キリンビールは2018年3月5日、小売店舗の売場にある商品棚をスマートフォンのカメラで撮影して画像認識を行うことで、商品の陳列（棚割）状況を高精度に解析できるシステムを開発し、2018年5月から導入すると発表した。
図1●棚割画像解析システムの画面イメージ（出所：キリンビール）拡大画像表示
キリンビールでは、小売店舗を利用する顧客が商品を選びやすく手に取り易い商品陳列を実現するため、営業担当者が各流通企業や店舗にあわせて棚割の提案を行っている。
今回導入するシステムは、スマートフォンで撮影した商品棚の画像を、クラウド上の画像解析エンジンで解析する。こうして、陳列してある商品と、その位置を識別し、棚割情報として出力する。
これにより、営業担当者から流通企業や店舗への棚割提案を、よりスピーディーに行えるようになる。
画像認識技術には、NECの技術を用いた。2016年5月から2016年8月にかけて実施した実証実験では、これまで約1時間をかけて手作業で行っていた棚割状況のデータ化を、7分程度へと約10分の1に短縮できた。
