「手に取って店を出る」はコスト高 最もライトなAIツールでレジ作業をスピードアップ

2021 年 4 月 15 日

「レジ待ち行列の解消」は実店舗を持つ多くの小売店にとって是非とも解決したい問題だろう。フランスのITコンサル会社キャップジェミニによると、消費者の60％がレジ待ち行列を苦痛に感じているというデータがあり1、レジ待ちの行列を見ただけで入店する気持ちが失せるという消費者は70％にものぼる2。

また、小売店におけるレジ待ち行列による機会損失は370万米ドル相当にのぼるとするアメリカのデータもある3。

調査によると、60％の消費者は実店舗での買い物の中で最も嫌なことが「長いレジ待ち行列」だと考えています。レジ待ち行列の解消は多くの小売業者の最優先課題です。

セルフレジや無人商店化が全ての店舗に適しているとは限らない
レジ待ち行列に起因する潜在的な損失を軽減するべく、待ち時間の短縮とショッピング体験の向上を目指してセルフレジを導入している店舗は少なくない。現在の主流は消費者自身がバーコードスキャンするものと、商品を手に取ってそのまま店を出るAmazon Go方式の二種類だ。

しかし、以下の理由から、全ての小売店にこの方法が適しているとは限らない。
1.    無包装、バーコード無し商品は、バーコードスキャンができない
2.    「手に取って店を出る」設備は設置も運営もコスト高

無包装やバーコードがない商品を主に扱うベーカリーやセルフサービス式食堂こそ、レジ作業効率アップが図れるソリューションが必要とされている。
バーコードがない商品を、レジスタッフが一つひとつ確認しながらPOS入力しているため、お客様が集中する時間帯はレジ待ち行列を形成しやすい。

また、無人商店への切り替えは設備の設置コストが高く、お客様のプライバシーの観点からも、店のそこここに監視カメラを設置することに前向きではない店舗オーナーもいる。

ライトなAI認識システムでレジ作業を簡便化 導入も手間要らず
Viscoveryはこれら小売店の強いニーズから、レジ作業を簡便化する「AI画像認識レジシステム」を独自開発。複数個の商品もコンピュータが同時に1秒以内に認識し、バーコードがない商品にも適応可能だ。

Viscoveryの視覚認識技術は、1秒以内に複数の商品を認識できます。

これは、最新の人工知能、ディープラーニング、コンピュータビジョン等の技術を結集させ、人と同じ思考を持つよう訓練されたコンピュータに商品識別を行わせるシステムで、例えばパンの焼き加減やトッピングの位置の違い等、機械生産ではない商品にありうる軽微な差異による影響を受けることなく、人と同じように商品を識別することができる。

「AI画像認識レジシステム」の応用範囲は広く、ベーカリーやセルフサービス式食堂、社員食堂、学生食堂、企業内売店、コンビニ、スーパーマーケット等で応用が可能。

特筆すべきは、既存のPOSシステムを引き続き使用できる点だ。
システムの統合やPOS機交換といった手間がなく、接続するだけで即使用可能なので、個人商店でもチェーン店でもすぐに導入できる。

ひとタップするだけで、認識結果を店舗の既存のPOSシステムに送信できます。

消費者の視点からショッピング体験の最適化を
前述のキャップジェミニの調査では、消費者の66％がレジ設備を自動化することでレジ待ち行列の解消ができると考えている1。だがその一方で、51％の消費者が完全なセルフレジでは不安だと回答1し、実に42％がセルフレジは便利ではないと考えているという結果が出ている。店員のサポートなしでは使いこなせないというのがその理由だ1。
ショッピング体験の向上を希望するものの、セルフレジが最良とは考えていないという消費者の思いが伺える。

調査によると、最大で66％の消費者は「自動化」が実店舗のレジ待ちの問題を効果的に解決できると信じています。これは「取って行ける」自動化設備も含まれます。
しかし、ある研究では、実店舗での「自動化技術を使用してレジ待ちを減らす」という発想に対して、半数以上の顧客は疑問を持っています。これは「取って行ける」方式も含まれ、店員が利用をサポートする必要があると思われています。

消費行動の場面によって、好まれるレジ方式に違いがあり、店舗毎にニーズが異なるという発想をもとに、「AI画像認識レジシステム」は応用の幅を持たせた設計になっている。
消費者自身が操作するセルフレジとしての利用はもちろん、セミセルフレジとして、スタッフによるサービス提供の余地を残しつつ、商品把握のための教育期間の短縮と、人為的ミスの減少を目的として利用することも可能だ。

ViscoveryのAI画像認識レジソリューションは、様々な応用シーンに対応できます、例えばセルフレジ、セミセルフレジなど。 「取って行ける」方式に比べ、ViscoveryのAIソリューションの構築および運用コストはより経済的です。

ViscoveryのAI画像認識レジシステムは業界からの評価も高く、すでに30軒以上の店舗で導入されている。85度C（アメリカ／台湾）、一之軒（台湾）、オペラ洋菓子店（台湾）、ビスキュイ（日本）他日本の各店で、セルフレジまたはセミセルフレジとして利用されている。
2021年には、小売店だけでなく、外食業界への導入も予定している。

これまでに60万回以上の取引がViscoveryのAI画像認識レジシステムによって行われ、50％以上のレジ作業時間の短縮と、運営効率アップとショッピング体験の最適化に貢献している。

[出典]

  1. Capgemini Research Institute, “Smart Stores – Rebooting the retail store through in-store automation,” October 2019.
  2. Forrester Consulting, “Consumers Cringe At Slow Checkout,” April 2018.
  3. Adyen, “New Study: Long Lines Cost US Retailers $37.7 Billion,” May 2018.