズムを保守したりする必要がありません。Viscoveryが高い技術的ハードルを事前にクリアしているため、店舗側はサービス開発や顧客体験の向上に集中できます。その結果、会計スピードの向上、ミスの削減、顧客満足度の向上といった明確な成果が得られています。

AI活用の本質：迅速に現場へ落とし込み、実益を生み出せるか

AIの価値は、「自社開発の技術を持っているかどうか」ではなく、「いかに早く現場に導入し、実際の成果を生み出せるか」にあります。MITの研究が示す通り、成熟したAIソリューションを購入する方が成功率は圧倒的に高いのです。

そして、Viscoveryのように学習ギャップを克服し、継続的な改善が可能なAIシステムは、小売業者が最短距離で成果を得るための強力なパートナーとなります。

高リスクな自社開発にリソースを投じるよりも、市場で実証済みのソリューションを選び、AIを成長の原動力として活用する──それが、これからの小売業にとって賢明な選択と言えるでしょう。

[出典]
¹ “MIT report: 95% of generative AI pilots at companies are failing.” FORTUNE, https://fortune.com/2025/08/18/mit-report-95-percent-generative-ai-pilots-at-companies-failing-cfo/. 18 Aug. 2025. Accessed 25 Aug. 2025.