市場動向

    2021.12.03

    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

    日本マイクロソフトとローソンは2021年12月2日、店舗DXの取り組みで協業することを発表しました。2021年11月から2022年3月まで、神奈川県内のローソン4店舗で、カメラや音声データと店舗運営を支援するAIを使った実験を開始します。

     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。
    図1:店内に設置しているカメラ

    図1:店内に設置しているカメラ

    図2:実証実験の概要

    図2:実証実験の概要

     「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。
    名称 説明
    Azure Machine Learning データサイエンティストや開発者が、高品質なモデルをより早く構築、デプロイ、管理できるようになります。業界をリードする MLOps (機械学習運用)、オープンソースの相互運用性、統合されたツールにより、価値創造までの時間を短縮できます。
    Azure Synapse Analytics データ統合、データウェアハウス、ビッグデータ分析が一つになった分析サービスです。お客様各自の条件でデータのクエリを自由かつ大規模に実行できます。また、統合エクスペリエンスによってこれらの環境がまとめられているので、データの取り込み、探索、準備、変換、管理、提供を行って BI と機械学習の各ニーズに対応できます。
    Azure Data Lake Storage Gen2 高パフォーマンスな分析ワークロード用の大規模かつスケーラブルで安全なデータレイクです。階層型ストレージとポリシー管理でコストを最適化します。また、保存時の暗号化や高度な脅威保護などのセキュリティ機能を使用してデータを保護します。
    Microsoft Cognitive Service API を呼び出すだけで、見る、聞く、話す、検索する、理解する、などの高度な意思決定を迅速に行うといった機能をアプリケーションに埋め込むことができます。スキルレベルを問わず、開発者およびデータサイエンティストがアプリに AI 機能を簡単に追加できるようになります。
     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。
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