小売店の売り場に商品を配置する「棚割」を工夫することは売上に大きく影響する。各商品の配置と消費者の行動を売り場に設置たカメラから分析して、最適な棚割を決定するシステムの開発が進められている(JNEWSについてトップページ
顧客の購買心理と行動を読み取る商品棚割ソリューション

JNEWS
JNEWS会員配信日 2019/7/10

 小売店の売り場は、どの位置にどの商品を配置するのかで、各商品の売れ行きが変わってくる。単純に商品を並べるだけでなく、店側が売りたい商品を顧客の目に付きやすい位置に置いたり、売れる商品は陳列数を増やし、売れない商品は数を減らすなどのフェイシングも重要になる。

これらの作業は「棚割」と呼ばれ、各商品の売上データを元に、店員が商品の陳列方法を工夫しているが、これをAIが店内画像を分析することにより、最適な商品配置を決めるテクノロジーが開発されている。

2010年の創業で、シンガポールが本社、イスラエルに開発拠点を置く「Trax」は、小売店舗の商品陳列に革新的な画像解析のテクノロジーを普及させることを目標としている。その仕組みは、店内の商品棚、柱、壁などに小型のカメラを設置したり、ロボットを店内に巡回させることで、すべての店内在庫が、どのように売れていくのかを画像データとして蓄積する。それを機械学習することで、売れる棚割・売れない棚割のノウハウが日々向上していく。

店舗の担当者は、新たに陳列した商品棚をスマートフォンで写真に撮り、TraxCloudのサーバーに送信すると、棚割の評価や改善点が示されたレポートを数分以内に入手することができる。

Traxのクライアントは、スーパーマーケットや量販店の他に、店舗に商品を納入している、コカ・コーラ、P&G、ネスレなど日用消費財の大手メーカーも含まれている。商品メーカーにとって、各店舗で売れる位置に自社商品の棚を確保するのは重要なことで、そのために営業マンを巡回させているが、Traxのシステムを活用すれば、本社からリアルタイムで各店舗の陳列状況を把握できるようになる。

Trax
■ストアー画像分析の解説映像(日本語)

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