陳列棚の在庫確認をAIで自動化「AI品切れ検知ソリューション」フューチャースタンダードが提供開始

映像解析AIプラットフォーム「SCORER」(スコアラー)を運営する株式会社フューチャースタンダードは、スーパーマーケットなどの店舗における商品陳列状況の確認をAIにより自動化し、品切れした際に通知するサービス「AI品切れ検知ソリューション」の提供を開始することを発表した。また、併せて販売パートナーやカスタマイズ開発パートナーを募集する。


小売店における「在庫確認」の課題

スーパーマーケットを中心とした小売店では、商品陳列作業の効率化が大きな課題のひとつ。売れ筋商品で在庫が潤沢であっても商品の陳列遅れにより消費者から見ると欠品になっていたり、棚の商品が少なく売れ残りのように見えると、購買意欲を削いでしまう。消費者の購買意欲を低下させずに機会損失を防ぐため、店側は常に商品の陳列に気を配る必要があるが、現状では店舗スタッフが目視で確認し補充を行っており、充分な対策ができていない。


また、昨今注目されている「スマートリテール施策」は決済の自動化・キャッシュレス化やPOSシステムによる需給予測で様々なソリューション活用が進んでいる一方、在庫状況把握の自動化は導入コストとその効果との兼ね合いで導入ハードルが高く、「陳列」「品出し」と呼ばれる作業についてもロボット化は難しいのが現状。

陳列の把握と最適な補充の自動化に解決をもたらしたのが『AI技術の発達」。画像解析AIに商品の外観を学習させ、カメラでとらえた画像の商品を認識することで自動的に陳列在庫の状況の把握ができるようになった。しかしながら、一般的なAI画像解析を活用した陳列確認の場合では数百を超える商品種類がある上、不定期なパッケージ変更により商品外観の学習に多くのコストがかかる。特に生鮮食品は個体差が大きく、外観が似ていてもブランドにより価格が異なることも多く運用の難しさがあった。




「棚などの背景情報」を学習したAI品切れ検知ソリューション

そこで、AI品切れ検知ソリューションでは発想の転換で、商品そのものではなく「棚などの背景情報」を学習することで、在庫が何%あるかを把握する仕組みを開発した。この仕組みは今までの「商品そのものを学習させる方式」と比べ、およそ94%(同社比)の学習・解析コストの削減に成功。さらに判定可能範囲も2倍以上の広範囲となる。AI品切れ検知ソリューションは時系列に沿って在庫率を可視化できるため、機会損失の低減だけでなく、棚割の最適化など、様々な売上向上施策に利用できる。


メイン画面

解析前画像(解析結果はVPNアクセスでセキュアにWebブラウザから確認することができる)

解析後画像(赤:商品、緑:棚・背景、青:その他)

エリア設定画面(四角形で任意に設定できるエリアごとに在庫率を検知することで、商品の入れ替えや判定の細分化に対応することができる)
「AI品切れ検知ソリューション」サービス概要
サービス構成:IPカメラ、解析用PC、クラウドプラットフォーム ※カメラ設置工事費別途
初期費用:550,000円(税込)~
月次費用:55,000円(税込)~
検知間隔:1~15分に1回


協業パートナー募集

AI品切れ検知ソリューションは単体でも機能するが、店舗従業員向けアプリケーションやPOSシステムとの連携などにより更に付加価値向上が可能となる。同社はシステム連携や共同開発を希望の企業や販売代理店を募集している。


株式会社フューチャースタンダードについて

株式会社フューチャースタンダードは「世界中の技術を世界中の人々が使えるようにする」というビジョンのもと、映像解析AI分野に特化したプラットフォームである「SCORER」(スコアラー)を開発・運営している。「SCORER」はカメラや映像に関する最新技術をブロックのように組み合わせることで、映像解析AIを活用したシステム開発を「安く・早く・簡単に」する。

ABOUT THE AUTHOR / 

山田 航也

横浜出身の1998年生まれ。現在はロボットスタートでアルバイトをしながらプログラムを学んでいる。好きなロボットは、AnkiやCOZMO、Sotaなどのコミュニケーションロボット。

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