ローソンが店舗DX推進、カメラやマイクで取得したデータを分析して棚割などに活用

　今回の実験では、店内に設置したカメラやマイクで取得したデータとPOSの売上データなどを組み合わせて分析します。カメラやマイクを使い、売場の通過人数や利用者の滞留時間、棚の接触時間、商品の購入率などを把握します。データ分析はMicrosoft Azure上に構築したAI「店舗運営支援AI」で実施します。

　「店舗運営支援AI」は、個人情報を匿名化したPOSデータや会員データと、カメラや音声データなどを使って、行動分析・仮説立案・店舗施策の変更サイクル実施を支援するもの。分析結果から売上・利益向上などの指標を顕在化するプロセスを構築できるようにします。各施策を変更したことによる結果を分析し、各店舗に適した施策の優先度まで可視化します。

　これにより、これまで取り組んできた店舗施策の有効性を確認できます。SV (スーパーバイザー) による店舗経営指導にも役立ちます。各店舗はデータに基づき検証することで、自律的な店舗運営に取り組むこともできます。なお、ローソンでは分析結果を参考に、店舗に応じた棚割や販促物の掲出などを実施できるようにします。利用者が商品を買いやすい売場の実現と、店舗の利益向上を図る考えです。

　今回の実験で用いる主なソリューションは次の通りです。

　両社は今回の実験による効果を検証し、今後は「店舗運営支援AI」を全国のローソン店舗に展開することを目指します。