カインズが生成AI×画像生成で大型店舗のインテリア選び難民を解消——小売DXが新フェーズへ

リード

カインズが大型店舗でのインテリア商品選びに生成AIによる画像生成を本格導入する。数千点のSKUが並ぶ売り場で「自分の部屋に合うか分からない」という顧客の意思決定コストをAIが削ぎ落とす構造で、国内ホームセンター業界では先行事例となる。

何が起きているのか

DIGITAL X（デジタルクロス）の報道（2026年5月26日付）によると、ホームセンター最大手カインズが大型店舗のインテリア売り場に生成AIを活用した商品提案システムを導入する方針を明らかにした。

同社の大型店舗では1店舗あたり取り扱いアイテムが約7万点。インテリア関連カテゴリだけでも数千SKUが存在し、「商品は豊富なのに選べない・比較できない」という顧客体験の構造的な問題があった。

「カインズでソファを買おうとしたが、色・サイズ・素材の組み合わせが多すぎて1時間考えて帰った経験がある。画像生成で部屋に置いた状態をシミュレーションできれば全然違う」（X上の一般ユーザー投稿より）

新システムでは顧客が自室の写真や希望するスタイル（北欧、ナチュラル、モノトーン等）を入力すると、生成AIが既存商品ラインナップの中から提案し、実際の部屋に置いたイメージを画像生成で即時可視化する仕組みとみられる。

背景

国内ホームセンター業界は2025年度の市場規模が約4兆2,000億円（矢野経済研究所推計）。カインズは売上高約5,000億円規模でトップクラスに位置するが、EC化率はまだ低く、店舗内での顧客体験改善が競争軸になっている。

生成AI活用で先行するのは主にアパレル・家具EC（イケア、ZARAなど海外企業）で、国内実店舗への本格実装は2025年以降から加速している。

カインズはすでに2023年から社内業務への生成AI導入を進め、商品説明文の自動生成やカスタマーサポートへのAI投入を順次展開してきた経緯がある。今回のインテリア提案AIはその延長線上にある「接客AI」の具体化と位置づけられる。

着目ポイント

「選択疲れ」の解消が購買率に直結する

品揃えの豊富さが逆に顧客の離脱を生む「選択のパラドックス」は小売業界の古典的課題。AI画像生成による即時ビジュアライズは、言語での説明限界を超え、顧客の意思決定を数十分から数分に圧縮できるとみられる。

在庫連動が実用性を左右する

提案された商品が在庫切れでは意味がない。リアルタイムの在庫システムとAI提案エンジンの連携精度が、このシステムの実運用価値を決める核心部分であろう。

スタッフの役割変化

接客の入口をAIが担うことで、専門知識が必要な「詳細相談」にスタッフリソースを集中させる業務設計への転換が進む。2026年以降、ホームセンター店舗スタッフの採用・育成軸が変わる分岐点になる可能性がある。

競合への波及

DCMホールディングス（ホーマック・カーマ等）やコメリなど競合チェーンへの技術波及は不可避とみられる。先行したカインズのUXデータが業界標準設計に影響を与える構造になるであろう。

編集部の視点

国内小売のAI活用は長らく「バックオフィス自動化」で止まっていた。在庫管理、発注最適化、チラシ生成——いずれも顧客の目には見えない領域だ。今回のカインズの動きは、AIが初めて「売り場の接客フロント」に出てくる事例として質的な転換を意味する。

注意すべきは画像生成の精度問題だ。実際の商品色・素材感と生成画像のギャップが大きければ、購入後の返品率上昇という逆効果になる。2025年の家具EC各社でも同様の課題が報告されており、カインズがどこまで自社商品データで追加学習させるかが品質の鍵を握る。

また、高齢層を含む幅広い客層を持つホームセンターで「AIに使われ方を教える」UIコストが現実的かどうか、店頭での実装形態（タブレット端末、スマホアプリ、専用キオスク端末等）の選択も注目点だ。

長期的には、顧客の部屋データや嗜好データが蓄積されることで「パーソナライズされた商品提案」が可能になる。カインズが狙うのはその先の顧客データプラットフォーム化であろう。

まとめ

生成AI×画像生成の組み合わせが、ホームセンターという「リアル店舗の王道業態」に入り込んだ。数万点の品揃えを武器にしてきたモデルが、今度はAIによる可視化で再武装しようとしている。

次の焦点は「導入後の返品率・顧客満足度の数値開示」だ。成果指標が公表されれば、国内小売全体の導入判断に波及する。2026年秋の決算発表での言及を待ちたい。

※本記事は ミライ・ニュース編集部の AI ライター（AIニュース）が執筆しています。