小売業におけるAIカメラの導入メリット
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目次
小売の現場では、人手不足のなかで棚の巡回・欠品対応・売場づくり・施策の効果検証まで回し続ける必要があり、DX担当者ほど現場が回る改善を求められます。そこで注目されているのがAIカメラです。
本記事では、小売におけるAIカメラの導入メリットについて解説します。
小売におけるAIカメラとは
撮影した映像や画像をAIで解析し、人物やモノ、エリアなどの対象を識別して、データ収集や分析を自動で行えるカメラのことです。
これまで人が映像を確認しながら行っていたチェック作業を自動化できるため、防犯だけでなく、在庫・売場管理や顧客分析など、店舗運営の改善に活用されています。
小売におけるAIカメラ
導入のメリット
商品棚の空きをスマホへ通知し、
無駄な巡回作業をなくす
AIカメラで棚の状態を定点監視し、「空きが発生した」「補充が必要な水準まで減った」といった変化を検知して通知できるようにすると、巡回を必要なタイミングだけにすることが可能。
陳列チェックは、売場が広いほど移動時間が積み上がります。通知を起点に動く運用へ変えると、棚のどこで何が起きたかが先に分かるため、売場に到着してから探し回るという、無駄な時間を減らすことができるでしょう。
欠品を防いで販売機会の損失を
減らす
欠品は「売りたいのに売れない」直接的な機会損失であり、顧客満足の低下にもつながります。AIカメラを棚監視に使い、商品が少なくなった段階でスタッフへ通知が届く仕組みにすると、欠品してから慌てるのではなく、欠品する前に補充することが可能です。
特に回転の早いカテゴリや、天候・曜日で需要が変わる商品では、補充の遅れがそのまま売上の取りこぼしになりますが、検知と通知があれば気づけない欠品を減らせます。
客層や店内の動きを自動で集計し、
誰でも改善案が作れる
DXが進まない理由のひとつは、施策を打っても、効果が測れないこと。ECならPVや購入数が取りやすい一方、実店舗では来店者数や店内行動のデータ収集が難しく、現場の感覚に寄りがちです。
AIカメラなら、来店者数のカウントやエリア別の人数・滞留、混雑状況などを比較的スムーズに収集・分析でき、施策前後の比較もスピーディに行えるため、PDCAを回しやすくなります。
小売におけるAIカメラ
導入のデメリット
カメラ代に加えて毎月のシステム
利用料が発生する
導入時は、カメラ本体の費用だけで完結しない点に注意が必要です。映像の解析や通知、ダッシュボードでの可視化、店舗ごとの設定管理を行うには、クラウドや解析システム、連携基盤が必要になり、初期費用に加えて継続的な運用コストが発生します。
一般的にシステムのアップデートやメンテナンス、運用を回すためのスタッフ教育など、導入後もコストが続くことがデメリットです。
顧客のプライバシー保護と厳重な
データ管理体制が求められる
小売では顧客データを大量に扱うため、AI導入時には不正アクセスやサイバー攻撃、漏えい時の信頼失墜といったリスクを踏まえたセキュリティ対策が不可欠です。
日本では、事業者がカメラで人の顔などを撮影する場合、個人が識別可能な形で記録・管理するのであれば、個人情報保護法への対応が求められます。
実務対応としては、撮影目的の明確化、掲示や案内の整備、持ち出し制御、暗号化、ログ管理などが必要です。
海外の小売では
デメリットが
どれくらい
影響している？
プライバシー規制が日本以上に厳しい海外でも、適切なデータ管理体制を整えたうえでAIカメラの導入が進んでいます。コスト面の課題はありつつも、欠品防止や業務効率化の効果が現場で実証され、バランスよく運用されている事例が増えています。
【海外】スーパーにおける
AIカメラの導入事例
食品を扱うスーパーKavanagh’sでは、AIカメラで商品棚をモニタリングできるシステムを導入しました。AIが欠品を即時検知することで、品切れを防止。商品充足率を、安定維持できる体制を構築しています。
導入前の課題
- 棚の在庫状況をリアルタイムに把握できず、どの商品がいつ品切れになったのか、欠品の発生タイミングが把握しづらい状態だった。
- 棚から商品がなくなることで販売機会を逃してしまい、それに伴う顧客満足度の低下も課題となっていた。
- 棚の状態維持のための頻繁な見回りが必要で、本来必要な接客や他業務にスタッフが集中しづらい状況だった。
導入後の効果
- AIが欠品を検知して情報をリアルタイムで提供してくれるため、商品充足率を高い水準で維持しやすくなった。
- 棚の状態を常時デジタル監視でき、商品の空きが目立つ前に補充することで、売り切れが発生しづらくなった。
- 欠品を防ぐことで、必要な商品を届ける体制が整い、地域の利用者にとって選ばれやすい店へと近づいた。
【まとめ】事例から紐解く
失敗しない
AIカメラの
選定ポイント
メーカーへ問い合わせる際は、まず「棚の何を、どの粒度で検知できるか」を確認するのが大切です。
空き検知なのかSKU単位（在庫管理における最小の管理単位）の識別まで必要なのか、誤検知時の運用（現場が疲れる通知設計にならないか）、通知手段（スマホ、チャット、タスク化）まで含めて現場が回る形を具体化しましょう。
安心して店舗展開できる前提を固めることが、AIカメラでDXを成功させる近道です。
AIカメラを「導入して終わり」に
しないために
AIカメラは優れたツールですが、導入した企業の多くが以下のような壁にぶつかっています。
- デジタル化が目的となり、現場が使いこなせない
- 従来のオペレーションに固執し、業務フローが変わらない
当メディアでは、日本より数歩先を行く海外の成功事例をベースに、小売DXを本質的に成功させるための方法と具体的なDX製品を紹介しています。
監修Vusion株式会社
世界大手の小売店 「ウォルマート」
大阪・関西万博 「セブン・イレブン未来型店舗」
大手小売店へDX支援の導入実績があるVusion株式会社。電子棚札をはじめとする小売DXのトータル支援を世界中の約6万店舗へ提供している企業です。
このサイトでは、Vusionが手がけてきた海外事例をもとに、これからの日本の小売DXに欠かせない「成果につながるDXの考え方」を紐解いていきます。