「POSデータは宝の山」
ID-POS分析で見える顧客の“次の一手”

POSデータの限界

POS（Point of Sale）データは、レジで商品が販売された瞬間に記録される情報であり、小売業の基盤データです。

＜基本構成要素＞

• 商品コード（JANコード）
• 商品名
• 販売数量
• 単価・売上金額
• 販売日時
• 店舗コード

そして、POSデータは「商品軸」での分析に強みがあります。例えば、どの商品がよく売れているか、どの日時に売上が集中しているか、店舗別の売上構成などを把握することができます。

＜主な活用例＞

• 売上管理（売れ筋・死に筋商品の把握）
• 在庫管理（発注精度向上）
• 販売トレンド分析（季節性・曜日別傾向）

しかし、POSデータには大きな限界があります。それは、「誰が買ったか」が分からないことです。顧客属性や購買履歴を把握できないため、パーソナライズされた販促やCRM（Customer Relationship Management ※顧客関係管理）に活かしづらいのです。
このため、POSデータだけでは「顧客起点のマーケティング」ができず、価格競争や大量販促に頼る構造から抜け出せません。

ID-POSデータ活用は顧客軸の革命

ID-POSデータは、POSデータに「顧客ID」を紐づけたものです。顧客IDは、会員カードやスマホアプリ、電子決済などを通じて取得します。

＜基本構成要素＞

• 顧客ID（会員番号、アプリIDなど）
• 顧客属性（性別、年齢、居住地域）
• 購買履歴（商品、数量、価格、日時）

ID-POSデータは、「顧客軸」での分析に強みがあります。顧客単位での購買行動を把握できるため、「購買頻度（どのくらいの間隔で来店しているか）」や「購買金額（1回あたりの平均購入額、年間購入額）」、「併買パターン（どの商品を組み合わせて購入しているか）」といった情報を得ることができます。そして、これらを活用することで、以下のような高度なマーケティングが可能になります。

＜主な活用例＞

• パーソナライズ販促（購買履歴に基づくクーポン配布）
• LTV（Life Time Value ※顧客生涯価値）向上施策
• 離反防止（購買頻度低下顧客への再来店促進）

なぜID-POSデータが重要なのか？背景と市場動向

現代の消費者は、単なる「価格」や「商品」だけでなく、体験価値や利便性を重視します。総務省「家計調査」によると、2024年の消費支出における物価水準の変動の影響を除去した実質増減率は、外食で前年比5.3％増、食料品全体で0.4％減となっています（図表1）。

＜図表1＞消費支出の費目別対前年増減率（二人以上の世帯）

費目	月平均額（円）	名目増減率（％）	実質増減率（％）
食料品全体	89,936	3.9	-0.4
穀類	7,422	10.4	1.8
魚介類	6,226	-0.4	-1.3
肉類	8,277	0.9	-2.4
乳卵類	4,334	-0.2	-1.7
野菜・海藻	9,340	4.0	-4.2
果物	3,555	3.1	-6.9
油脂・調味料	4,099	3.2	1.5
菓子類	8,701	4.9	-1.0
調理食品	12,998	2.7	-0.6
飲料	5,602	3.5	-1.1
酒類	3,747	-1.6	-2.9
外食	15,633	8.0	5.3

出典：総務省「家計調査（2024年）」

この背景には、「できるだけ時間を節約し、効率よく快適に過ごしたい」という「時間価値志向」があり、小売業が今後生き残っていくためには顧客の購買行動を理解することが重要となります。ID-POS分析を活用すれば、例えば以下のような施策が可能です。

＜ID-POSデータを活用した具体的な施策例＞

• 優良顧客の維持：高頻度・高単価顧客に特典を付与
• クロスセル／アップセル促進：併買パターンから関連商品を提案／より上位の商品を提案
• 再来店促進：一定期間購買がない顧客にクーポンを配布

代表的なID-POSデータ分析手法

ID-POSデータは膨大で複雑です。単に「顧客別の購買履歴」を眺めるだけでは意味がありません。目的は、データを“意思決定に使える情報”に変えることです。そのために、以下のような分析手法が活用されます（図表2）。

＜図表2＞代表的なID-POSデータ分析手法

分析手法	概要	目的	施策への落とし込み
RFM分析	顧客を「Recency（最終購買日）」「Frequency（購買頻度）」「Monetary（購買金額）」で評価	優良顧客の抽出 離反予備軍の特定	3軸の値に応じてスコアを割り当て、総合点でセグメントに分類 セグメント別施策（例：優良顧客→VIP特典、離反予備軍→再来店クーポン）
バスケット分析（併買分析）	顧客が同時に購入する商品パターンを抽出	クロスセルの施策を設計 棚割り最適化	「牛乳を買う人はシリアルも買う」などの関連性を数値化 関連商品を近接配置、セット販売を提案
デシル分析	顧客を購買金額や購買頻度などの指標で10等分（デシル）にランク分けし、各グループの売上構成比や特徴を把握	売上の偏りを可視化 重点顧客への施策を強化	上位デシルに対し、VIP特典やパーソナライズ販促 下位デシルに対し、育成施策（まとめ買い提案、再来店促進）
クラスタリング分析	顧客を購買パターンでクラスター（グループ）化	各クラスターの特徴を明確化 各クラスターに最適な施策を設計	「健康志向層」や「価格重視層」などのクラスターを抽出 「健康志向層」→健康食品のレコメンド、「価格重視層」→割引情報の強化といった施策を設計

企業の取り組み事例

コンビニチェーンA社

A社は全国約14,700店舗（2025年2月時点）を展開し、ポイントカードやアプリやWebサイトの会員IDなどを通じて取得したID-POSデータから顧客属性や購買履歴を分析し、会員データとAIを活用したレシートやアプリへの広告配信事業を2022年3月より開始しています。
これまでも、会員データの購買履歴や性年代・価値観から、対象となる商品に興味を持ちそうな顧客を推測して割引券などを印字した訴求を行ってきていましたが、この事業では従来の情報にAIを加えることで対象商品に興味を持つ可能性が高い会員と価値観の特徴を抽出し、個々の顧客の価値観に合わせた広告デザインやキャッチコピーを用いたレシートを発行することで、広告効果を高めています。
2021年8月に実施した新商品実験では、会員全体の平均購入率に対して、上記方法で抽出された会員の購入率はレシート広告を出さなかった場合で4倍となり、レシート広告を出した場合では12倍という結果となりました。

IT企業B社

経済産業省が公表した「令和4年度SUPER DX コンテスト（注）事例集」によると、IT企業のB社は、小売業が保有するID-POSデータや会員の購買行動を分析し、顧客に最適なクーポンをアプリで配信する仕組みを開発しています。この仕組みは、小売業と顧客のONEtoONEコミュニケーションを可能にすることで、顧客の買い物体験向上につながります。

現状の課題と今後の展望

ここでは、ID-POS分析を進める際に直面する現実的な課題と、今後の技術・市場動向を整理します。

1.現状の課題

• 複数データの統合
  ID-POS分析を進めるには、POSシステム、会員管理、ECサイト、スマホアプリなど複数のデータを統合する必要があります。しかし、現場ではシステムが分断されているケースが多く、統合には高額な投資と専門知識が求められます。この「データのサイロ化」が、分析精度を下げる大きな要因です。
• データ分析人材の拡充
  データを活用するためには、統計やマーケティング、ITの知識を持つ人材が不可欠です。しかし、2019年に経済産業省から公表された「IT人材需給に関する調査」によると、2030年にはIT人材が約79万人不足すると予測されています。この人材不足は、特に中小の小売企業にとって深刻な問題です。
• プライバシーと法規制対応
  ID-POSは顧客単位のデータを扱うため、個人情報保護法などの規制に対応する必要があり、匿名化や利用目的の明示、同意取得など法令遵守の体制整備が不可欠です。違反すれば、企業の信用失墜や罰則のリスクがあります。

2.今後の展望

• AIによる自動分析の普及
  AIが購買履歴から次回購入予測や離反リスクを自動算出する仕組みが進化しています。これにより、専門人材が不足していても、現場で簡単に高度な分析が可能になります。
• クラウド型ID-POSプラットフォームの拡大
  前述のアドインテの事例のように、最近は中小企業でも導入しやすいクラウドサービスが増加しています。経済産業省や中小企業庁は、こうしたサービスの利用を促進する補助金や支援策を強化しています。
• OMO戦略との融合
  「OMO」とは「Online Merges with Offline」の略で、小売業ではオンライン（ECサイトやアプリなど）とオフライン（実店舗など）を融合させ、顧客がチャネルの違いを意識せずに一貫した体験ができるようにする動きが加速しています。例えば、アプリで事前注文→店舗受取、レシート広告＋アプリ通知など、顧客の利便性を高める施策が進んでいます。

以上のようにID-POS分析は、単なるデータ活用ではなく、「顧客起点型マーケティング」を実現するための中核的な仕組みです。従来のPOSデータは「何が売れたか」を示すに過ぎませんが、ID-POSは「誰が、どのように買ったか」を明らかにします。この違いが、販促精度や商品戦略、顧客体験の質を大きく変えます。
ID-POSデータは「データを集めること」が目的ではなく、「顧客を理解し、選ばれ続けるための仕組み」を構築することができる宝の山です。ID-POSデータの価値を理解し、顧客体験を軸にした新しいビジネスモデルを確立できる企業こそ、競争が激化する市場で持続的な成長を遂げるでしょう。

（文）田中イノベーション経営研究所
中小企業診断士 田中勇司
発行・編集文責：株式会社アール・アイ・シー
代表取締役　毛利英昭

※当記事は2025年12月時点のものです。
時間の経過などによって内容が異なる場合があります。あらかじめご了承ください。