在便利店市场日趋饱和、电商与药妆店夹击加剧的背景下，日本三大便利店品牌7-ELEVEn、全家与罗森纷纷布局“下一代便利店”。

最新数据显示，罗森2025财年第一季度(3-5月)全店销售额约合人民币342亿元(单位下同)，同比增长5.0%，营业利润12.6亿元，同比增长4.2%，单店日均销售额达2.7万元，连续第五年上升。在中国市场，罗森门店总数增至6760家，净增140家。

作为拥有逾1.46万家门店的日本便利店第三大连锁巨头，罗森素以积极求变著称。就在其创立50周年之际，首家“未来型店铺”正式亮相。

打破传统便利店“卖货”界限

2025年6月23日，罗森在日本东京开设首家“未来型店铺”——Real×Tech LAWSON。

该店铺由罗森与控股股东、日本电信巨头KDDI联合打造，旨在应对日本少子老龄化、劳动力短缺等社会课题，探索下一代便利店的发展模式。

该店位于KDDI新总部园区内的THE LINKPILLAR 1 NORTH大厦6层，营业时间为7:00～21:00，面向全体公众开放。另外，KDDI已在员工专用楼层增设分店，进一步测试新模型。

从空间规划，门店整体为“回”字形布局，出入口分设于外侧玻璃墙两端，之间的直行过道集中配置多项自助设施，兼顾休憩与操作功能，同时作为环状动线的起点，提升空间效率。 

中心区域从左至右依次为冷冻/冷藏区、面包糕点区、休闲零食区、生活杂货区、日化+药品区、自助咖啡区。商品按功能带状排列，关联陈列增强灵活性与实用性。

从顾客视角定义“便利数字化”

该店铺的最大革新，并不在于商品种类或服务项目的简单叠加，而是以“电子显示屏+顾客行为识别”为核心的互动式空间系统。

以甜品货架为例：当顾客伸手取货时，摄像头即时捕捉“取货动作”，触发上方电子屏从静态信息切换为“MACHI CAFÉ”饮品推荐，旨在促成甜品与饮料的联动消费。值得一提的是，系统不识别具体个体或商品，而是以“行为节点”作为触发机制，实现精准引导。

类似机制也应用于饭团等熟食区域。货架配备的横向电子屏会根据顾客停留时间递进展示内容：前15秒显示“商品特性”；30秒转为“搭配推荐”；45秒则推送“优惠券信息”；最终引导顾客通过罗森APP领取电子优惠券，形成消费闭环。

在这一过程中，顾客从被动接收者转变为“行为触发者”，参与到零售逻辑中。这种基于行为场景的动态信息推送，既区别于传统静态货架，也优于依赖扫码或人工的互动方式。其底层逻辑是KDDI通过摄像头与传感器获取顾客性别、年龄段、停留时长等非特定化属性，实现“无感数据采集”。

商业模式上，数字标牌系统展现出零售媒体的拓展潜力。以“可持续商品展示货架”为例，陈列的环保品牌“Happy Elephant”清洁用品配有触控感应装置，顾客点击后上方屏幕即播放品牌视频并跳转电商页面。这类商品不在店内销售，纯作广告展示，标志着便利店正从“销售终端”向“品牌传播平台”转型。

该店引入智能墙系统“MIRROR GREEN”，运用图像生成AI技术，根据晨间、日间、夜间不同时段，以及顾客到访状态，实时变换屏幕显示内容和氛围，使顾客在不同时段到店都能获得独特的视觉体验。同时，电子屏幕支持空间联动演示，在新品上市或活动期间实现多屏同步切换，强化整体感知。

屏幕功能不止于此。依托当地的智慧城市系统，店铺内大屏能实时显示天气、交通、电车延误、能耗、人流等区域信息，真正成为“街区信息枢纽”。

另外，最具特色的是远程咨询服务室，通过虚拟角色实现无人化接待，不仅支持OTC药品的购买，还提供通讯、医疗、金融、家政等多类日常生活相关的咨询服务。该服务区采用密闭式结构，确保顾客使用过程中的隐私保护。

也就是说，这家店正在构建感知层面的便利店体验：顾客持续获得温和引导；信息传播从静态转向动态；兼具数字广告与本地媒体功能。

未来将削减30%门店运营负担

相较于顾客体验的改变，运营端的逻辑重构同样重要。

众所周知，日本老龄化问题日益严峻，无论规模大小，零售企业都面临着人力短缺的挑战。为此，罗森打造这家实验店的核心目标，是通过机器人与AI技术突破传统“人力密集型”运营模式，构建可复制、可量化、可持续的自动化体系。

在机器人层面，门店部署了三类核心机器人：(1)饮料补货机器人：自动完成冷藏饮品的上架作业；(2)地面清洁机器人：执行定时巡检与清洁任务；(3)炸鸡块烹饪机器人：具备自动翻炸、防粘连等功能。

7月22日，罗森还在特色实验店铺“北大塚一丁目店”推出了“自动炒锅机器人”。这款机器人能自动完成搅拌、加热、烹饪及锅具清洗等操作，可精准复现炒饭、炒蔬菜等菜品，且操作流程十分简单。

虽然当前机器人的作业效率尚不及人工——如饮料补货速度慢，但其连续性、稳定性和全天候作业能力，特别是在夜间或恶劣天气等特殊时段，展现出显著优势。

更重要的，是机器人集成的数据采集功能。以炸鸡块烹饪机器人为例，它不仅自动完成加热、晃动、保温等流程，还能记录产出数量、加热时长等数据。这些运营数据的实时采集，为成本核算、补货预测与食品质量管理提供了量化依据，开辟了传统便利店未曾触及的数据化运营新维度。

而在AI层面，门店则通过构建“工作负荷可视化系统”，实现人员管理的精细化与标准化。系统可结合多维数据，如员工可穿戴设备采集行为轨迹、安防摄像头监测货架状态、POS系统反映销售动态。通过智能分析，系统能精准预判客流变化与任务负荷，优化排班方案、任务分配及运营瓶颈诊断。

过去，门店对补货时机、陈列效率、人力配置等关键决策多依赖经验判断。如今，借由AI辅助分析，这些“隐性流程”得以显性化、标准化。运营能力不再依赖少数熟练员工的个人经验，而是转化为可复制的系统知识。

与此同时，员工体验被赋予新的价值内涵。罗森明确提出“2030年前减少30%门店运营负担”的目标，强调通过减少重复劳动，释放员工与顾客的互动时间。在这个构想下，机器人承担底层机械劳动，AI负责流程监控与优化，员工则专注于服务本质——情感联结，不仅能提高顾客满意度，也有助于提高员工的工作积极性。

在日本伊藤忠商事集团事业公司前高管司马正树看来，这家店铺有三大亮点：其一，依托“Shop Media”进行到店顾客的个性化商品推荐与精准促销，提升消费满意度与体验感，继而为后续在KDDI加持下的“万链”铺垫，进一步强化便利店作为社会功能枢纽的核心作用；其二，引入自动炸物机器人，显著提升“店内厨房”的出餐效率与商品品质，提高客单价；其三，通过机器人补货与AI订货系统，减轻员工劳动强度、提升作业效率，同时优化订货精度、降低损耗，强化店铺收益性。

总之，罗森的创新并非单点突破，而是对社会整体转型的系统性回应。面对少子老龄化加剧、城市劳动力短缺、乡村人口流失等结构性挑战，便利店正从传统的“日常采购站点”逐步升级为“综合性社会服务平台”。

“Real×Tech LAWSON”作为罗森战略转型的标杆项目，深度融合前沿科技、人因工程设计与跨行业协作资源，重新定义了“商店即服务”的商业模式。