ショッピングモールにAIをどう活かす？運営担当者が今知るべき活用領域と導入の進め方

「ショッピングモールにAIを導入したいが、何から手をつければいいのだろう？」
「他のモールではAIをどう活用しているのか、具体的な事例を知りたい」

このようにお考えの施設運営担当者の方は多いのではないでしょうか。

ショッピングモールにおけるAI活用は、単なる「最新技術の導入」ではなく、人手不足・集客競争・運営コスト増といった経営課題を解決するための実務的な手段として注目されています。実際に、国内の商業施設事業者の約75%がすでに生成AIを業務で利用した経験を持つなど、業界全体で導入機運は高まっている状況です。

本記事では、ショッピングモールにおけるAIの活用領域から国内外の具体的な事例、導入費用の目安、そして失敗しない導入ステップまでを網羅的に解説します。SC（ショッピングセンター）運営に携わる方がAI導入を検討する際の参考にしてください。

業界・業務別AIアバター活用
自治体×AIアバター	接客業×AIアバター
観光業×AIアバター	宿泊業×AIアバター
駅案内×AIアバター	ショッピングモール×AIアバター
博物館×AIアバター	ビジネス展示会×AIアバター
ショールーム×AIアバター	AIロールプレイングとは

目次

ショッピングモールでAI活用が求められる背景

人手不足・集客競争・運営コスト増

日本のショッピングセンター（SC）業界は、複数の経営課題が同時に押し寄せている状況にあります。2025年末時点の国内SC総数は3,013で前年から52施設が減少しており、市場は成熟期に入っています。既存SCの売上高伸長率はプラス3.5%と回復基調にあるものの、2019年比では依然として回復しきれていない施設も少なくありません。

こうした中で特に深刻なのが、インフォメーションカウンターや警備・清掃といった現場スタッフの人手不足でしょう。訪日外国人観光客の増加に伴い多言語対応の必要性も高まっていますが、複数言語を話せるスタッフを常時配置するのは現実的ではありません。加えて、ECサイトとの集客競争やエネルギーコストの上昇も、館の収益を圧迫する要因となっています。

参考：日本ショッピングセンター協会

AI導入の現在地

SC業界におけるAI導入は、すでに「知らない」「試したことがない」という段階ではなくなっています。日本ショッピングセンター協会の調査によると、商業施設事業者の75.0%が生成AIを業務で利用した経験を持ち、約88%が生産性の向上を実感したと回答しました。

ですが、恒常的に業務フローへ組み込めている事業者はわずか3.4%にすぎません。80.2%は「必要なときだけ使う」段階にとどまっており、AIを「試す」から「業務に標準化する」への移行が、業界全体の課題になっています。つまり、いまモール運営者が取り組むべきは、単発のPoC（概念実証）ではなく、業務に根付かせるための設計と運用体制の構築なのです。

参考：日本ショッピングセンター協会×カウンターワークス「商業施設における生成AI活用調査」

ショッピングモールにAIを導入するメリット

ショッピングモールにAIを導入することで、売上向上から業務効率化、省エネまで幅広い効果が期待できます。ここでは、SC運営者にとって特に影響の大きい4つのメリットを紹介します。

売上・集客の向上

AIの最大のメリットは、来館者データや購買データを統合・分析し、個々の顧客に最適な販促施策を打てるようになることです。会員アプリと購買履歴を連携させたパーソナライズ配信や、来館パターンに基づくクーポンの最適化によって、客単価や購買率の向上が期待できます。

実際に、顧客データプラットフォーム（CDP）を活用してアプリ会員向けの施策を強化した商業施設では、客単価が大幅に伸びた事例が報告されています。「勘と経験」に頼った販促から、データドリブンな集客戦略への転換は、SC運営の競争力を左右する要素になりつつあるでしょう。

人手不足の解消と業務効率化

インフォメーションカウンターでの案内業務は、AI接客の導入によって大幅に省力化できます。「トイレの場所」「駐車場の入口」「営業時間」といった定型的な問い合わせをAIが自動で対応することで、スタッフは迷子対応やクレーム処理など、判断力が求められる業務に集中できる環境が整うでしょう。

また、生成AIを活用した議事録の自動作成や販促文のドラフト生成といったバックオフィス業務の効率化も進んでいます。限られた人員で館全体のサービス品質を維持するうえで、AIによる省力化は不可欠な選択肢となりつつあるのです。

顧客体験の強化

AIを活用すれば、来館者一人ひとりの嗜好や行動履歴に合わせた情報提供が可能になります。たとえば、過去の購買データに基づいたショップのレコメンドや、来館時間帯に合わせたイベント情報の配信など、画一的な案内ではなくパーソナライズされた体験を提供できるのが大きな強みです。

さらに、AIアバターやAIチャットボットを導入すれば、多言語での案内も自動化できます。インバウンド需要が増加する中で、英語・中国語・韓国語をはじめとする複数言語に対応した案内を24時間提供できることは、外国人観光客の満足度向上に直結するでしょう。

エネルギーコストの削減

ショッピングモールは広大な空間を抱えるため、空調にかかるエネルギーコストは運営費全体の中でも大きな割合を占めます。AIによる空調制御を導入すれば、外気温や来館者数、時間帯ごとの利用状況をリアルタイムで分析し、快適性を維持しながら電力消費を最適化することが可能です。

海外では、AIを活用した空調最適化により電力消費量を20%以上削減した実績が複数報告されています。国内でも、AI空調制御によって年間30%以上のCO2排出量削減を見込む商業施設が登場しており、省エネとコスト削減を両立できる領域として注目が高まっている状況です。

ショッピングモールにおけるAIの活用領域

ショッピングモールでAIが活用できる領域は多岐にわたります。ここでは、代表的な6つの活用領域について、それぞれどのような課題を解決できるのかを解説します。

顧客接点

最もイメージしやすいAI活用領域が、来館者との接点における自動化です。AIチャットボットをWebサイトやアプリに設置すれば、営業時間外を含む24時間体制で問い合わせに対応できます。さらに、デジタルサイネージやタブレットにAIアバターを配置すれば、音声対話による施設案内やショップ検索も可能になるでしょう。

近年では、AIカメラと連動した骨格診断やパーソナルカラー診断を提供する「AIミラー」も登場しています。来館者に合ったコーディネートを提案するといった体験型の接客は、ECにはないリアル店舗ならではの付加価値を創出する手段です。

販促・マーケティング

CDP（顧客データプラットフォーム）を構築し、会員情報・購買履歴・アプリ行動ログ・来館データを統合することで、個々の顧客に最適化された販促が可能になります。たとえば、来館パターンに応じたクーポン配信や、過去の購買傾向に基づいたショップのレコメンドなどが実現可能です。

また、館内サイネージやアプリを広告媒体として活用する「リテールメディア」も広がりを見せています。来館者の購買データに基づいた精度の高いターゲティング広告を展開すれば、テナントへの販促支援と同時にモール自体の広告収益を創出できるのが特徴です。

運営効率化

AIカメラやセンサーを入口やフロアに設置することで、来館者数のリアルタイム計測や混雑状況の可視化が実現します。曜日・時間帯ごとの来館パターンを把握できれば、警備員や清掃スタッフの配置を最適化し、無駄な人件費を削減することが可能です。

バックオフィス領域でも、生成AIの活用が広がっています。販促企画書のドラフト作成、テナントとの会議の議事録自動化、FAQ（よくある質問）の生成など、定型的な文書作成業務を大幅に省力化できます。SC業界調査でも、生成AIの利用者の約88%が生産性向上を実感したと回答しており、効果の実感度は高い領域といえるでしょう。

テナント支援

テナントの売上を支援するAI活用も、モール運営者にとって重要な領域です。AIカメラによる来店客数の可視化や買上率（来店者のうち実際に購入した割合）の分析を通じて、テナントごとの接客改善を支援できます。来店人数や時間帯別の動きをデータで把握できれば、「声掛けのタイミング」「陳列の配置変更」といった具体的な改善アクションにつなげられるのが強みです。

また、VMD（ビジュアル・マーチャンダイジング）の最適化にもAIが活用され始めています。店頭ディスプレイの変更が入店率や滞在時間にどう影響するかをAIカメラで検証し、データに基づいた売場改善を支援する取り組みが国内大手デベロッパーでも進行中です。

設備・省エネ

AI空調制御は、既存のBMS（ビル管理システム）と連携し、外気温・室内温度・来館者数・電力料金体系などの複数データを分析して空調を自動最適化する技術です。手動調整では対応しきれない細かなゾーンごとの温度管理も、AIであればリアルタイムに制御できます。

加えて、AI予知保全も注目されている分野です。空調機の稼働データをAIが常時監視し、故障の兆候を早期に検知することで、突発的な故障停止による営業機会の損失や緊急修理コストを抑制できます。国内でもAI故障診断による復旧時間の短縮に取り組む大手空調メーカーが増えてきています。

セキュリティ

AIカメラを活用したセキュリティ強化も、モール運営で関心が高い領域です。従来の防犯カメラは録画が中心でしたが、AI搭載カメラであれば映像をリアルタイムで解析し、不審行動の検知や混雑時の異常察知を自動で行えるようになりました。

海外の大型モールでは、顔認識技術を用いた要注意人物（POI：Person of Interest）の検知システムを導入し、警備の介入件数を大幅に増やすことに成功しました。ただし、日本においては顔識別カメラの利用には個人情報保護法上の厳格な要件があり、利用目的の特定・通知や掲示の設計を慎重に行う必要がある点には留意が求められます。

【国内】ショッピングモールのAI活用事例

ここからは、国内のショッピングモール・商業施設で実際にAIを活用している事例を紹介します。活用領域や得られた成果がそれぞれ異なるため、自施設の課題に近い事例を参考にしてみてください。

【PARCO】CDP活用で客単価189%向上

PARCOは、公式アプリ「POCKET PARCO」とCDP（顧客データプラットフォーム）を組み合わせ、来店前・来店中・来店後の3段階で個客施策を展開しています。アプリにPARCOのハウスカードを登録したユーザーの客単価は、未登録ユーザーと比較して189%に達したと公表されています。

この成果の背景には、商品の「クリップ」（お気に入り登録）にインセンティブを付与したキャンペーンや、来館履歴に基づいたプッシュ通知による再来店促進など、データに基づく緻密な施策設計がありました。約3,000ショップの情報を横断的に扱える基盤を構築したことで、モール全体としてのCRM（顧客関係管理）施策が可能になった点は、大規模SCにとって参考になる事例でしょう。

【三井不動産】「ららピック」で客単価約3.9倍を実現

三井不動産は、ららぽーと海老名で館内ショップの商品を自由に持ち出してまとめて試着・購入できるOMO（Online Merges with Offline）型サービス「ららピック」を展開しています。専用アプリで商品を選び、スタッフが集荷・配送した商品をまとめて試着できる仕組みで、2026年のアップデート版では40店超が参加するまでに拡大しました。

公表されている成果として、再利用意向96%、利用者の平均客単価が通常時の約3.9倍、来訪ショップ数が約1.9倍という数値が報告されています。さらに三井不動産は、ECプラットフォーム企業との戦略的資本業務提携を結んでおり、今後はAIコマース基盤との接続を前提としたサービス拡大が見込まれるでしょう。

【三井不動産×竹中工務店】AI空調制御でCO2排出量30%以上削減

三井不動産と竹中工務店は、ららぽーと名古屋みなとアクルスにおいてAI空調制御システムの導入を進めました。施設内外の環境データに加え、来館者の服装なども検知・解析し、快適性を維持しながら年間30%以上のCO2排出量削減を見込んでいます。

この事例が示すのは、省エネAIは「コスト削減」だけでなく「ESG（環境・社会・ガバナンス）経営」の観点からも導入理由になり得るという点です。テナントや来館者に対して環境配慮への取り組みを発信できることは、施設のブランド価値向上にもつながるでしょう。

【はせがわ×ABEJA】AIカメラ分析で買上率9.6%→14.5%に改善

仏壇・仏具の専門店「はせがわ」は、ロードサイド型店舗からSC（ショッピングセンター）への出店を拡大する中で、目的買いではない来店客への接客という新たな課題に直面していました。現場では「来店客数が少ないから売れない」という認識が根付いており、接客改善の優先度が上がりにくい状況でした。

そこでAIカメラによる来店分析基盤を導入し、来店人数・買上率・客単価・セット率を指標化。「10人のうち2人に買ってもらうには何を変えるか」という実践的な議論を現場で回すことで、導入後2年間で買上率を9.6%から14.5%に改善し、SC店全体の売上は前年同期比で2倍超を達成しています。AIカメラがスタッフ教育と行動変容の起点として機能した好例です。

【ルミネ】NEWoMan TAKANAWAに生成AI案内を導入

ルミネは、2025年に開業したNEWoMan TAKANAWAにおいて、商業施設として初となる生成AI型の施設案内サービスを導入しています。来館者はスマートフォンからQRコードを読み取るだけで、多言語・リアルタイム型の案内を利用でき、問い合わせ対応の50〜70%を削減できる見込みです。

ルミネはこの取り組みを、コンシェルジュによる「人の温かさ」と生成AIによる「迅速・的確な問い合わせ対応」を融合する施策と位置づけています。AIで対応できる問い合わせを自動化し、人間のスタッフは高度なホスピタリティが求められる対応に集中するという役割分担の考え方は、多くのSCで応用可能なモデルといえるでしょう。

【イオンモール】AI活用でインフォメーション・販促・分析を高度化

イオンモールでは、複数のAI技術を館の運営に統合的に取り入れています。音声対話型のAIインフォメーションカウンターでは、施設案内やテナント検索に加えて落とし物管理システムとの連携も実現しました。管理画面を簡素化することで、AIエンジニアでなくても店舗担当者がテナント情報の更新や学習データの追加を行える仕組みになっています。

また、大量に集まる顧客アンケートを生成AIで自動集計・分析する取り組みも導入済みです。さらに、天候・気温・時間帯などの環境データに応じてAIが最適なメニューやコンテンツを自動配信するAI連動型デジタルサイネージも展開しており、グループ全体でDXを推進している代表的な事例です。

【阪急うめだ本店】100言語対応AIアバターの実証を開始

阪急うめだ本店では、2025年にAI活用のアバターインフォメーションの実証を本格開始し、100言語に対応した多言語案内を提供しています。大阪・梅田という外国人観光客の多いエリアにおいて、言語の壁を超えた案内体験を提供する取り組みは、インバウンド需要の取り込みを狙う商業施設にとって注目すべき事例です。

インフォメーションの無人化・省人化を目的としたAIアバターの導入は、百貨店やショッピングモールを問わず広がりを見せている傾向にあります。AIアバターの仕組みや導入のポイントについて詳しく知りたい方は、関連記事もあわせてご覧ください。

【海外】ショッピングモールのAI活用事例

海外のショッピングモールでは、日本よりも一歩先を行くAI活用事例が複数報告されています。規模や規制環境は異なるものの、将来のAI導入の方向性を見定めるうえで示唆に富んだ事例です。

【Mall of America × Adeptmind】70以上の小売業者在庫を横断購入できる「Shop MOA」

米国最大級のショッピングモール「Mall of America」では、AI技術を活用したeコマースプラットフォーム「Shop MOA」を展開しています。このサービスでは、70以上の小売業者の在庫を一つのオンラインカートにまとめて購入し、単一の受取地点で受け取れる仕組みを実現しました。

モールを「個別店舗の集合体」から「統合されたショッピングプラットフォーム」へと再定義する試みであり、AIによる横断的な在庫検索・商品探索が中核技術として機能しています。テナントの利便性を高めることで館全体の競争力を引き上げる発想は、日本のSCにも応用可能な視点でしょう。

【Mall of America × Corsight AI】顔認識POI検知で介入件数200%以上増

同じくMall of Americaでは、セキュリティ領域でもAIの活用が進んでいます。顔認識技術を用いた要注意人物（POI）の検知システムを導入した結果、要注意人物への介入件数が200%以上増加したと報告されました。

一般来館者のデータは保持せず、アラート後も最大3層の人間レビューを経て対応するなど、プライバシーへの配慮と安全性のバランスを重視した運用設計が採用されています。日本で同様のシステムを導入する場合は、個人情報保護法に基づいたより厳格な同意設計・掲示設計が必要になる点に注意が必要です。

【Westcliff × BrainBox AI】HVAC電力21%削減・年間19,249カナダドル節約

カナダのWestcliffが運営するショッピングセンターでは、既存のHVAC（空調換気）システムにAI自律制御を接続し、電力使用量を21%削減することに成功しています。年間の電力削減量は205,214kWhに達し、金額にして年間19,249カナダドル（約210万円相当）の節約を実現しました。

このソリューションの特長は、初期投資（CAPEX）が低く、SaaS型の月額課金で導入できる点にあります。導入から3か月で投資回収した事例もあり、モール向けAIの中ではROI（投資対効果）を組み立てやすい領域といえるでしょう。

【Majid Al Futtaim】パーソナライズオファーCTR 23%増・リテールメディア事業を確立

中東を拠点とするMajid Al Futtaimは、年間1億件超のトランザクションデータを基盤に、パーソナライズされた販促オファーのCTR（クリック率）を23%向上させています。同社は「Precision Media」としてリテールメディア事業を確立し、購買データに基づく精緻なターゲティング広告をブランド向けに販売するモデルを構築しました。

これは、モールが単なる「テナントの入れ物」ではなく、「データとメディアを持つプラットフォーム」へと進化する未来像を示す事例です。国内でも会員IDと行動データの統合が進みつつあり、リテールメディアは中長期的な収益源として検討に値する領域といえるでしょう。

ショッピングモールにおけるAI導入費用の目安と費用対効果

AI導入を検討するうえで避けて通れないのが、費用とROI（投資対効果）の見積もりです。ここでは、施策規模別の費用目安と、領域ごとのROI回収期間の傾向を整理します。

施策規模別の費用感

ショッピングモールにおけるAI導入費用は、施策の規模によって大きく異なります。以下は、公開情報に基づいた目安です。

導入パターン	主な施策内容	初期費用の目安	年間運用費の目安
軽量PoC	入口人数計測、簡易ダッシュボード、FAQ生成AI、少数サイネージ	500万〜1,500万円	300万〜900万円
標準導入	全館人流分析、会員・アプリ連携、クーポン最適化、テナント分析、サイネージ20〜50面	3,000万〜8,000万円	1,500万〜4,000万円
高度導入	上記に加え、HVAC最適化、高度警備AI、リテールメディア計測	1億〜3億円	4,000万〜1億円

まずは軽量PoCから始め、効果を検証したうえで段階的に投資を拡大するアプローチが、リスクを抑えながら成果を積み上げる現実的な進め方です。

領域別のROI回収期間

ROIの出やすさは、AI活用の領域によって大きく異なります。それぞれの特性を理解したうえで、自施設にとって最も効果が見込める領域から着手することが重要です。

活用領域	ROI回収期間の目安	特性
販促・パーソナライズ	3〜12か月	会員基盤やアプリを持つ施設ほど短期で効果が出やすい
設備・省エネ	3〜12か月	コスト削減型のため効果が明確。SaaS型なら低投資で開始可能
セキュリティ	12〜36か月	売上換算は難しいが、トラブル抑止・ブランド毀損回避で評価

まずは販促系か設備系から着手し、短期的な成果を社内で示すことが、次のステップへの投資承認を得る近道となるでしょう。

ショッピングモールにAIを導入するステップ

AI導入を成功させるためには、技術選定よりも前に「何を解決したいのか」を明確にすることが不可欠です。ここでは、SC運営者がAI導入を進める際の5つのステップを順に解説します。

ステップ1：業務課題の特定とKPI設定

最初に取り組むべきは、AI導入によって解決したい業務課題の特定です。「売上を上げたい」「案内業務を省人化したい」「空調コストを下げたい」など、課題は多岐にわたりますが、すべてを一度に解決しようとせず、最も優先度の高い1〜2つの課題に絞ることが成功の鍵となります。

課題が定まったら、効果を測るためのKPI（重要業績評価指標）を設定しましょう。たとえば「来館者数を月次で計測する」「案内対応件数の自動化率を追う」など、定量的に測定できる指標を事前に決めておくことで、PoC後の効果検証が格段にやりやすくなります。

ステップ2：データ環境の棚卸し

AI活用の成否を左右するのは、アルゴリズムの精度よりもデータの質と量です。POS（販売時点情報管理）、会員データベース、アプリのログ、既存カメラの映像、BMS（ビル管理システム）のデータなど、現時点で施設内に蓄積されているデータを棚卸しすることから始めましょう。

その際に重要なのが、データ間の「つながり」です。POSデータはあるが会員IDと紐づいていない、カメラ映像は録画しているが分析基盤がない、といった断絶はAI活用の障壁となります。足りないデータや接続が必要な箇所を早期に特定することで、ベンダー選定時のRFP（提案依頼書）の精度も向上するのです。

ステップ3：法務・プライバシー設計

AIカメラや顔識別技術を利用する場合、個人情報保護法に基づいた法務設計は導入前に必ず完了させておく必要があります。個人情報保護委員会のガイドラインでは、顔識別機能付きカメラを利用する際に「顔識別機能を用いていること」自体を明示したうえで利用目的を特定し、通知・公表することが求められています。

特に注意すべきなのは、防犯目的で取得した顔画像やデータをマーケティング目的に転用する場合、別途本人の同意が必要になる点です。データの保存期間、共同利用の範囲、問い合わせ窓口の設置なども含め、稟議の前段階で法務部門と連携して整理しておくことが、後のトラブルを防ぐ鍵となります。

ステップ4：スモールスタート（PoC）

いきなり全館展開を目指すのではなく、まずは1入口・1フロア・1施策の範囲でPoC（概念実証）を実施することを推奨します。たとえば、メインエントランスの来館者計測、特定フロアのAI案内サイネージ設置、1テナントの買上率分析など、効果が測定しやすい小さな範囲から始めるのが現実的なアプローチです。

PoCの段階で意識すべきは、「技術が動くか」だけでなく「業務に組み込めるか」という観点でしょう。SC業界では「試してみた」段階で止まってしまうケースが多いため、PoC開始時点から「成功の場合はどう横展開するか」「不成功の場合の撤退基準は何か」を明確にしておくことが重要です。

ステップ5：本番運用と横展開

PoCで効果が確認できたら、対象範囲を拡大して本番運用へ移行します。ここで最も重要なのは、月次のKPIレビューを定例化し、AIを「一時的なツール」ではなく「業務の標準プロセス」に組み込むことです。

具体的には、ダッシュボードの閲覧者と改善責任者を明確にし、「来館者数が減少傾向にある場合は販促施策を追加する」「案内対応の自動化率が目標を下回った場合はFAQデータを追加する」といった運用ルーチンを設計します。生成AI利用経験は75%に達している一方で業務フロー化が3.4%にとどまっている現状を踏まえると、この「定着化」こそが最大の勝負どころといえるでしょう。

ショッピングモールAI活用の推奨ロードマップ

AI活用は単発のプロジェクトではなく、中長期にわたる段階的な取り組みです。ここでは、短期・中期・長期の3フェーズに分けた推奨ロードマップを紹介します。

短期（0〜6か月）

短期フェーズの目標は、「AIを業務に組み込む経験」を組織として積むことです。入口別の来館者数を日次で取得する仕組みの構築、生成AIによるFAQ自動応答の開始、混雑状況のリアルタイム可視化など、導入ハードルが低く効果が見えやすい施策から着手しましょう。

同時に、プライバシー掲示の整備や利用目的文言の確定など、法務面の基盤づくりもこの段階で並行して進めることが重要です。短期フェーズの成功体験が、中期以降の投資承認を得るための土台になります。

中期（6〜18か月）

中期フェーズでは、データ基盤の本格構築と収益化が目標になります。CDP（顧客データプラットフォーム）を導入し、アプリ会員・来館データ・購買データを統合することで、セグメント別の施策配信が可能です。

この段階の主要KPIは、「来館率」「購買率」「クーポン利用率」「ROAS（広告費用対効果）」といった収益直結の指標です。テナント向けの分析ダッシュボードを整備し、テナントと館の双方がデータの恩恵を受けられる仕組みを構築することで、リテールメディア事業の試験販売にもつなげられるでしょう。

長期（18か月〜）

長期フェーズでは、AIを「館の運営インフラ」として定着させることが目標です。HVAC最適化による省エネ、警備AIによる安全性向上、全館横断のROAS管理など、館運営の収益KPIにAIデータを組み込む段階に入ります。

賃料交渉・改装計画・イベント企画・リーシング戦略にまでAI分析を活用することで、モール運営全体がデータドリブンに進化します。ここまで到達すれば、AIは「導入したツール」ではなく、施設の競争力を支える資産として機能するようになるのです。

AI活用でショッピングモールの競争力を高めるために

ショッピングモールにおけるAI活用は、顧客接点の強化から販促の高度化、運営の効率化、省エネ、セキュリティまで、幅広い業務領域で実践段階に入っています。国内外の事例が示すように、AIは「一部の先進施設だけの取り組み」から「業界標準の運営手段」へと移行しつつあるのが現状です。

とはいえ、すべてを一度に導入する必要はありません。まずは自施設の最優先課題を特定し、小さな成功体験を積み重ねていくことが、持続的なAI活用の第一歩となるでしょう。本記事で紹介した活用領域・事例・導入ステップを参考に、自施設に合ったAI活用計画をぜひ検討してみてください。

ショッピングモールのAI活用なら対話型AIエージェント『うちのAI』

ショッピングモールのAI活用において、特にインフォメーション業務や問い合わせ対応の自動化から始めたいとお考えであれば、対話型AIエージェント『うちのAI』が選択肢のひとつとなります。

『うちのAI』の特徴

『うちのAI』は、RAG（検索拡張生成）技術を活用した法人向け業務支援AIエージェントです。フロアガイドのPDFやショップリストのURLを読み込ませるだけで、そのモール専用のAI案内係を構築できます。2段階音声生成技術による高速応答と、15言語への自動対応により、インバウンド来館者への案内も即座に対応可能です。

さらに、拠点数に応じた追加料金が発生しない料金体系のため、複数フロアや複数施設への展開時にもコストを予測しやすいのが強みでしょう。

うちのAI Chat

テキストチャット型の『うちのAI Chat』は、テナントスタッフからの社内問い合わせ対応やナレッジ検索に活用できるサービスです。営業時間や館内ルール、各種マニュアルなど、頻繁に発生する定型的な問い合わせを自動化することで、管理部門の業務負荷を軽減できます。

Excel・Word・PDFなど手持ちのデータをアップロードするだけで学習が完了するため、専門的なプログラミング知識がなくても導入・運用が可能です。AIヘルプデスクとしての活用も視野に入れることで、テナント支援の幅を広げられるでしょう。

うちのAI Avatar

音声対話型の『うちのAI Avatar』は、デジタルサイネージ、タブレット、来館者自身のスマートフォンなど、マルチデバイスで稼働します。館内に設置したQRコードを読み取るだけでアプリ不要で利用を開始でき、来館者が手元のスマホで移動しながら案内を受けられるのが大きな強みです。

モールのキャラクターや制服を着せたオリジナルアバターを作成すれば、施設のブランディングにも貢献します。「こんな使い方がしたい」「このような使い方はできる？」のようなアイデアベースで問題ございませんので、少しでもご興味がありましたら、お気軽にお問い合わせください。

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