イオン、AI画像認識をスーパーに導入
ベーカリーと寿司売場でラベル発行を自動化

小売業界では、人手不足や業務の複雑化を背景に、店舗オペレーションのデジタル化が加速している。なかでも近年注目されているのが、AI画像認識技術を活用した商品識別と業務自動化だ。

日本の大手総合スーパーAEONは、2026年3月に開業した新店舗「AEON Tsudanuma South」において、ベーカリーおよび寿司売場へAI画像認識システムを本格導入した。商品の識別からラベル発行までを自動化し、セルフ販売領域の運用効率を大幅に高めている。

同店1階のベーカリーでは、約90種類の焼きたてパンを展開している。ビーフクロワッサンサンドやベーグルサンド、チーズパン、ロールケーキ、菓子パンなど、多品種の商品が並ぶ。

ベーカリー商品は、見た目が類似した商品が多い一方で、価格や内容が異なるケースも多く、JANコードによる一括管理が難しい領域とされてきた。そのため従来は、レジでの手入力や、ラベル発行カウンターでの目視確認など、人的作業に依存した運用が一般的だった。

今回導入されたAI画像認識システムでは、利用者が購入するパンをまとめて専用端末に置くだけで、システムが画像を一括取得し、外観特徴から各商品を判別する。判別結果は商品マスターと照合され、価格が自動で算出される。その後、商品情報と合計金額をまとめたラベルが一括で出力される仕組みとなっている。

これにより、従来必要だった個別入力や確認作業が不要となり、ラベル発行業務の省力化と処理時間の短縮が実現した。

店舗側のメリットとしては、入力ミスの削減、スタッフ教育コストの低減、業務負荷の軽減に加え、多品種SKUを扱う売場への対応力強化が挙げられる。一方、利用者にとっても、商品情報の精度向上やセルフ処理の簡便化により、よりスムーズな購買体験が可能となっている。

ベーカリーに加え、寿司売場にもAI画像認識が導入されている。同店の「寿司ビュッフェ」コーナーでは、マグロ、サーモン、ホタテ、エビ、軍艦巻き、炙り寿司など約50種類を展開し、顧客は1貫単位で自由に商品を選択できる。

寿司は従来から1貫単位での購入が可能だったが、価格はネタごとに一律で設定されていた。

今回導入されたシステムでは、寿司の外観特徴をもとにAIが商品を判別し、商品マスターと照合したうえでネタごとに異なる単価を適用する。複数種類の寿司が同一会計に混在する場合でも、それぞれの単価が自動的に反映され、購入内容に応じた精算が可能となる。

今回の取り組みは、AI画像認識が実証実験段階を超え、ベーカリーや寿司といった非標準化商品を扱う実店舗オペレーションへと本格的に組み込まれつつあることを示している。

バーコードによる一元管理が難しい商品は、外観の類似性やSKUの多さ、価格差の大きさといった特徴を持ち、人手依存のオペレーションが残りやすい領域である。一方で、こうした領域こそAI画像認識との親和性が高く、自動化による効果が大きいとされる。

今後、AI画像認識の精度向上と運用ノウハウの蓄積が進むことで、食品小売を中心に同様の仕組みの導入が広がる可能性がある。店舗業務の効率化に加え、より一貫性のある商品管理と、ストレスの少ない購買体験の実現が期待される。

（本記事は ChatGPT により日本語へ翻訳されました。）

[出典]
“イオンスタイル津田沼サウス／MZ世代向けMD強化、食・コスメ特化型の新店オープン。” 古川勝平。流通ニュース、https://www.ryutsuu.biz/report/s031871.html.

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