DXの本質は現場の課題解決！トライアルが「AIカメラ」だけでなく通常のカメラも活用するワケ

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連載1回目、2回目では、リアル店舗を起点としたデジタルトランスフォーメーション（DX）の必要性、そしてDXを推進するために必要な組織の文化についてお話ししました。今回から次回に渡っては、私たちRetail AIが開発したIoT/AIソリューションの代表的ツールである「AIカメラ」について解説します。

IoT/AI活用はデータ収集による可視化から

　DXを始めるにあたり、まず必要なのはデータ収集です。これまで流通産業においてデータ化されているものと言えば、メーカーや卸の出荷データや店舗のPOSデータなどに限られていました。

　私たちが店舗のオペレーション改善や、消費者へのよりよい商品提案を行うためには、データを収集して可視化することからスタートする必要がありました。

　ここで重要な役目を果たすのが、データを収集できるほか、顧客とのコンタクトポイントにもなるIoTデバイスです。Retail AIが注力しているソリューションは、主に「スマートショッピングカート」「AIカメラ」で、これらが店内のさまざまな状況を可視化してくれます。

機械が「眼」を持つようになった

　AIカメラは、画像処理を通して欠品や人流の把握などを行うソリューションです。まずは私たちが画像処理に注目するようになったきっかけをお話しします。

　東京大学の松尾豊氏が「画像処理などを含めたディープラーニングは、眼の技術である」と指摘したように、われわれは機械が画像処理を行う環境が整い、眼を持つことが当たり前になり始めたと考えています。これまでは店舗の状態を直接目視で把握していましたが、その作業をAIカメラに代替させることができます。

　店舗はさまざまな問題を抱えています。「本部が指示した通りの棚割りになっていない」「補充業務が予定通り終わらない」など、事例を挙げるとキリがありません。

　これらの問題に拍車をかけているのが、人口減少に伴う人手不足です。小売業は労働集約型の業種であり、店舗ごとに一定の人員を確保することが必要不可欠です。この記事を読んで頂いているみなさんの店舗でも、アルバイト・パートが集まらなかったことがよくあるのではないでしょうか。

　この状況に対応するためには、店舗運営の省人化が必須です。そこで私たちは、店舗状況の可視化による店舗運営のサポートを推進しています。さらに可視化によって店舗の状態をよりよくすることで、消費者の買物体験向上につなげることができます。

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