3個海外「實體零售AI科技導入案例」地圖關鍵情報：

💡便利商店AI聚焦：自動化&效率革命、促進銷售、精準預測&供應鏈優化、提升門市標準化&建構企業級智慧資產

💡超市量販AI聚焦：供應鏈與營運效率優化、門市智慧化與顧客體驗升級、企業級數據資產建構&員工支援

💡百貨公司&專賣零售AI聚焦：聚焦精細顧客關係管理與個人化行銷、內部流程自動化、企業決策支持與知識管理

甫落幕的2025年APEC企業領袖高峰會指出，人工智慧技術在跨過2023年的技術驗證階段(聚焦AI技術的基礎知識、可行性與安全性)、2024年的活用階段(將AI整合進入企業日常營運流程)後，2025年正式進入「實現商業價值」的階段。根據會議報告預估，至2033年，AI導入零售業所創造的整體經濟效益將高達8,000億美元。

全球零售價值鏈近年正快速進入以AI技術與資料驅動為核心的「適應式零售」階段。適應式零售(Adaptive Retail)2023年由美國Walmart提出後獲得廣泛回響，核心價值在於藉由即時資料分析、生成式AI、預測模型與自動化決策系統(代理式AI)等技術解決方案，建構出能夠即時感應(Sense)、快速學習(Learn)並自動調整(Adapt)的零售系統。值得注意的是，適應式零售的核心價值在於其即時性、預測性以及全企業敏捷性，因此對於AI算力、數據即時性與模型訓練深度具備更高需求標準，不僅提升零售業技術門檻，也推動產業進入更加資本密集與技術導向的競爭階段。

本次研究鎖定日本、南韓、美國、英國等海外先進市場實體零售企業作為調查對象，選取近年導入AI技術應用後展現實質營運效益、並對台灣零售業者具較高參考價值的代表性案例。為台灣零售業在面臨數位轉型、營運成本上升與人力短缺等挑戰時，提供可供參考與借鑒的技術藍圖與策略發展方向。

便利商店AI聚焦：自動化&效率革命、促進銷售、精準預測&供應鏈優化、提升門市標準化&建構企業級智慧資產

①自動化與效率革命：日本羅森「Real×Tech 未來店型」、南韓GS25「AI超商夥伴輔助經營系統」

以AI技術應對高齡化社會下日益嚴重的人力短缺與營運效率挑戰，為超商業者近年相當重要的轉型方向與技術導入目標。本次調查中，日本羅森2025年推出的Real×Tech LAWSON未來店型，以實體店鋪內的全面自動化與提升顧客體驗品質為核心目標。店內導入AI影像辨識與感測技術、服務型機器人、數位看板&電子標籤等數位互動介面、虛擬店員與遠端客服等解決方案，並整合KDDI的通訊與數據能力，將門市營運資料與交通、氣象、鐵路等外部數據進行交叉分析，以預測人流、優化商品陳列配置與強化庫存管理，期望達成2030財年達成削減30%門店人員作業量的目標，並將超商店舖自人工作業中心轉型為以自動化與即時資料回饋為核心的營運節點；南韓大型超商業者GS25 2024年在全國門市中啟動實施AI超商夥伴輔助經營系統，為加盟主提供決策支援與店舖營運輔助工具。該系統有助於縮短不同員工及加盟主間的經驗差距、提升門店營運績效與標準化管理、同時強化總部對於加盟體系的管理能量。羅森與GS25均透過大規模導入自動化技術與數據決策系統，協助處理高重複性例行性作業，致力於以更少人力、更高效能的模式維持便利商店在高密度都市區域的營運能力。

②促進銷售、精準預測與供應鏈優化：日本FamilyMart「AI 精準預測&推薦訂貨系統」、南韓CU「智慧訂貨2.0系統」

日本FamilyMart的「AI精準預測&推薦訂貨系統」及南韓CU的「智慧訂貨2.0系統」，均為業者在庫存管理與供應鏈效率方面的核心轉型措施。FamilyMart 2025年6月於500家門店中導入AI預測訂貨系統。系統可藉由識別並參考與該店環境條件及銷售傾向相似、且利潤額較高的門市數據作為學習與比較基準(典範店鋪)，提供商品推薦與陳列優化方案，有助於降低滯銷報廢率與提升商品可得性，導入後每週可節省約6小時的作業時間；南韓大型超商業者CU 2023年啟動的智慧訂貨2.0系統，同樣利用AI深度學習技術，將單店各品類歷史銷售實績、促銷活動與外部環境因素等變數納入演算法考量後，自動生成個店化訂貨建議方案。根據CU統計，系統導入後缺貨率大幅降低20.8%、銷售額增長4.8%、且每日可縮減0.5-1小時的訂貨時間。

③提升門市標準化競爭力、建構企業級智慧資產：日本7-11「多模型生成式AI平台：AI Library」

2025年日本7-ELEVEN正式向員工推廣由母公司打造的中樞型人工智慧應用架構「多模型生成式AI平台 AI Library」，目標設定為實現極致的業務效率化與提升市場反應速度。AI Library以13種大型語言模型(LLM)組成核心運算基礎，串聯集團內部龐大的營運、銷售、物流、人力、顧客行為資料，同時整合製造商、社群媒體等外部數據來源，透過多模型架構支援門市營運、商品企劃、顧客服務及內部管理等多元場景。值得一提的是，AI Library以統一的資料管理與安全框架運作，確保跨部門AI應用時能夠維持高準確度與一致性，並透過生成式AI介面降低非技術人員的操作門檻，使基層人員均能夠即時取得AI分析成果並應用於日常決策(資料民主化)，形成以AI為核心的組織運作文化。AI Library的推出，象徵超商競爭戰場已正式延伸至數據反應速度與員工生產力等嶄新領域。

超市量販AI聚焦：供應鏈與營運效率優化、門市智慧化與顧客體驗升級、企業級數據資產建構&員工支援

①供應鏈與營運效率優化：日本Life「AI生鮮品預測與訂購系統」、英國Tesco「AI供應鏈運作優化系統」、美國Sprouts Farmers Market「供應鏈優化平台」、日本伊藤洋華堂「AI智慧空調管理系統」

日本Life超市2024年於生鮮商品採購業務中全面導入AI-Order Foresight需求預測與自動訂貨系統，應用深度學習模型整合多維變數後，以日別、單品別的精細粒度預測數千項商品未來需求，並自動生成最佳訂貨建議。該系統可計算長達3週的採購週期，有效提升生鮮商品採購效率與靈活性；英國Tesco近年與多家技術夥伴合作推動AI導向的供應鏈數位化與自動化轉型，包括導入Roambee的實時貨物追蹤與可視化方案、採用Satalia的中程與末端AI路線優化與車隊排程系統、並與瑞士工控及物流自動化業者Swisslog合作，導入具高存儲密度及高吞吐量的機器人倉儲系統等；美國Sprouts Farmers Market於2019年導入RELEX的AI供應鏈優化系統，將供應鏈規劃轉變為自動化決策流程，並建立可隨門市與產品線增長、具備高擴展性的預測及補貨系統；日本伊藤洋華堂2024年於門市中全面導入AI智慧空調系統，透過店內感測裝置蒐整人流、溫度、二氧化碳濃度等環境數據後，由AI進行即時解析與深度學習後自動制定並執行空調系統運行計畫，有效提升設施運作效率與能源利用率。

②門市智慧化與顧客體驗升級：日本TRIAL「SkipCart® 智慧購物車系統」、美國Amazon Fresh「Dash Cart智慧購物車系統」

日本TRIAL為少數同時擁有強大IT開發能力與實際門市營運經驗的日本零售企業，近年陸續成立子公司Retail AI及Retail-CIX(與NTT AI-CIX共同成立)，貫徹其實體店鋪營運與零售科技開發的一體化推進商業模式。2015年TRIAL推出搭載可掃描商品平板電腦的智慧購物車系統SkipCart®，使購物車成為移動的數據採集節點，並提供商品導航與即時推送客製化促銷與搭配建議等功能。截至2025年6月，SkipCart®已累計導入258家門市(含6家外部企業)、共計21561台，平均使用率達25.1%、月均使用量達450萬人次，其結帳速度為人工結帳的15.9倍，每小時處理商品量達13.6倍。

③企業級數據資產建構&員工支援：美國 Walmart 「Wallaby」零售專用LLM、南韓樂天超市「Agentic Enterprise」轉型計畫

美國Walmart 2024年發佈的零售專用大型語言模型(LLM)系統Wallaby，以自然語言處理(NLP)為核心，應用大量內部專屬知識(如產品資訊、顧客互動紀錄、物流資料、內部術語、企業文化價值等)進行訓練並具備多模態能力，可作為即時識別顧客與理解意圖的個人化客服助理、驅動內容決策平台為購物者生成專屬首頁、同時支援供應鏈管理優化與門市營運等作業；南韓樂天超市2025年與Naver合作展開Agentic Enterprise轉型計畫，為南韓零售業界利用AI進行全方位企業智慧化的代表性案例。該計畫規劃於購物、商品企劃/採購、營運、經營支援領域中分階段開發四種流通領域專屬的代理式AI技術，並透過樂天內部的龐大數據進行訓練，將AI升級為能夠自主執行複雜任務的數位代理人，以大幅提升企業整體營運效率與決策敏捷性。

百貨公司&專賣零售AI聚焦：聚焦精細顧客關係管理與個人化行銷、內部流程自動化、企業決策支持與知識管理

①精細顧客關係管理與個人化行銷：南韓新世界百貨「AI顧客分析系統S-Mind」、美國Ulta Beauty「AI個人化引擎Quazi™」

百貨業具有營收與利潤高度集中於少數VIP客群的結構特徵，因此精細且極具個人化的會員關係管理與服務至關重要。南韓新世界百貨2017年導入AI顧客分析系統S-Mind，並於2025年與首爾大學合作開發進階版的S-Mind 4.0。S-Mind以機器學習與深度數據分析技術為核心，整合大量會員量化數據及非交易性資訊後，將消費者細分為更精細且更具實時意義的群體，並自動生成個性化促銷建議、優惠券發放策略或專屬活動邀請名單，同時能夠預測潛在流失顧客與消費者下一次購買行為；美國美妝巨擘Ulta Beauty，旗下Ulta Beauty Rewards忠誠度計畫被視為美國零售業界最具價值的忠誠度計畫之一。Ulta Beauty於2019年開始積極投資開發數據科學能力與AI技術棧，其代表性成果Quazi™為Ulta專門為其龐大會員資料與全通路營運開發的AI個人化推薦引擎，導入後客戶留存率增至95%、平均訂單價值增長40%、轉換率提升60%、顧客獲取成本亦成功降低35%。

②內部流程自動化與企業決策支持：日本近鐵百貨「AI合約系統Contract One」、 迅銷集團「Management Cockpit」機制

日本近鐵百貨為加速店鋪結構改革(強化租賃型櫃位進駐)，2025年導入Sansan株式會社開發的AI合約系統Contract One，大幅縮減製作租賃清單(Rent Roll)的作業工時。Contract One能夠自動讀取大量紙本及電子租賃合約，自動生成可供檢索和分析的結構化數據庫，並主動預警租約到期日或條款變動，確保數據的準確性並降低因人工疏忽導致的財務和法律風；截至2025年8月，日本迅銷集團旗下UNIQLO本土銷售額達1兆300億日圓，成為日本首家年度銷售規模突破1兆日圓的服飾專賣業者。2023年UNIQLO啟動Management Cockpit平台，員工可透過單一平台查閱全球門市與電商業務各項營運數據，包括以 SKU 為單位的銷售明細、線上銷售表現、倉庫與門市即時庫存水準、物流與訂單進度、員工生產力、損益指標及未來營運預測等。該系統亦全面彙整歷史銷售數據、行銷活動、以及超過3000萬筆的消費者回饋意見與產品評論數據，藉由演算法預測需求並即時連動至

登入會員，即可免費下載完整圖解

文章來源：

>>【產業地圖圖解】海外「實體零售AI科技導入案例」地圖

延伸閱讀：

>>【商業數據圖解】台灣近十年「家庭消費結構變化」六都數據解析

>>【市場預測圖解】台灣旅遊消費市場規模與消費結構

>> 一張圖看懂台灣【零售與電商】產業市佔率英雄榜！

>> 台灣「零售次產業」六都門店數與門店密度解析

>> AI衝擊下的台灣食品、餐飲與零售業

>>台灣「軌道經濟」商圈流量與百貨商場產業地圖

>> 商品企劃核心揭秘：從選址、陳列到數據管理

>> 2025零售業趨勢及挑戰