トライアルのAI「スマートストア」を体験、セルフレジカートで変わる売り場
九州の福岡市を本拠地に生鮮食品から生活消耗品までワンストップで購入できる「スーパーセンター」を全国261店舗で展開するトライアルは、AIカメラやセルフレジカート、ビッグデータなど最先端のリテールテクノロジーを実際の店舗に積極的に導入していることでも有名だ。2020年7月に関東初の「スマートストア」としてオープンした「千葉トライアル長沼店」を取材した。店内は平日の午前中にもかかわらず、自らスキャンした商品をカートに入れながら買い物をする年配客で賑わっていた。
「千葉トライアル長沼店」では年配客も「スマートレジカート」を使いこなしている
スマートレジカートにはタブレット端末を装備。その下にはマグネットで簡単に取り外せるバーコードスキャナが搭載されている。脱着できるのは、米や飲料が入った箱など重い商品を買いやすくするための工夫だ。
まずは、店舗のエントランスに整然と並ぶスマートレジカートに自分のプリペイドカードをスキャンして読み込ませる。入り口には会員登録コーナーも設けられており、その場で登録できる。
最初に「スマートレジカート」にプリペイドカードをスキャン。
スキャナは脱着可能で、米など重いものが読み込みやすい
会員情報とカートを紐づけることで、買い物をしながら過去の購買履歴などに応じたパーソナライズ化されたクーポンなどがタブレットに表示されるというわけだ。商品を選んでバーコードを読み取ると、タブレットに品目と価格が表示されるのと一緒に、関連するおすすめ商品が表示される。
例えば、ヨーグルトを購入すると「定番の組み合わせはこちら！」という案内と一緒に、20ポイント付与の特典がついた食物繊維の豊富なフルグラが表示されたり、ソーセージを購入したら、近くにあるケチャップが表示されるといった具合だ。
ヨーグルトをカートに読み込ませる
ヨーグルトと関連したフルグラがお得なポイント付与と一緒に表示
アボカドなどバーコードがついていない果物の場合、タブレットの果物メニューの中からアボカドを選択して、購入する個数を入力して決定する。
バーコードがない果物はタブレットのメニューから選んで個数を入力する
なお、言うまでもないがプライバシーや個人情報保護の観点から、個人を特定するデータとは連動させていない。
通常のレジとは異なるスマートレジカートならではの特徴的なデータとして、「購入する順番」がある。普通のレジでは、スタッフが商品の重さや柔らかさに配慮しながら商品のバーコードを読み取るが、スマートレジカートは商品を購入した順番にスキャンされる。つまり顧客の動線が把握できる。データから、顧客の意外な動きを発見したり、関連商品のレイアウトを変更したりすることができる。
AIカメラなら、顧客の動線や位置情報、どの商品の前で足を止めたか、買わなかったかなどもわかり、プロモーションの効果測定に反映できる。
「リテールAIカメラ」で品薄商品や顧客の動線などを把握する
さらにリテールAIカメラが優れているのが、デバイス側のエッジ処理によって大容量の画像や映像データを容量の小さなテキストデータに変換してサーバーに送信していること。高額なサーバーを使わなくても基本的なデータが把握できるし、導入コストを大幅に抑えて多くの店舗に導入することが可能になる。実際、長沼店だけでもリテールAIカメラは約700台設置しており、スマートストア全店では約3500台が稼働しているという。
こうして集められたビッグデータはトライアルが独占するのではなく、取引先260社と共有するオープンイノベーションのスタンスをとっているのも同社の特徴といえる。各社が在庫の動きなどを把握しながら、販促やマーケティングの改善につなげることができる。
買い物が終わり店を出るときは、専用の決済ゲートを通る。ゲートの下にはセンサーがあり、タブレットと連動したカートの足のバーコードを読み取ることで会計が完了する。ゲートを出る際は、発行された領収書を受け取って、そのまま車があるところまで運べばいい。
エコバックなどに詰め替える必要もなく、スタッフにとっても非接触なのでコロナ対策の観点から安心感がある。一応、ゲートにはスタッフが1人いて、かごの中の数点をチェックしてスキャン漏れがないかなどを確認する。
カートを動かしたまま会計が完了する
カートの足のバーコードをゲートのセンサーで読み取る
これまでのスマートレジカートの導入効果としては、未使用の顧客よりも買い物点数が約35％増加したり、レジ待ち時間を約75％削減できたり、レジの人件費が約2割削減できたりしたという。
トライアルの店舗を取材して、最先端のテクノロジーをただ導入するのではではなく、トライ＆エラーを繰り返しながら進化しつづけていることを知った。独自開発したプラットフォームを複数メーカーと共創するスタンスも、生産性が低いとされる日本の小売業の改善につながるという期待が持てた。（BCN・細田 立圭志）
個別のおすすめ商品がカートに表示
トライアルのスマートストアは、IoTデバイスや独自のAIテクノロジーを導入しており、買い物の新しい体験ができる。現在、セルフレジ機能を搭載した「スマートレジカート」の導入店は23店舗、「スマートAIカメラ」の導入店は32店舗に上る。スマートレジカートにはタブレット端末を装備。その下にはマグネットで簡単に取り外せるバーコードスキャナが搭載されている。脱着できるのは、米や飲料が入った箱など重い商品を買いやすくするための工夫だ。
まずは、店舗のエントランスに整然と並ぶスマートレジカートに自分のプリペイドカードをスキャンして読み込ませる。入り口には会員登録コーナーも設けられており、その場で登録できる。
スキャナは脱着可能で、米など重いものが読み込みやすい
会員情報とカートを紐づけることで、買い物をしながら過去の購買履歴などに応じたパーソナライズ化されたクーポンなどがタブレットに表示されるというわけだ。商品を選んでバーコードを読み取ると、タブレットに品目と価格が表示されるのと一緒に、関連するおすすめ商品が表示される。
例えば、ヨーグルトを購入すると「定番の組み合わせはこちら！」という案内と一緒に、20ポイント付与の特典がついた食物繊維の豊富なフルグラが表示されたり、ソーセージを購入したら、近くにあるケチャップが表示されるといった具合だ。
アボカドなどバーコードがついていない果物の場合、タブレットの果物メニューの中からアボカドを選択して、購入する個数を入力して決定する。
なお、言うまでもないがプライバシーや個人情報保護の観点から、個人を特定するデータとは連動させていない。
「購入する順番」がわかるのもミソ
さて、データ分析はカートがスタンドアローンで処理するものではない。トライアルグループ全店舗のPOSデータは、スマートストアのデータも含めたビッグデータとして、トライアルが独自開発した「スマート」というAIデータベースエンジンに集められる。そこで一緒に購入する傾向のある商品などを分析した結果が、タブレットに表示される仕組みだ。通常のレジとは異なるスマートレジカートならではの特徴的なデータとして、「購入する順番」がある。普通のレジでは、スタッフが商品の重さや柔らかさに配慮しながら商品のバーコードを読み取るが、スマートレジカートは商品を購入した順番にスキャンされる。つまり顧客の動線が把握できる。データから、顧客の意外な動きを発見したり、関連商品のレイアウトを変更したりすることができる。
エッジ処理する「リテールAIカメラ」
見上げると店舗の天井や棚に「リテールAIカメラ」が装備されていることに気づく。棚の欠品状況や品薄の商品など売り場の状態が監視できる。定期的にスタッフが棚を巡回する必要がなく、効率的な補充作業につながる。そもそも、午前中や夕方など時間帯によって動く商品はそれぞれ変わるが、それを人の目視や勘に頼るのには限界があるだろう。AIカメラなら、顧客の動線や位置情報、どの商品の前で足を止めたか、買わなかったかなどもわかり、プロモーションの効果測定に反映できる。
さらにリテールAIカメラが優れているのが、デバイス側のエッジ処理によって大容量の画像や映像データを容量の小さなテキストデータに変換してサーバーに送信していること。高額なサーバーを使わなくても基本的なデータが把握できるし、導入コストを大幅に抑えて多くの店舗に導入することが可能になる。実際、長沼店だけでもリテールAIカメラは約700台設置しており、スマートストア全店では約3500台が稼働しているという。
こうして集められたビッグデータはトライアルが独占するのではなく、取引先260社と共有するオープンイノベーションのスタンスをとっているのも同社の特徴といえる。各社が在庫の動きなどを把握しながら、販促やマーケティングの改善につなげることができる。
買い物が終わり店を出るときは、専用の決済ゲートを通る。ゲートの下にはセンサーがあり、タブレットと連動したカートの足のバーコードを読み取ることで会計が完了する。ゲートを出る際は、発行された領収書を受け取って、そのまま車があるところまで運べばいい。
エコバックなどに詰め替える必要もなく、スタッフにとっても非接触なのでコロナ対策の観点から安心感がある。一応、ゲートにはスタッフが1人いて、かごの中の数点をチェックしてスキャン漏れがないかなどを確認する。
これまでのスマートレジカートの導入効果としては、未使用の顧客よりも買い物点数が約35％増加したり、レジ待ち時間を約75％削減できたり、レジの人件費が約2割削減できたりしたという。
トライアルの店舗を取材して、最先端のテクノロジーをただ導入するのではではなく、トライ＆エラーを繰り返しながら進化しつづけていることを知った。独自開発したプラットフォームを複数メーカーと共創するスタンスも、生産性が低いとされる日本の小売業の改善につながるという期待が持てた。（BCN・細田 立圭志）
