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、同社が展開するコンビニエンスストアチェーン「NewDays」の東京都内の１店舗で、陳列判断を支援する仕組みの実証実験を実施している。これにより、分析結果を陳列判断に活用する仕組みの有効性を検証し、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す。

属人化しやすい商品陳列作業の改善を目指す

小売店舗の運営では、商品棚の陳列と品揃えの見直しが売上に直結するため、販売動向にもとづく迅速かつ的確な判断が求められる。
一方で近年、小売店舗では人手不足や就業形態の多様化を背景に、従来のように熟練スタッフに依存した売り場づくりが難しくなっている。陳列判断はスタッフの経験や習熟度の差に左右されやすく、業務の属人化や負担の偏りが課題となっており、多様な人材が売り場づくりを担える仕組みづくりが求められている。

このような背景をもとに、スタッフの経験に依存しない売り場づくりの実現に向けて、同実証が開始された。

画像認識AI×販売データの活用で販売動向を可視化

同実証では、タブレット端末で商品棚を撮影することで、独自の画像認識AIが商品を検出し、商品ごとの販売データと連携させる。売れ筋商品と販売が伸び悩む商品を分析し、その結果を画面上で視覚的に表示。これにより商品ごとの販売動向を直感的に把握し、商品の配置変更や入れ替えの判断を行いやすくすることを目指す。

今回は、売り場の中でも特に商品数が多く、入れ替わりも頻繁に発生する「飲料」と「菓子類」の商品棚を実証の対象としている。実証期間は６月８日～９月30日の約４ヵ月。この間、定期的に更新される販売データと連携させて商品ごとの販売動向を可視化し、陳列判断を支援する仕組みの有効性を検証する。

難易度の高い領域でも高精度な画像識別を実現

実店舗の商品棚での画像認識は、商品の形状やパッケージの類似性に加え、陳列状態によって商品の見え方にばらつきが生じるため、難易度が高い領域とされている。
同実証では、富士フイルムシステムサービスが小売業向けに提供してきた新商品案内や、本部から店舗への情報発信サービスで培った商品情報・店舗運営ノウハウ、画像認識AI技術を組み合わせることで、高精度な商品識別を実現する。店舗の商品棚を疑似的に再現した学習データの活用と、新商品でも追加学習なしで商品を識別できるAI技術により、多様な陳列パターンがある実店舗の現場で運用できる仕組みとしている。

同社は今後、この実証の結果を踏まえて、商品の販売動向の可視化に加え、商品の品揃えや陳列位置の変更などを支援する機能の検討を進めていく。複数店舗での展開を視野に入れながら、小売店舗における店舗運営の効率化および売上強化に寄与するサービスとしての実用化を目指すとしている。