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ローソン、店舗のカメラ/音声データをAIで分析して売場を改善する実証実験

2021年12月2日(木)日川 佳三(IT Leaders編集部)

ローソンは2021年12月2日、店舗に設置したカメラやマイクで取得したデータを分析して店舗運営を支援するAIシステムの実証実験を開始したと発表した。AIシステムの効果を検証して全国店舗への拡大を目指す。AIシステムは、Microsoft AzureのAI機能を使ってAzure上に構築した。神奈川県内の4店舗で、2021年11月~2022年3月の期間で実証実験を行う。

 ローソンは、店舗に設置したカメラやマイクで取得したデータを分析して店舗運営を支援するAIシステムをMicrosoft Azure上に構築した(写真1)。2021年11月~2022年3月まで、神奈川県内の4店舗でAIシステムの実証実験を実施している。実験でAIシステムの効果を検証し、全国のローソン店舗への拡大を目指す。

写真1:店内に設置しているカメラ(出典:ローソン)写真1:店内に設置しているカメラ(出典:ローソン)
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 ローソンは従来、主にPOS(販売時点情報管理)の売上データ、会員カードデータ、来店した顧客の声などを参考に、店舗施策を検討・実施してきた。今回新たに始めた実験では、店舗に新規設置したカメラ/マイクで取得したデータ(売場の通過人数、顧客の滞留時間、棚の接触時間、商品の購入率など)を可視化し、POSの売上データなどと合わせて分析する。

 分析したデータを参考に、棚割や販促物の掲出など、各店舗の状況に合わせた売場に改善する。顧客にとって買いやすい売場を実現し、店舗の利益向上を図る。行動分析、仮説立案、店舗施策変更、のサイクルを実行する(図1)。各施策の変更による結果を分析し、各店舗に適した施策を優先度を付けて可視化する。

図1:AIシステムによる実証実験の概要(出典:ローソン)図1:AIシステムによる実証実験の概要(出典:ローソン)
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 AIシステムによる分析から、これまで取り組んできた様々な店舗施策の有効性を確認できる。スーパーバイザーによる店舗経営指導にも活用できる。各店舗は、AIシステムのデータに基づいた検証を行うことで、よりスピーディーに自律的な店舗運営に取り組めるようになる。

 AIシステムで利用している主なAzureサービスは、以下のとおり。Azure Machine Learning(AIモデルの開発・配備)、Azure Synapse Analytics(データ統合、データウェアハウス、ビッグデータ分析)、Azure Data Lake Storage Gen2(データレイク用ストレージ)、Microsoft Cognitive Service(アプリケーションにAI機能を組み込むサービス)などを利用している。

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