海外展開に“夢中”ユニクロが中國で年間80?100店拡大

日経新聞によると、ユニクロ、中韓以外のアジア?オセアニア地域に出店拡大へ2017年度から2022年度（2022年8月現在）までにユニクロの店舗數を2017年度の2.5倍の400店に増やす計畫だ。

中韓以外のアジアやオセアニア地域，ユニクロシンガポール、タイ、フィリピン、マレーシア、インドネシア、オーストラリアの6カ國に店舗がある。2017年8月現在、6カ國の店舗數は計163店舗。ユニクロは2019年にインド市場。

ユニクロの「主力」市場として、中國の店舗數は「急増」している。ユニクロは毎年80 ~ 100店の新規出店ペースで拡大している（昨年、ユニクロは中國本土に77店を新規出店）。ユニクロは8月17日、北京、河北、河南、雲南、天津、重慶などに12店をオープンした。ユニクロの中國市場での計畫は、2020年までに出店を1000店に増やし、その數が日本を上回ることも期待されている。

　ユニクロはなぜ海外展開に“夢中”なのか？

ユニクロの親會社であるファーストリテイリング（以下、ファーストリテイリング）が7月初めに発表した公告によると、ユニクロは日本本土市場で2カ月連続で売り上げを伸ばすことができなかった。気まぐれな天候が業績に影響を與えた--日本の頻繁な涼しい天気が夏物商品の需要を激減させ、客數は5月に6.9%下落したが、その後6月に7.5%に下落幅を拡大した。同店の売上高は年4%減で、5月の2.7%からさらにマイナス幅が拡大した。6月末現在、日本の直営店789店とオンラインチャネルの総販売臺數は前年同期比3.6%減少した。

それに比べて、ユニクロの海外市場表現がより際立っている。

ファーストリテイリングの2018年度第3四半期の業績報告によると、グループ収入は前年同期比15.3%増の1兆7000億円、経営利益は同32.3%増の2388億円、純利益は23.5%増の1483億円だった。このうち、ユニクロの海外市場の売上高は27.5%増の7160億円、営業利益は65%増の1124億円だった。海外市場の経営利益が全體に占める割合は46%だった。海外市場の中で、中國は長年にわたってユニクロ第2位の市場となっている。注目すべきは、ユニクロの第1期の海外市場収入が日本市場を初めて上回ったことだ。

ファーストリテイリンググループのアジア?オセアニア事業を擔當するグループの果瀬聡執行役員は、中韓以外のアジア?オセアニア地域は將來の年間成長率が30%に達する可能性があると述べた潛在力市場2022年度には、売上高を3000億円以上に増やす計畫だ。

オンラインレイアウトを重視し、オフライン店舗を減らす流れの中で、ユニクロのやり方には「逆のことをする」という意味がある。

かつて「急進的」だったファストファッションブランド、例えばZara、H&Mなどはすでに拡大のボトルネックに入り、市場が飽和する緩やかな成長期に入っている。特に、製品、サプライチェーンシステム、ブランドマーケティング戦略などの面でこれ以上突破することが難しい狀況では、Zaraたちは「店舗過剰、消費者流出」の痛みに「苦しんでいる」。

Zaraたちはやむを得ず戦略を調整し始め、近年頻繁に閉店している。親會社Inditexグループ最高経営責任者PabloIsla氏は以前、オフラインの実店舗ネットワーク戦略の調整と閉鎖を続けている冗長店舗が業績に一定の影響を與えていると述べた。Zaraのほか、スウェーデンのファストファッション大手H&Mの成績も「不合格」だった--2018年第1四半期の売上高は2%の下落幅を記録した。

しかし、ユニクロの「逆の道」は創業者の柳井正氏の布石であり、あるエリアに集中的に店を開き、店數が一定數に達した後、収入の上昇を刺激する「支配優位現象」と呼ばれていると分析されている。

ファッション業界と消費習慣のモデルチェンジとグレードアップに伴い、ファストファッションブランドはオフラインレイアウトに依存して急速な成長を実現することができなくなり、これはすでに爭われない事実となっている。電子商取引の臺頭に伴い、オンラインデジタル化の試験突破にはブランドが特に重要になっている。ユニクロにとっても、オンラインレイアウトは重要です。

現在、ユニクロの中國での販売ルートはオンラインサイトとオフライン店舗となっている。オンラインでは流通は行わず、公式サイト、淘寶、京東の公式旗艦店のみ、オフラインの店舗はすべて直営で、オフラインのオンラインとオンラインの同型同価で、しかも導流関係ではありません。ユニクロ大中華區CMO呉品慧氏はかつて、オンラインとオフラインの関係をこう説明した。

天気が正しいことを考えるとファッション小売業がもたらした無視できない影響について、ファーストリテイリンググループは2018年內に、AIによる天候やトレンドなどの大量のデータ分析を行い、必要な商品數を予測する仕組みを本格的に導入する。これは、余分な製品の生産を回避し、消費者が必要とする商品をできるだけ早く配送するのに役立ちます。