# AI時代の店舗マーケティング戦略とは？集客・接客・CRM・AI検索の変化を解説

- URL: https://www.waltsu.co.jp/magazine/marketing/ai-store-marketing/
- カテゴリ: マーケティング > マーケ戦略
- 執筆: 藤井 俊輔（代表取締役）
- 公開日: 2026-09-01 / 最終更新日: 2026-10-29
- 発行: waltsu株式会社（waltsu MAGAZINE）

## こんな人におすすめ

- 店舗集客にAIを使いたい
- POS・会員データを活かしたい
- AI検索で店舗は選ばれる？

生成AIの普及によって、広告、SNS、コンテンツ、顧客分析など、オンラインマーケティングのAI活用が進んでいます。しかしAIの影響は、ECやWebマーケティングだけではありません。実店舗でも、店舗検索、在庫確認、来店予測、商品レコメンド、接客、クーポン、CRM、需要予測など、顧客体験全体へAIが入り始めています。 特に2026年は、Google AI Modeから、近くの店舗を探す→価格・在庫を確認する→予約可能か確認する、といった行動までAIが支援するようになりました。さらにGoogleは、SearchのAI ModeやGeminiアプリを起点に、商品情報や在庫・価格を扱うエージェント型コマースを推進しています。つまり店舗集客は、「Googleマップで上位表示する」だけでなく、「人やAIが店舗を比較するときに、正しい商品・在庫・価格・店舗情報を取得できる状態を作る」ことまで重要になっているのです。 一方で店舗側が持っているのは、POS、会員、アプリ、購買履歴、来店履歴、広告、Webなど、大量のファーストパーティデータです。AI時代の店舗マーケティングでは、これらをつなぎ、来店前→店内→購入→購入後→再来店までを一つの顧客体験として設計します。本記事では、AIによって店舗マーケティング戦略がどう変わるのか、7つの変化と具体的な実践方法を解説します。

**この記事のゴール（読了目安 約15分）**：AI時代に店舗の役割が「売る場所」から「顧客理解の拠点」へ変わることを7つの変化で理解し、来店前・店内・購入後のAI活用と、店舗データをWeb・広告・CRMへつなぐ改善サイクルを自社で設計できるようになる。

## この記事の結論

- 店舗は「売る場所」から、販売＋体験＋データ＋ブランド＋メディアの「顧客理解の拠点」へ
- 7つの変化: AI相談・個別文脈・POS/会員データ・スタッフ＋AI・店舗別最適化・リテールメディア・AIエージェント
- 店舗の強みは「購買しなかった理由」というオフラインだから持てる一次情報
- 価値は来店数でなく顧客から学ぶ速度。店舗データをWeb・広告・CRM・商品まで反映する循環を作る

## 結論｜店舗は「売る場所」から顧客理解の拠点へ

これまで店舗は、商品を陳列する→接客する→販売する場所として考えられてきました。しかしAI時代では、店舗の役割が広がります。

![店舗は「売る場所」から顧客理解の拠点へ](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/09/ai-store-marketing-1.png)

店舗は、顧客が何を見る？何を触る？何を買う？何を買わない？何度来店する？どの商品を組み合わせる？スタッフへ何を質問する？という**顧客情報が生まれる場所**です。つまり店舗は、販売拠点＋顧客体験拠点＋データ取得拠点＋ブランド発信拠点＋リテールメディアへ変化します。AIは、この大量の顧客データを整理し、次のマーケティング施策へつなげる役割を持ちます。

## AIで変わる店舗マーケティングの7つの変化

![AIで変わる店舗マーケティングの7つの変化](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/09/ai-store-marketing-2.png)

### 店舗集客が「検索」からAI相談へ変わる

これまでの店舗探しは「渋谷 美容室」「近くの家電量販店」といったGoogle検索・Googleマップが中心でした。AI時代では、「新宿駅から徒歩5分以内で、今日20時から予約できる美容室を探して」「近くでこの商品の在庫がある店舗を探して」という条件付きの自然文検索が増えます。[Google検索ヘルプ「AIモードを使用して地域の在庫状況と価格を確認する」](https://support.google.com/websearch/answer/17104441?hl=ja)によると、AI Modeでは予約できる近隣の店舗、サービスの料金、リアルタイムの価格、商品の在庫、レストランの予約状況などを確認できます。ただし同ヘルプの記載では、この機能の提供は現時点で英語のみです。つまり店舗側には、店名・住所・営業時間だけでなく、**商品・在庫・価格・サービス・予約・口コミ・写真・設備・特徴**を正確にオンラインへ出す必要があります。考える範囲は、店舗SEO→MEO→AI検索最適化までです。AIの回答へ引用されるために何を整えるかは、[AI検索で選ばれるための対策](https://www.waltsu.co.jp/magazine/marketing/about-llmo/)にまとめています。

### マス集客から「来店可能性の高い人」へ

従来はチラシを商圏へ一斉配布、Web広告で地域指定、という形でした。AI・データ活用が進むと、過去3回来店したが直近60日来店なしの顧客には再来店クーポン、商品ページを閲覧したが未購入の顧客には在庫案内、ロイヤル顧客には限定イベント、というように**顧客の状態に応じて施策を変えられます**。[Deloitte「2026 Retail Industry Outlook」](https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/retail-distribution/retail-distribution-industry-outlook.html)（小売の経営層330人への調査。2026年1月公開）では、回答者の67%が今後1年以内にAIによるパーソナライゼーションの能力を持つと見込んでいます。

### POS・会員データがマーケティングの中心になる

店舗が持つデータは、POS（何を買った）、会員（誰が買った）、アプリ（何を見た）、EC（オンラインで何を買った）、CRM（どんな顧客か）、広告（何を見て来た）です。これまで担当が別々に管理するケースも多かったのですが、AI時代ではこれらを統合します。広告で商品A閲覧→Webで店舗ページ→店舗で商品A購入→CRM更新→AIが関連商品Bを提案→次回来店時にアプリで配信。AIの性能より先に、**顧客ID・商品ID・店舗IDを整える**ことが重要です。これらは他社が持てない[自社が顧客との関係から得たデータ](https://www.waltsu.co.jp/magazine/marketing/first-party-data/)で、種類ごとに集め方も使い方も変わります。

### 店内接客が「スタッフ＋AI」になる

AI時代でも店舗スタッフは重要です。しかし役割は変わります。顧客が「この商品とA商品の違いは？」と聞く→スタッフがAIで商品情報・在庫・口コミ・過去購入を確認→顧客へ提案。AIが大量の商品情報・在庫・FAQ・比較を処理し、人が会話・共感・提案・例外対応・最終判断を担います。Googleも2026年1月のNRFでの講演で、小売事業者自身のアプリにAI Modeの機能を持ち込むショッピングエージェントを「知識豊富な販売スタッフ（a knowledgeable sales associate）」のような存在だと説明しています（[Google「Read Sundar Pichai’s remarks at the 2026 National Retail Federation」](https://blog.google/company-news/inside-google/message-ceo/nrf-2026-remarks/)）。AIが接客スタッフをなくすのではなく、**「スタッフ1人が持てる情報量を増やす」**方向です。

### 店舗ごとに施策を変える

従来は全店舗同じキャンペーンになりやすいものでした。しかし店舗ごとに、顧客・商圏・競合・売れ筋・来店時間・天候・イベントは同じではありません。AIで、店舗Aは会社員中心、店舗Bはファミリー中心、店舗Cは観光客中心、と分析し、商品構成・広告・クーポン・サイネージ・スタッフ配置まで店舗ごとに変えます。[BCG「Retailers Need to Manage Stores as a Portfolio Now. AI Lets You Do That.」](https://www.bcg.com/ja-jp/publications/2026/how-ai-lets-retailers-manage-store-portfolios)（2026年8月）も、従来の店舗単位のP/Lだけで業績を測って資本を配分するのをやめ、各店舗がネットワーク全体に対して持つ役割・耐性・価値を踏まえたポートフォリオとして設計・運用すべきだと指摘しています。全店舗一律から**「店舗ごとの役割最適化」**へ。

### 店舗がメディアになる

店舗には、顧客が実際に商品を購入するという強い接点があります。そのため、店舗内サイネージ、アプリ、EC、会員、レシート、店舗ディスプレイを広告媒体として活用する「リテールメディア」が拡大しています。電通は2026年7月、テレビ・コネクテッドTV・デジタル広告・デジタルOOHを対象としてきた統合メディアプランニングツール「クロスメディア・プランナー」に、リテールメディアのデータを初めて導入したと発表しました（[電通「独自の統合メディアプランニングツールにリテールメディアのデータを初導入」](https://www.dentsu.co.jp/news/release/2026/0713-011064.html)。第一弾はファミリーマート店内のデジタルサイネージ）。認知から購買接点までを一体で設計する動きです。従来広告は「広告を見た？」まででしたが、リテールメディアは「広告を見た→実際に買った？」まで近づきます。店舗は**「広告・購買データを持つメディア」**にもなります。

### 購買主体にAIエージェントが加わる

さらに大きな変化です。従来は人が店舗を検索→比較→来店→購入でした。AIエージェント時代は、人が「この条件の商品を探して」→AIが商品検索→価格比較→店舗在庫→口コミ→候補提示→予約・購入支援、という流れです。Googleは2026年1月に、商品の発見から購入、購入後のサポートまでショッピング体験全体にまたがるオープン標準「Universal Commerce Protocol（UCP）」を[Google「New tech and tools for retailers to succeed in an agentic shopping era」](https://blog.google/products/ads-commerce/agentic-commerce-ai-tools-protocol-retailers-platforms/)し、まずSearchのAI ModeとGeminiアプリでの購入機能から提供を始めています。店舗側も、人に分かりやすい情報だけでなく、**AIが取得できる価格・商品・在庫・店舗・営業時間・予約・ロイヤリティ情報**を整備する必要があります。今後の視点は「人に選ばれる店舗」＋「AIに候補として選ばれる店舗」です。顧客の代わりに動くAIが何をどこまでできるのかは、[AIエージェントの仕組みと活用事例](https://www.waltsu.co.jp/magazine/ai/about-ai-agent/)で確認できます。

## 来店前・店内・購入後のAI戦略

来店前はAI検索対策や需要予測、店内は接客支援やレコメンド、購入後はCRMでの再来店予測やフォローと、場面ごとにAIの使い道を並べます。

### 来店前

- **AI検索対策**: 店舗情報・商品情報・在庫・価格・FAQを整える
- **広告**: 顧客データから来店確率を予測して配信する
- **SNS**: 生成AIで投稿案・動画案を作る（一次情報を起点に）
- **口コミ分析**: 大量の口コミをAI分類し、高評価は接客・低評価は待ち時間、と整理する
- **需要予測**: 天候・曜日・イベント・過去売上から来店を予測する

### 店内

- **AI接客支援**: 商品比較・FAQ・おすすめをスタッフが即時参照
- **デジタルサイネージ**: 時間帯・在庫・顧客層に応じてコンテンツを変更
- **レコメンド**: POS・会員・購入履歴からおすすめを提示
- **混雑予測**: 来店データからスタッフ配置を最適化
- **在庫**: 需要予測で欠品・過剰在庫を防止

ただし、AI導入ではなく**「顧客体験が良くなったか」**を見ます。

### 購入後

店舗マーケティングは購入で終わりません。購入→満足→再来店→ファン→紹介まで見ます。CRMで購入履歴から顧客分類、過去の購入周期から再来店タイミングを予測、商品A購入者へ関連商品案内、通常より来店間隔が長い顧客をAIが検知してフォロー、口コミ・問い合わせ・アンケートをAI分析して店舗改善。ファンマーケティングの考え方は、別記事で解説しています。

## オンラインと店舗をつなぐ

AI時代に特に重要なのがOMO（オンラインとオフラインの統合）です。Instagramで商品を知る→Google検索→店舗在庫確認→来店→アプリ提示→購入→CRM→翌月AIレコメンド。顧客からすると、Instagram・Google・店舗・アプリは別々ではなく、**一つのブランド体験**です。企業側も、Web担当・店舗担当・広告担当・CRM担当で分断せず、顧客単位で見ます。

## Googleマップ・店舗情報はどう変わる？

店舗マーケティングでは、Googleビジネスプロフィール等の正確な店舗情報が引き続き重要です。さらにAI検索では、営業時間→在庫→価格→予約→口コミ→店舗特徴など、より詳細な情報が利用されます。GoogleマップのAI機能では、ユーザーの位置情報や興味関心をもとに、よりパーソナライズされた回答が提供される場合もあります。つまり店舗情報は「会社概要」ではなく、**「AIが顧客へ回答するためのデータ」**です。情報の正確性・最新性・具体性が重要です。AI時代のローカルSEOの具体的な対策は、別記事で解説しています。

## AIに任せる仕事・人が担う仕事

以下の表にまとめます。

| AIに任せる | 人が担う |
|---|---|
| 売上分析・需要予測・来店予測 | 顧客理解・ブランド判断 |
| 口コミ分類・顧客分類・異常検知 | 接客・店舗体験の設計 |
| 商品レコメンド・広告案・SNS案・FAQ | 商品判断・投資判断 |
| スタッフ向け情報検索 | 重要クレーム対応・最終責任 |

特に店舗では、人との接触そのものがブランド価値になる場合があります。**AI化＝無人化とは考えない**こと。AIが「この顧客は過去に商品Aを購入」と提示→スタッフが「以前の商品、使い心地はいかがでしたか？」と接客する。AIが顧客を理解する材料を提供し、人が関係を作る。これが「AIで拡張された人間接客」です。

## AI時代の店舗KPI

従来の売上・来店数・客単価だけでは不十分です。以下の表にまとめます。

| 分類 | 指標 |
|---|---|
| 集客 | 検索表示・マップ閲覧・ルート検索・予約・来店 |
| 店内 | 購入率・客単価・カテゴリ併買・在庫回転 |
| CRM | 会員化率・再来店率・来店間隔・LTV |
| ブランド | 口コミ・評価・指名検索・紹介 |
| AI | レコメンド利用率・AI接客利用・予測精度・改善回数 |

さらに、店舗で体験→後日EC購入、店舗で商品確認→オンライン購入、のような**店舗単体売上に現れない貢献**も見ます。

## AI時代の店舗戦略7ステップ

- **STEP1 顧客を理解する**: 誰が来店する？何が目的？なぜその店を選ぶ？
- **STEP2 カスタマージャーニーを整理する**: 認知→検索→来店→購入→再来店→推奨
- **STEP3 データを棚卸しする**: POS・会員・アプリ・Web・広告・口コミ
- **STEP4 IDをつなぐ**: 可能な範囲でオンライン＋オフラインを顧客単位に整理
- **STEP5 AI活用領域を決める**: 需要予測？CRM？広告？接客？
- **STEP6 小さく試す**: 1店舗・1施策・1顧客セグメントから
- **STEP7 店舗改善へ戻す**: AI分析→顧客理解→売場・接客・商品・広告を変える

## 中小店舗では何から始める？

高度なAI基盤から始める必要はありません。

- **Google店舗情報**: 営業時間・写真・商品・サービス・FAQを整える
- **口コミ分析**: 口コミ100件をAIで分類する
- **POS分析**: 何が売れる？何と一緒に買う？
- **顧客インタビュー**: なぜ来店？何と比較？
- **SNS**: 一次情報をAIで投稿化する
- **CRM**: LINE・メール・会員で再来店施策
- **AI分析の頻度**: 毎月→毎週の改善へ

高価なAI導入より、**「データ→改善」のループ**を作ることが先です。同じループを実際に回している企業の例は、[海外6社が成果を出した進め方](https://www.waltsu.co.jp/magazine/marketing/ai-marketing-case-studies/)で確認できます。

## 店舗AIでよくある失敗

- **AI導入が目的**: AIサイネージを導入しても顧客体験が変わらなければ意味がない
- **データがバラバラ**: POS・アプリ・EC・CRMが別々。AI以前に統合が必要
- **クーポン最適化だけになる**: AIで値引きばかりでは「価格ファン」を増やす。ブランド・体験も考える
- **接客を全部AI化**: 効率は上がるが、人と話したい顧客もいる
- **店舗ごとの差を無視**: 全店舗同じAI施策。商圏・顧客・役割は異なる
- **売上だけで評価**: 店舗でブランド体験・商品体験・顧客獲得が起きている可能性も見る

## 【プロの視点】オフラインだから持てる一次情報

ECには大量のデータがあります。しかし店舗には、オンラインでは取得しにくい情報があります。

![オフラインだから持てる一次情報](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/09/ai-store-marketing-3.png)

顧客が商品Aを見る→手に取る→戻す→商品Bを見る→スタッフへ質問→買わずに帰る。POSだけでは「購入0」で終わりますが、実際には非常に重要な顧客行動が起きています。さらに店舗スタッフが直接聞けるのは、「サイズ感が分からない」「家族に相談したい」「値段より手入れが不安」といった顧客の言葉です。つまり店舗には、購買データだけでなく**「購買しなかった理由」という一次情報**があります。

スタッフメモ→口コミ→接客記録→AIで整理できれば、商品→広告→EC→Webサイトまで改善できます。AI時代の店舗の価値は、ECより非効率な販売場所ではなく、**「顧客を直接観察し、一次情報を取得できる場所」**です。この「買わなかった理由」を扱う考え方は、[言語化されていない本音の見つけ方](https://www.waltsu.co.jp/magazine/marketing/customer-insight/)として整理しています。

## 【waltsu視点】顧客から学ぶ速度を上げる

店舗マーケティングでは、来店数→売上を増やすことが中心になりやすいものです。しかしAI時代では、店舗を集客→接客→購入で終わらせません。

![顧客から学ぶ速度を上げる](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/09/ai-store-marketing-4.png)

たとえばAI分析で「夕方は新規顧客の購入率が低い」→スタッフヒアリングで「商品説明を聞く時間がない」→仮説「短時間で比較できない」→改善「売場に比較表」→Webにも同じ比較コンテンツ→広告で比較訴求→購入率を再測定。つまり、店舗データを店舗だけで使わず、**店舗→Web→広告→CRM→商品まで反映**します。逆も同じです。Webの検索データ→店舗の売場改善、SNSの反応→商品配置、CRMの顧客分類→スタッフの接客へ。

AI時代の店舗マーケティング戦略とは、AIで来店数を増やす方法だけではありません。**「オンラインとオフラインの顧客反応を、AIで学習し続ける仕組み」**です。分析を毎月→毎週へ、店舗改善を四半期→毎月へ。店舗を、売る場所から顧客を理解する場所へ変えることが重要です。

## AIエージェント時代に店舗が準備すること

今後は、人が店舗を探すだけでなく、AIエージェントが店舗を探す場面が増えます。そのため、店舗情報（住所・営業時間・設備）、商品（商品名・説明・価格・在庫）、サービス（料金・予約・対応内容）、信頼（口コミ・レビュー・事例）、顧客メリット（会員・ロイヤリティ・特典）を、AIが取得できる形で整備します。

GoogleのUCPは、[Google「Universal Commerce Protocol updates improve AI shopping for retailers」](https://blog.google/products-and-platforms/products/shopping/ucp-updates/)のとおり、エージェントが小売側のカタログからバリエーション・在庫・価格といったリアルタイム情報を取得できる仕組みや、ロイヤリティ特典を引き継ぐID連携へ拡張されています。さらに2026年5月には、ホテル予約やローカルのフードデリバリーといった新しい領域への[Google「How we’re helping retailers thrive with new Universal Commerce Protocol features and AI tools on Google」](https://blog.google/products-and-platforms/products/shopping/shopping-updates-google-marketing-live/)もありました。ただし同発表では、UCPによる購入機能は米国の一部小売から始め、数か月内にカナダ・オーストラリア、続いて英国へ広げるとされており、日本は対象として挙げられていません。それでも、**「AIが店舗・商品情報を正確に取得できる状態」**を今から整えておくことは、日本のAI検索・Googleマップ対策にもそのまま役立ちます。

## AI時代の店舗マーケティングチェックリスト

- **顧客**: 来店理由・未購入理由・再来店理由を理解しているか
- **検索**: 営業時間は最新か／商品・サービス・価格情報がWebにあるか／在庫情報を扱えるか／口コミへ対応しているか
- **データ**: POSを分析しているか／会員データがあるか／ECと店舗・CRMをつないでいるか
- **AI**: 口コミ分析・需要予測・顧客分類・接客支援を検討しているか
- **スタッフ**: AIで置き換える前提になっていないか／スタッフが顧客の声を残せるか／接客知識を共有できているか
- **再来店**: 購入後コミュニケーションがあるか／来店間隔を分析しているか／休眠顧客を把握しているか
- **改善**: 店舗データがWeb改善に、Webデータが店舗改善につながっているか／改善回数を測っているか

## まとめ

AI時代の店舗マーケティングでは、店舗集客をAIで効率化するだけでは不十分です。検索→AI相談、マス集客→顧客ごとの文脈、POS→顧客データ、人だけの接客→スタッフ＋AI、全店舗一律→店舗別最適化、店舗→リテールメディア、人が検索・比較→AIエージェントが検索・比較、へ変化しています。Google AI Modeではすでに、近くの店舗・料金・予約・在庫・価格をAIから確認でき、エージェント型コマースが進めば、人が条件を伝え→AIが店舗・商品を比較→候補を提示→購入・予約を支援、という顧客行動が広がります。

そのため店舗側に求められるのは、店名・住所・営業時間だけでなく、商品・価格・在庫・サービス・口コミ・予約・ロイヤリティなどを正確にデータ化することです。一方、店舗内部では、POS・会員・CRM・スタッフ・口コミという一次情報をAIへ活用できます。顧客データ→AI分析→顧客理解→店舗改善→Web改善→広告改善→CRM改善→再び顧客反応、という循環を作れるのです。

AI時代の店舗の強みは、オンラインより非効率な販売場所ではなく、**「顧客と直接接触し、オンラインでは取得しにくい一次情報・体験・信頼を作れる場所」**であること。AIで効率化できる部分は効率化し、人は接客・共感・ブランド体験・顧客理解へ集中する。KPIも来店数・店舗売上だけでなく、再来店・LTV・口コミ・指名検索・ECへの貢献・改善回数まで見る。AI時代の店舗マーケティング戦略とは、「AIで客を呼ぶ方法」ではなく、来店前→店内→購入→購入後→再来店のすべてから顧客を学び、オンラインとオフラインをつないで改善し続ける仕組みを作ることです。「自社の店舗データを、Web・広告・CRMとつないだ改善サイクルに設計し直したい」という場合は、waltsuが店舗・Web・データを横断したマーケティング戦略の設計から実行までご支援します。

## よくある質問

**Q. AI時代の店舗マーケティングとは？**  
A. AIと店舗・顧客データを活用し、来店前、店内、購入後、再来店までの顧客体験を継続的に最適化するマーケティングです。広告のAI化だけでなく、検索、接客、CRM、需要予測なども対象になります。

**Q. AIは店舗集客に使えますか？**  
A. 使えます。活用先は、広告ターゲティング、口コミ分析、来店予測、SNS制作、AI検索向けの情報整理などです。

**Q. GoogleのAI検索は店舗集客へ影響しますか？**  
A. 影響する可能性が高いです。Google AI Modeでは、近隣店舗、予約可能時間、商品在庫、価格などを調べられる機能が提供されています（公式ヘルプの記載では、現時点の提供は英語のみです）。

**Q. 店舗ではどんなデータをAIに使えますか？**  
A. POS、会員情報、購入履歴、アプリ、EC、広告、口コミ、アンケートなどです。個人情報の取り扱い・利用目的には注意が必要です。

**Q. AIで接客スタッフは不要になりますか？**  
A. 必ずしも不要になりません。AIは商品情報検索・在庫・比較などを支援できますが、相談、共感、例外対応など人が価値を出しやすい領域もあります。AIでスタッフの能力を拡張する考え方が重要です。

**Q. リテールメディアとは何ですか？**  
A. 小売企業が保有する店舗・EC・アプリ・サイネージ・顧客データなどを広告媒体として活用する考え方です。購買データに近いため、広告と実購買を結びつけやすい特徴があります。

**Q. 店舗マーケティングとOMOの違いは？**  
A. 店舗マーケティングは実店舗を含むマーケティング活動全般です。OMOはオンラインとオフラインを区別せず、一つの顧客体験として統合する考え方です。AI時代の店舗マーケティングではOMOの考え方が重要になります。

**Q. 小規模店舗でもAIを活用できますか？**  
A. できます。始められるのは、口コミ分析、Google店舗情報の整備、POS分析、SNS、顧客アンケートなどです。高度なAIシステム導入より、データを改善へ使う仕組みを作ることが重要です。

**Q. AIエージェントで店舗マーケティングはどう変わりますか？**  
A. ユーザー自身が店舗を検索するだけでなく、AIが条件に応じて店舗・商品・価格・在庫を比較し候補を提示する可能性が高まります。店舗側はAIが正しく判断できる商品・店舗データを整える必要があります。

## 執筆者

**藤井 俊輔**（代表取締役）ベンチャー企業の外部CMOや水族館のマーケティング担当などに従事。オンライン/オフライン問わず集客を中心としたマーケティング施策に強み。

プロフィール: https://www.waltsu.co.jp/magazine/supervisor/shunsuke-fujii/

この記事は waltsu 公式ブログの記事（https://www.waltsu.co.jp/blog/ai-store-marketing/）をもとに再編集したものです。