商品企画開発（チェーンストア）の将来性 — AIに奪われる業務・残る業務
最終更新: 2026/03/24
チェーンストアの商品企画は、POS・在庫・購買パターンのデータ解析がAIに移行し、担当者は「このデータから何を売るか」「どの顧客層に響くか」という仮説を素早く試行する役割へシフト。マーチャンダイジングの速度と精度が業界標準として求められます。
商品企画開発（チェーンストア）とは
消費者のニーズを掴み、自社で取り扱う商品の幅を広げ、よく売れそうな商品を企画開発する。
この職種のAI浸透度は45%。 26件の業務のうち11件でAIが活用され、15件は人間が中心です。 対面対応などAIには代替できない要素も多く、 AIとの共存が鍵の職種です。
なるには
入職にあたっては特に学歴や資格は必要とされない。大卒者が多くを占めているが、大学院や専門学校（ビジネス系）などからも人材が求められている。 入職後、販売や仕入の仕事を経験して流通・販売の知識を身につけ、分析力や企画力が優れていると評価されることによって、商品開発部門に配属されるケースが一般的である。 専門職として、各方面にわたる知識、技術が要求される。また、製品の製造まで関与することも多く、メーカーや産地についての知識や、商品化の実現可能性を判断する能力も求められる。日頃から世の中の流行や新製品についての情報収集が必要であり、創造的能力だけでなく、企業の将来に関わる商品を担う熱意も重要である。
AI時代に伸ばすべきポイント
- 顧客満足度と従業員満足度を測定・評価する・業界統計と業界誌の動向を監視・追跡するを極める — AIでは代替できない領域
- 企業の市場ポジション把握に必要な情報を収集・提供するのAIツールを習得 — 効率化の武器に
- 傾聴力・説明力の重要性が今後さらに高まる
AIはどこまで浸透しているか
商品企画開発（チェーンストア）の業務全体のうち、実際にAIが使われている割合です。
業務の45%でAIが活用されていますが、残り55%は人間ならではの対応が求められています。
業務ごとのAI浸透度
商品企画開発（チェーンストア）の業務を、情報処理面でのAI浸透度で分類しました。身体作業や対面業務の実行は含みません。
AIが担う業務
人間が担っている業務
この分析の見方
各業務のAI浸透度はAnthropic Economic Indexの実測データに基づきます。
※ AI浸透度は業務の情報処理・判断面への浸透を測定しています。身体作業や対面対応など物理的な実行はAIでは代替できないため、浸透度が高くても人間の作業が不要になるわけではありません。
- AIが担う業務
- 情報処理面でAIが50%以上浸透している業務。ただし身体作業を伴う場合、実行は引き続き人間が担います。
- 人間が担っている業務
- AI浸透度が50%未満の業務。対面対応・信頼関係・判断力など人間ならではの強みが求められるか、AI技術がまだ追いついていない領域です。
カラーバーは業務ごとの「AIの使われ方」を示します:
- AI直接指示（赤系）
- AIに直接タスクを指示する自動化的な利用。この割合が高いほど、AIが主導的に業務を行っています。
- やり取り改善（青系）
- 人間とAIが対話しながら成果を改善していく協働型の利用。
- フィードバック（紫系）
- AIの出力に対して人間がフィードバックを返す利用パターン。
- 学習（緑系）
- AIを通じて知識やスキルを習得する目的の利用。
- 検証（黄系）
- AIの出力を人間が確認・検証する利用。
なぜAIが入り込めないのか
AIの浸透を阻む「人間の強み」
55%の業務がAIに浸透していない理由は、以下の人間ならではの要素です。
高い対面でのやりとりが求められる仕事
この仕事では他者とのかかわり、対面での議論といった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。
求められる力: 傾聴力、説明力
この仕事の原動力: 周囲や組織の支援
ある程度求められる責任を伴う判断が求められる
この仕事では意思決定の自由、結果・成果への責任、意思決定と問題解決を行うといった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。
求められる力: 合理的な意思決定
具体的な業務: 「定番商品を設定し、年間やシーズンごとに扱う種類や量などを決定する。」「商品の在庫管理をする。」「予算管理を行う。」
経験から培われる暗黙知やカンが重要
この仕事の原動力: 自律性、達成感
AIが追いつきつつある領域
ただし以下の領域は、今後のAI進化でギャップが縮まる可能性があります。
正解のない状況での判断力が特に求められる
この仕事では優先順位や目標の自己設定、意思決定の自由、意思決定と問題解決を行うといった場面があり、AIだけでは対応が難しい領域です。
創造性やオリジナリティが求められる
求められる力: 独創性
この仕事の原動力: 自律性、達成感
具体的な業務: 「販売担当者と協議し、需要が期待できそうな製品あるいはサービスのアイデアを練る。」「製品およびサービスを宣伝するため、宣伝を企画する。」「製品およびサービスの売買に影響を与える地域的・国際的要因について企画担当者に助言する。」
業界で変わるAIの影響
同じ商品企画開発（チェーンストア）でも、働く業界によってAIの影響度は異なります。
この分析の見方
- すでにAI化
- AIが直接代行している業務の割合。どの業界でも共通です。
- AI活用で伸びる
- AIツールを使いこなすことで生産性を上げられる領域。個人のスキルと業界のIT環境に左右されます。
- 組織のAI導入で恩恵
- 会社がAIシステムを導入することで、自然と恩恵を受けられる領域。
- 人間のみ
- 身体作業・対面・感情など、現在のAI技術では対応できない領域。
この職種の年収
厚生労働省「賃金構造基本統計調査」に基づく商品企画開発（チェーンストア）の給与水準です。
業界で変わる年収
同じ商品企画開発（チェーンストア）でも、働く業界によって年収は大きく異なります。
出典: 厚生労働省「賃金構造基本統計調査」(2023年)
この職種に向いている人
ホランドの職業興味理論（RIASEC）に基づく適性タイプです。
人と関わり、助け、教えることが好きなタイプが向いています。
求められるスキルと知識
商品企画開発（チェーンストア）に求められる主要スキルと専門知識です。スコアは5段階評価。
スキル
知識
働く環境と雇用形態
働く環境
雇用形態
近い職種のAI浸透度
商品企画開発（チェーンストア）とキャリアが近い職種を、AI浸透度の違いで比較できます。
商品企画開発（チェーンストア）の将来性とAIの影響
「商品企画開発（チェーンストア）はAIに代替されるのか？」という不安を持つ方に向けて、データに基づく分析をお届けします。
AI代替率: 45%
AI代替率は45%で一部の業務は自動化が進みますが、対面対応が求められる領域は引き続き人間が中心です。
AIが変える業務
企業の市場ポジション把握に必要な情報を収集・提供する、マーケティング専門家等と連携し消費者意見やマーケティング戦略の調査を行う、顧客の属性・嗜好・ニーズ・購買行動のデータを収集・分析し、潜在市場や需要要因を特定するなどはAIの活用が進んでいます。これらの業務は効率化される一方、新たな役割が生まれます。
AI時代に求められるスキル
傾聴力・説明力・交渉といったスキルの重要性が高まっています。AIを補完する人間の強みを伸ばすことがキャリアの鍵になります。
よくある質問
商品企画開発（チェーンストア）はAIでなくなりますか？
商品企画開発（チェーンストア）がAIで完全になくなる可能性は低いです。AI代替率は45%で、15件の業務は引き続き人間が担います。ただしAI活用スキルが将来性を左右します。
商品企画開発（チェーンストア）はAIに代替される？
企画職そのものは存在し続けます。AIがPOSデータから売上パターンを見つけてくれる分、企画担当者はそれをリアル店舗の施策にどう落とし込むか、トレンドの先読みに集中できるようになります。
商品企画開発（チェーンストア）でAIはどう活用される？
業種により異なりますが、AI総合活用度は70%です。すでにAI化されている部分が45%、AI活用で伸ばせる部分が17%、組織のAI導入で恩恵を受ける部分が8%です。
商品企画開発（チェーンストア）の将来性は？
将来性があります。消費者トレンドが多様化・高速化するほど、データ分析ツール以上に、市場の「すきま」を見つけて商品化する企画力が希少価値を持ちます。
AI時代に商品企画開発（チェーンストア）に必要なスキルは？
POSデータの読み方と顧客セグメント理解です。AIが提示するトレンドから「この店舗では何が欠けているか」「季節・天候で何が売れるか」を素早く判断し、試行する力が問われます。
商品企画開発（チェーンストア）で生成AIをどう活用できる？
商品企画開発（チェーンストア）では11件の業務でAIが活用されています。主な活用領域は企業の市場ポジション把握に必要な情報を収集・提供する、マーケティング専門家等と連携し消費者意見やマーケティング戦略の調査を行う、顧客の属性・嗜好・ニーズ・購買行動のデータを収集・分析し、潜在市場や需要要因を特定するなどです。
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最終更新: 2026/03/24
AI浸透度はAnthropicのAnthropic Economic Index (AEI)の観測値（CC-BY）に基づく。業種別分析は独立行政法人労働政策研究・研修機構（JILPT）作成「職業情報データベース」のデータを加工して算出。JILPTおよびAnthropicの見解ではありません。分析方法の詳細