日本ユニシスは、店舗の棚陳列状況を画像解析に基づき数値化し、店舗運営の省力化と売上増を支援する新機能「棚割実態把握機能」の提供を、本日から開始します。

　「棚割実態把握機能」は、小売店舗向け業務代行AIロボット「RASFOR」が撮影する棚画像をAIが解析し、棚の陳列状況を画像と数値データに出力する機能です。

　小売業の本部にとって、店舗の棚陳列状況の把握は、陳列在庫切れによる売上ロス防止など、売上に直結する一方、人手に頼るしか解決できない課題でしたが、AIロボットによるデータの可視化により、大幅な業務改善が見込めます。

【背景】

　小売業では、販売実績となるPOS（販売時点情報管理）と商品の棚割計画は、既にデータ化されており、本部からの店舗売上や商品陳列計画は把握できています。

　一方、店内棚の陳列実態把握は、ラウンダーによる視察や、店舗従業員が写真を撮影して報告するといった人手に頼る対策となっています。

　正確なデータがタイミングよく収集できていないため、売場実態と紐づけた売上増減の要因分析ができないといった課題があります。

　このような現場調査の課題解決のため、AIロボットによる「棚割実態把握機能」の提供開始にいたりました。

【概要】

　「RASFOR」は自律走行型AIロボットで、棚に並ぶ数千の商品を対象に、売価・POP期限・品切れのチェックを行うサービスです。

　「棚割実態把握機能」とは、ロボットが撮影した棚画像とともに、AIの画像解析により、棚情報をCSVデータに変換します。業務システムと連携することで、商品情報を紐づけることができ、データ上に出力することが可能です。データ化される情報は、棚割情報・品切れチェック情報・売価チェック情報の3種類です。

　AIロボットに「棚割実態把握機能」を組み込むことにより、棚の陳列状態を、個別商品単位で正確に把握でき、人手に頼る売場実態調査を代行します。収集した実態データは、棚割や売り場の改善につながる重要な要素として、売上増減の要因分析に活用できます。