コロナ禍の影響でEコマースが急成長を遂げています。Statistaによると、Eコマースは2026年に小売の売上高の中で24％を占めると予測されます。Eコマースの存在感がますます高くなる背景に、物理的なスーパーマーケットは、AIを中心となる先端技術により、この商戦を勝ち取る傾向があります。本記事は、スーパーマーケットにおいて、どのようにAIを活用するかを紹介いたします。
1．スーパーマーケットにおける現在の課題
1.1．Eコマースの急成長はスーパーマーケットの存在を脅かす
Eコマースの急成長
コロナ禍の影響でオンラインショッピングは、ウィルスの対応策として急発展していたと見られます。実に、Eコマースの売上は、止まる兆しがなく、毎年引き続きで増加しています。例えば、小売の売上高の中で、2019年が15％、2022年が22％を占めたと統計されます。
コロナが収めている中でも、消費者がEコマースに定着している
我々の「2023年の小売企業のトレンド」を踏まえて、コロナ禍が収束している中で、物理的な店舗に戻って買い物をする人数が増えています。また、多くの調査結果では、物理的な店舗のほうが好きだと回答したのは過半数を占めました。しかし、実際にオンラインショッピングをやめるのはめったにありません。Eコマースの概念はある程度消費者の頭に残ります。2021年末の調査（ソース１）では、19％の回答者は、コロナ前後で、オンラインしょっぴんの利用頻度について、「週に一回以上」と答えました。それに対して、コロナ後で、その回答者は、38，7％に増加し、「月1回以上」と回答した人も含めると65，9％から84，3％に増加しました。それに、緊急事態宣言が解除されてからも、オンラインショッピング利用頻度は「変わらない」と回答した人は73，4％に上がりました。これによると、ニューノーマルの生活では、さもなくてはならないかのような存在のあるEコマースは、小売の市場シェアを奪い合っているのかもしれません。
1.2 世界情勢やインフレなどは伝統的な営業方法に悪影響を与える
ウクライナ情勢やインフレなどは伝統的な営業方法に悪影響を与えます。例えば、これらによる物価高騰が原材料の調達難などを引き起こしたから、管理者は営業を維持するために、コスト削減などを迫られます。しかし、ありふれたコスト削減の方法（人事削減や、より安い材料の購入など）は、短時間で効果をもたらすかどうかを保つことができません。また、景気不振の影響で、顧客が家計を逼迫している傾向があります。短時間の賞味期限がある食品料を販売しているスーパーマーケットでは、一日に残品が多ければ多いほど、赤字になってしまう可能性が高いです。ところが、道端でチラシを配ったり、勝手に割引を実施したりすることは以前ほど効果を与えません。
このように、ニューノーマルの生活で発生する課題を解決するために、新しい方法を使用したほうがいいのではないだろうか。
2．スーパーマーケットにおいてAIを導入するメリット
セール・マーケティングキャンペーンをパーソナライズする
例えば、マーケティングイーメールと言えば、見込み顧客だけではなく、既存顧客の嗜好や行動にカスタマイズするべきメールを作成したほうがいいという理論を、誰でも見慣れますね。しかし、10又は100データがあれば大丈夫だが、千万のデータなら無理艱難だろう。そういう問題は、AIには解決できます。深層学習するAIは、膨大なデータを処理するのにとどまらず、価値のあるデータを創造する能力があります。
サプライチェーンを最適化する
在庫はサプライチェーンの中で重要な接点だと見なされます。在庫管理が効果的なければサプライチェーンだけではなく営業に大きな影響を及ぼします。近年、AIを使用する在庫管理システムは、優れた対策として台頭しています。マシンラーニングアルゴリズムは、在庫の無限な画像を検査して、置き忘れた商品や価格の不一致がある商品を検索したり、在庫切れの商品を報告したりします。そこで、社員はスマート端末を持つだけで在庫の状態を直ぐに把握して適切な行動を行うことができます。
盗難防止を支える
スーパーマーケットにとっては、盗難は悪夢のようにスーパーマーケットを殺します。アメリカの調査結果では、盗難のせいで、小売業者は2019年に620億米ドルを失いました。これは2018年から100億米ドル増加しました。AIを導入したスーパーマーケットは、買い手とスーパーレジ係の両方の不適切行為を検出できます。コンピュータビジョンにより、顧客が計算を故意に忘れてバーコードを読み取んだ商品を持ち帰ったり、レジ係がバーコードを覆ったまま計算を通ったり、そいう犯罪を直ぐに発見してから警報します。それは、スーパーで万引き犯や「親しい」レジ係を防止することができます。
コロナ戦闘を支える
コロナのような疫病の場合、接触を制限しなけれなりません。しかし、スーパーはいつも人が多いから、1メートル以上の距離を維持しづらいです。コンピュータビジョンとセンサーを組み合わせたら、指定された時間に限られた買い手をスーパーへ入らせるし、買い手が規定される距離を保つかどうかを判断して必要に応じて警報します。
上記の例から見れば、AIはスーパーマーケットに様々な影響を与えるのではないだろうか。調査結果によると、AIの活用として、カスタマーサービスが一位になって（48％）、次には品質管理（2位）と在庫管理（3位）がそれぞれ47％を占めました。
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また、AI を導入したいが、障壁が多いから、躊躇いで意思決定を下せない小売業者が多いと思われます。その中で、導入費用は最も大きな障壁です。使用需要が高ければ高いほど、導入費用がけっこう掛かります。
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3．スーパーマーケットにおけるAIの活用
3.1 AIチャットボット
AIチャットボットは、小売業界で最も人気のあるアプリケーションだと思われます。深層学習するAIを備えたチャットボットは、他のチャットボットより優越な能力を持ちます。多大なデータを学習させられたことで、人間に近い会話を維持することができます。それは、カスタマーサービスに非常に役立ちます。顧客のお問い合わせを対応するのにとどまらず、顧客の洞察を見出して適切な商品を推奨したり、スーパーマーケット内の顧客を案内・説明したりします。また、24時間年中無休で働くので、人手不足の問題をある程度解決します。それに、AIチャットボットの稼働中、顧客に関するデータを収集して分析したことで、セール・マーケティングキャンペーンを促進することに貢献します。
3.2 AI栄養士
AI栄養士とは、AIを活用して栄養のバランスがある食品料とか献立とかを推奨するとのことです。AI栄養士は、血液サンプルのような生体認証データや、ウェアラブルデバイスからの個人の健康情報などを分析したことで、飲食品を推奨します。AI栄養士のプラットフォームと協力したスーパーマーケットは、買い物をしている買い手にパーソナライズする情報を提供するようになります。現在、買い手は、電子棚札にあるQRコードなどをスキャンしただけで、飲食品に関する一般的なアレルギーを理解できます。さらに、より先端なソリューションは、DNAデータ、センサー、ライトを使用して、買い手に適切な食料品の位置に導くウェアラブルデバイスです。
活用事例：Krogerのスーパーマーケットでは、買い手が買い物をしながら、AI栄養士（AI栄養士ソフトウェアで）と話すことができます。又は、小売業界である大手企業・Walmartは、スーパーマーケットでAI栄養士を導入する希望を持っており、2021年から、テレヘルスを提供するMeMDと協力しました。
3.3 スマートカート・スマートショッピングカート
スーパーマーケットのカートは、非常に重要なものだが、一般的に無視されています。買い手は、たくさんの商品をカートに入れて持ち歩いて、スーパーマーケット内でそれを動き回るが、決済が終わるとカートを直ぐに忘れます。現在、AIと統合されるスマートカート・スマートショッピングカートを使用するスーパーマーケットが多いです。スマートカートを使用した買い手は、スマートスキャンを通じて食料品のバーコードを読み取り、栄養などの情報を把握し、それから決済する時、スマートカートからの請求書を取るので、カウントの前で並ばなくてもいいです。
活用事例：2022年末に、株式会社Retail AIと東芝テック株式会社は共同プロジェクトとしてスマートショッピングカートを開発しました。これは、ショッピングカートにセルフレジ機能を搭載することで、買い物をするとともに、領収書を作れます。2022年8月から日本国内に9115台が導入され、月間180万人のお客に利用されている計画があります。
3.4 自動補充できるスマートパッケージング
スマートパッケージングの概念は、サプライチェーンで活躍している人には聞きなれるかもしれません。運送や追跡、梱包、保管などの作業を簡単にするように設計されたパッケージです。また、買い手は、スマートパッケージに付いているRFIDやQR コードをスキャンして、食料品の情報を全部把握することができます。自動補充できるスマートパッケージの場合、自動補充できるし、消費者に警報を提供します。再利用可能なパッケージに付いているセンサーは、商品が少なくなった時、自動的に再注文する、又はリアル実店舗で買い物をするために、デジタル食料品リストに追加します。このパッケージは、スーパーマーケットや実店舗で補充センターでも補充できます。
3.5 ダッシュボタン、ダッシュカート
ダッシュボタン：Amazonの新ソリューションとして、ダッシュボタンは在宅でコンピュータなどのスマート端末が要らなくて、生活必要品を注文することを支えるボタンです。これは、ガムより小さなバッテリーを備えています。顧客は、食料品などのような生活必要品を買いたい時、ダッシュボタンを押すと、Wi-Fiを通じて、注文要求が設定されます。また、小さなサイズなので、御手洗や台所などで置いて、食材やトイレットペーパーがなくなる時、直ぐに注文できます。それに、ダッシュボタンごとを押した後、顧客のスマート端末（スマートフォンなど）で通知を受けます。その時、うっかりボタンを押すや注文をやめる場合、顧客は30分以内に注文をキャンセルできます。
ダッシュカート：Amazonは、Freshストア用にダッシュカートを作成します。カートは、センサーを使用したことで、顧客が買い物をしている時、商品を自動的に追加または解除します。また、Alexaが作ったショッピングリストに接続して、クーポンを読み取ることができます。
3.6 スマートビリングプロセス
現在の顧客は長時間待つのが大嫌いだと思われます。カウントで長い列を見かけると、誰でも明るい気持ちを維持しにくいのではないだろうか。そして、仮に前の人のカートがいっぱいとしたら、イライラと買い物をやめようかと思っている可能性が高いです。しかし、AIと統合されるスマートビリングプロセスは、商品の数量を識別して、銀行カードに直接請求して、数分以内で決済が終わると、商品を持ち帰ります。
3.7 自動化されたフードサービス
自動化されたフードサービスは、物理的なロボットを使用して、サラダなどのような調味食品を顧客に提供します。一般的に2つの種類に分けられます。一つ目は、自動販売機またいなロボットにより、顧客はスマートスクリーンをタッチして、調理食品を注文できます。残りは、調理場で稼働しているロボット（普通はロボットアーム）です。事前に設定された調理のプログラムとセンサーを備えたロボットアームは、野菜を切ったり、鶏肉を揚げたりします。
3.8 自動化されたマイクロフルフィルメント
マイクロ・フルフィルメント・センターとは、英語でMicro Fullfillment cente（MFC）rと呼び、スーパーマーケット内にある小さな倉庫であり、食料品のオンライン注文をより素早く処理するのに役立ちます、現在、多くのMFCは、ロボットやAIを使用して、注文と配送準備を自動化します。これは、スーパーマーケットの人事を削減することだけではなく、サプライチェーンでの運送をより素早く実施することに貢献します。例えば、アメリカにおけるスーパーマーケットのH Martは、2021年から、Auto Storeと協力して、店舗受け取りと配送のために、梱包された商品だけではなく、生鮮食品と冷凍食品を準備できるスーパーマーケット内のMFCを作りしました。
3.9 AI予測
小売業界で導入したAIの中で、AI予測は最も優れたタイプです。マシンラーニングを使用したAIは、膨大なデータを分析したことで、意思決定をより正解に下すのに役立ちます。AI予測により、小売業者は、価格戦略やプロモーション、マーケティングなどの情報を把握できます。それにとどまらず、AI予測は、セール・マーケティングキャンペーンに相応しい戦略を提案します。例えば、スーパーマーケットは、新商品を購買する希望を持っておりが、AIにより、顧客が好きかどうかを判断して決定を出すことができます。
3.10 スマート在庫管理システム
AIを使用したスマート在庫管理システムは、商品をより素早く簡単に保管・管理・補充・追跡します。例えば、コンピュータビジョンにより、倉庫の画像から商品を識別して、商品が切れかどうかを検査することができます。また、RFIDとIoTを統合した商品を追跡できるので、運送で何か問題があれば直ぐに発見します。さらに、ロボットやドローンを活用したことで、倉庫を動き回って、商品の状態を検査します。それは、人間の人事がない外勤時間で（深夜など）非常に役立ちます。そればかりでなく、月末や四半期末にシステムからのレポートを受け取るスーパーマーケットの管理者は、営業が効果的かどうかを理解できるはずです。
3.11 公安及ぼチェックイン・チェックアウトを支えるコンピュータビジョン
コンピュータビジョンとセンサーの組み合わせにより、チェックイン・チェックアウトおよび公安を自動化します。例えば、レジなし決済を提供するAmazon Goは、千万のカメラを設定します。コンピュータビジョンを使用したカメラが商品数量を確認したことで、顧客は商品を持ったまま返ります。支払額は、銀行口座から自動的に差し引かれます。又は、Krogerのスーパーマーケットでは、AIを使用した決済キオスクを2020年から導入しました。顧客は、商品を自分自身でスキャンする時、何か間違いがあれば、直ぐに通知を受けます。多大なコンピュータビジョンとセンサーは、スーパーマーケット内の公安を保つのに役立ちます。それらにより、買い手が商品を選んだり、返したりことを識別できるし、不正行為をリアルタイムで発見し、万引き犯などの盗難を防止します。一方、買い手の顧客を監視したことで、どの商品が気になるかを判断して顧客の行動パターンを見出すことに寄与します。
4．世界のスマート・スーパーマーケットのモデル
4.1 Amazon Go（Amazon ）
Amazon Goは、スマートスーパーマーケットとして、スキャン・エンド・ゴーのソリューションを提供します。それで、顧客はスーパーマーケットに入ると、センサーでスキャンするAmazonのアプリを通じて認識されます。それから、バーチャルショッピングカートに食料品を入れます。買い物が終わると、顧客のAmazonアカウントに貯まる金額は差し引かれます。そういうハイテックな顧客体験はコンピュータビジョン、センサーと深層学習のためです。
4.2 Inteligent Retail Lab （Walmart）
Walmartは、将来のスーパーマーケットのモデルを探すために、Intelligent Retail Labを設立しました。この店舗には、マシンビジョンを使用した1000個のカメラ、150000フィートの配線用ケーブル、膨大なデータを分析するAIソフトウェアなどがあります。AIを活用したカメラは、店内の棚の商品を管理したり、商品が少なくなる棚に補充するべき通知を送ったり、それに汚れた棚でも数秒以内で発見して、店員に通知を送ったりします。また、重量センサーを備えたスマートな棚では、商品を取り上げたり、返したりすることをシステムに報告し、又は商品を置き間違ったら、店員に通知を送ります。顧客の足を観察した先端技術は、顧客の行動を分析して、それから顧客の嗜好や行動パターンを引き出します。それらのデータはセール・マーケティングキャンペーンを促す、価値のあるデータのではないだろうか。
4.3 スーパーマーケットのMigros（シチメンチョウ）
シチメンチョウにおいて、小売大手企業であるMigrosは、現在のトレンドを見過ごすことなく、顧客体験を向上するためのAI技術を導入しました。コンピュータビジョンと深層学習する技術は、全店舗の棚が空になりそうかどうかを判断して補充するべき警報を送ります。それにとどまらず、AIは需要予測および在庫管理を支援します。「追加費用なし、既存のシステムインフラとテクノロジーインフラを使用して、運営のプロセスをより迅速かつ正解に実施できれば幸いです。」とMigrosの管理者が話しました。
4.4 スーパーマーケットのCoop（イタリア）
イタリアにおいて、小売り大手企業であるスーパーマーケットのCoopは、マサチューセッツ工科大学のCarlo Ratti教授と協力して、先端技術を導入しました。商品が棚に陳列されることなどではなく、実際に大注意を払って選別され、アイテムに関するあらゆる種類の情報がカタログ化されます。顧客は、食料品を取り上げて、デジタルスクリーンミラーに向かって持ち上げることができ、食料品に関する情報を理解できます。
5．VTIのソリューションと活用事例
VTIは、AIなどうのような先端技術やリテールのノウハウを活用することにより、デジタルトランスフォーメーションと事業成長に向けたソフトウェア開発のワンストップソリューション・Retail Xをご提供いたします。AI顔認識カメラや在庫管理システム、キャッシュレス決済などにより、売上を向上することのみならず、コスト削減や人手および時間節約などを支援します。
Retail Xの代表的な活用事例：
お客様に受注実績や商品情報から市場需要、発注量を高精度で予測できるAIアプリを提供しました。これにより、発注量や生産量を最適化したり、売上が7～10％を増やしたり、返品数を減らしたりしました。
お客様の要件に合わせた、ポイント蓄積機能を持ち、iOSとAndroid の両方で使いやすいアプリを開発しました。結果、アプリの利用者数が16万人以上に達しました。顧客体験が良いという好評を受けました。
お客様は、全国各地で活躍している小売企業です。コロナ禍の初期から、営業を改善する対策として、一足早く画期的な技術・ヒートマップを導入したことで、コロナの状況が深刻していた中でも、売上が堅調を維持していました。
Retai Xを詳しく調べたい方は、ご遠慮なくご連絡ください。
まとめ
スーパーマーケットの将来には前途多難だが、AIなどのような先端技術を早めに導入すれば、待っている困難を乗り越えるのではないだろうか。また、どのようにAIを導入すればいいかを悩んでいる方は、我々のコンサルティングサービスを推奨いたします。小売企業で活用する先端技術に興味があれば、登録のためのメールボックスを書き込めください。
Source:
- https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000003.000057583.html
- CBInsight Report, 2022: The future of the supermarket: How technology is making grocery shopping more personalized, efficient, and sustainable
