人手不足が進む小売現場で、経験に依存しない売り場運営を目指す取り組みが始まりました。富士フイルムシステムサービス株式会社は、株式会社JR東日本クロスステーションの協力のもと、コンビニエンスストアチェーン「NewDays」の東京都内1店舗で、画像認識AIと販売データを活用し、棚に陳列された商品の販売動向を可視化して陳列判断を支援する実証実験を開始しました。店内でタブレット端末を使って商品棚を撮影すると、AIが商品を識別し、販売データと連携して売れ筋や伸び悩みを分析します。結果は画面で視覚的に表示され、配置変更や入れ替えの判断を後押しします。実証は2026年6月8日から9月30日までの約4カ月間で、スタッフの経験に依存しない売り場づくりの実現を目指します。
実証の目的と背景
小売店舗では、人手不足や就業形態の多様化を背景に、熟練スタッフの経験に頼らずに売り場を維持する必要が高まっています。商品棚の陳列や品揃えの見直しは売上に直結し、販売動向にもとづく迅速かつ的確な判断が不可欠です。一方で、陳列判断はスタッフの経験差に影響されやすく、属人化や負担の偏りが課題でした。今回の実証は、販売動向の可視化により判断の標準化を図り、誰でも一定の品質で意思決定できる環境づくりを狙います。特に、商品数が多く入れ替わりが頻繁なカテゴリでの有効性が検証されます。運用を通じて、日々の業務に無理なく組み込めるかを確かめます。
対象範囲と実施方法
対象は「飲料」と「菓子類」の商品棚で、定期的に更新される販売データと連携して商品ごとの販売動向を可視化します。店舗スタッフがタブレットで商品棚を撮影し、独自の画像認識AIが商品を検出し販売データとひも付けます。売れ筋と伸び悩みの傾向を分析し、結果を画面に表示します。これにより、配置変更や入れ替えの判断が行いやすくなります。東京都内のNewDays1店舗で、2026年6月8日から9月30日まで有効性を検証します。協力は株式会社JR東日本クロスステーションです。
画像認識AIの特徴と運用の工夫
実店舗の棚は、形状やパッケージの類似、新旧商品の混在、陳列状態のばらつきなどにより認識が難しい領域です。本実証では、富士フイルムシステムサービス株式会社が小売向けサービスで培った商品情報や店舗運営ノウハウと画像認識AIを組み合わせ、高精度な商品識別を狙います。店舗棚を疑似的に再現した学習データを活用し、多様な陳列パターンに適応できるようにしています。さらに、商品の特徴にもとづく識別方式を採用し、新商品が入荷された際もデータベース照合により追加学習なしで識別可能としています。現場での運用性を高め、継続的な活用を見据えた構成です。
今後の展望
検証結果を踏まえ、販売動向の可視化に加え、品揃えや陳列位置の変更を支援する機能の検討を進めます。複数店舗での展開を視野に入れ、小売店舗の運営効率化と売上強化に寄与するサービスとしての実用化を目指します。富士フイルムシステムサービス株式会社は、最新のAIとIT技術を活用し、店舗運営の課題解決とより良い売場づくりの実現を継続して支援していく方針です。
詳しくは「富士フイルムシステムサービス株式会社」の公式ページまで。レポート／DXマガジン編集部
