棚インテリジェンス: 小売の最大課題を克服するために

店舗での陳列ミスや欠品は、残念ながら日常的に見られる問題です。

これは小売業者にとって大きな課題です。サプライチェーン管理や在庫追跡の進化にもかかわらず、倉庫から棚までの「最後の数歩」が依然として高コストの盲点となっています。

Coresightの調査によると、欠品管理や価格・棚割りの遵守が不十分なことで、小売業者は営業利益の5％以上を失っていることが明らかになっています。

しかし、その状況は変わりつつあります。AIを活用した棚管理ソリューションが、小売業者の在庫管理と業務最適化の方法を根本から変革しています。

棚インテリジェンスとは？

棚インテリジェンスは、AIを活用した小売業向けの技術で、棚の画像を解析し、欠品や棚割りのズレ、価格ミスなどを優先順位をつけて検知。店舗スタッフが迅速に問題を把握・対応できるよう支援し、店舗のパフォーマンス最適化と商品供給の維持を実現します。

従来の バーコードスキャンや手作業による棚チェックは、データ収集はできるものの、時間と手間がかかり、人為的なミスも発生しやすいのが課題です。単なるデータ収集だけでは真のインテリジェンスとは言えません。棚インテリジェンスとは、そのデータを高度に分析し、有効な示唆へと変換することで、具体的な行動を促し、意思決定を導き、店舗運営を改善する力を指します。

小売棚インテリジェンスにおけるAIの役割

AIに対する期待は非常に大きく、新たなユースケースやビジネス、技術が日々生まれています。

しかし、棚管理の分野においては、AIは大規模な棚運用を効率的に管理するために不可欠な存在です。

AI搭載の棚インテリジェンスは、最先端の店舗テクノロジーとして位置づけられています。

スマートフォンや固定カメラ、自律型ロボットなどで撮影された棚の画像を、先進的な機械学習とコンピュータビジョン技術で解析し、優先度の高い具体的な課題として示します。これにより、小売業者は店舗の状況をリアルタイムで把握し、以下のような運用課題に迅速に対応できます。

• 棚上の在庫状況：カスタマイズ可能な閾値に基づき、棚にない商品や在庫が少ない商品を特定し、適時な補充と在庫精度の向上を実現します。
• プラノグラム遵守：店舗ごとの棚割りルールに沿って商品が配置されているかを確認し、誤配置や欠品を検出します。
• 価格の正確性：表示価格とシステム上の正しい価格が一致しているかをチェックします。

膨大なデータで学習した機械学習モデルは、パッケージやロゴ、SKUごとの識別を行い、棚のデジタルツインである「リアログラム」を生成。理想の棚割りと比較して棚のパフォーマンスを評価します。

棚インテリジェンス技術のメリット

棚インテリジェンス技術の効果は単なる自動化にとどまりません。正しく導入すれば、小売業者は運用コスト（OPEX）の削減、設備投資（CAPEX）の最適化、そして売上の増加を実現できます。主なメリットを見ていきましょう。

売上の向上
欠品を最小限に抑え、棚の補充を迅速化することで、最大2.5％店舗の売上を向上させた事例があります。商品在庫の充実は顧客満足度の向上にもつながります。

在庫精度の改善
小売業における最大の悩みの一つが、不正確な在庫データです。

AI搭載の棚インテリジェンスは、最新の在庫状況をリアルタイムで把握可能にし、欠品や架空在庫、手作業による在庫確認の依存をなくします。これにより、需要予測と補充の精度が向上し、過剰発注や発注不足を抑制。食品ロスの削減にもつながり、最終的には収益最大化を実現します。

労働力の最適化

人手不足や人件費の高騰が続く中、小売現場の労働力効率の向上は不可欠です。棚インテリジェンスは、棚監査などの単調な作業を自動化し、在庫精度を高めつつ棚管理を効率化。監査や棚の問題対応にかかる時間を短縮し、従業員がより価値の高い業務に集中できる環境をつくります。

既存インフラの最大活用

多くの小売業者は既に従業員にモバイル端末を支給しており、これを棚撮影に活用可能です。既存機器を活用することで新規ハードウェアの導入を抑え、段階的な展開ができるため、初期投資を最小限に抑えつつ迅速なROIを実現します。

なぜ今なのか？小売業に高まる緊急性

当社が小売業のお客様と対話する中で、棚インテリジェンスソリューションの重要性がますます認識されていることが明らかになっています。

競争激化と消費者の情報リテラシー向上に伴い、小売業者は優位性を保つため、積極的にソリューションのテストやパイロット導入を進めています。

顧客ロイヤルティが極めて繊細な状況にある今、商品供給の確保はこれまで以上に重要な経営課題となっています。

外部環境が小売業を変革している

新たな関税、近年の高インフレ、人件費の上昇、そして消費者の購買価値志向の高まりにより、小売業の収益性は全般的に圧迫されています。
マッキンゼーの調査によると、食品業界のCEOの70％が、コスト管理と利益率維持を現在の最重要課題の上位3つに挙げています。

こうした状況を受け、小売業者は新たな収益機会の模索や、既存事業の収益力を引き出す手段を追求し、持続的な成長を目指しています。

棚上の在庫確保の向上や、プラノグラムおよび価格設定の厳格な運用は、収益の直接的な増加と競争力の強化につながります。

棚インテリジェンスソリューションは、新たな収益源も提供します。商品在庫や陳列状況に関するインサイトを、サプライヤーや消費財（CPG）ブランドに販売することで、棚データのマネタイズが可能です。

また、AIやコンピュータビジョンの急速な進歩により、これらのソリューションはより高性能かつ導入しやすくなり、「なぜ今導入すべきか」という論点において重要な役割を果たしています。

現在の技術は、より高精度で大規模対応が可能となり、投資収益率（ROI）も向上。数年前には実現できなかったレベルのパフォーマンスを引き出しています。

棚インテリジェンス導入における運用上の考慮点

新技術の導入には必ず投資が伴い、棚インテリジェンスソリューションも例外ではありません。棚データの取得・解析に必要なハードウェア、ソフトウェア、インフラへの投資に対し、小売業者が慎重になるのは当然のことです。

初期費用を抑えるために、まずは既存のモバイル端末を活用して小規模に始めるのが賢明です。これにより、パフォーマンスを評価し、期待される効果を検証した上で、自動化の拡大や追加投資を判断できます。

良好な成果が確認できれば、スケールアップはより戦略的かつROIを意識したものになります。

モバイルソリューション、ロボット、固定カメラを組み合わせたハイブリッドなデータキャプチャモデルの導入は、柔軟かつ拡張性に優れた効率的な棚モニタリングを可能にします。

このモデルにより、小売業者は店舗の規模や運用ニーズに応じて自動化戦略を最適化し、ROIを最大化できます。たとえば、

• モバイルソリューションは低コストで、小規模店舗や週に1～2回程度の配送頻度が限られる店舗に最適です。
• ロボットは大型店舗で特に効果を発揮します。
• 固定カメラは店舗の規模・種類を問わず活用でき、頻繁なデータ更新が必要な棚や環境で特に有効です。

また、同一店舗内で複数のデータ取得方法を組み合わせることで、自動化の効果が最も期待できる領域に重点的にリソースを投入できます。

ツールから変革へ

棚インテリジェンスは単なる新しいツールではなく、業務プロセスの根本的な変革であることを認識することが重要です。

このようなソリューションを成功裏に導入するには、従業員のトレーニング、パフォーマンスのモニタリング、ユーザー体験の最適化に時間と労力が必要です。

変革の一環として、従業員が信頼し、自信を持って活用できる、明確で実践的かつ正確なインサイトの提供が不可欠となります。

棚のインサイトの正確性は極めて重要であり、従業員に提供される情報は少なくとも95％の精度を確保する必要があります。これを下回ると、業務効率の低下や収益機会の逸失、さらには欠品防止の失敗といったリスクが高まります。

小売業者は、プロセスの改善や人材育成、そして高精度なデータ活用に注力することで、棚インテリジェンスを活用した大幅な業務効率化と売上向上を実現できます。

多くの小売業者にとって、棚インテリジェンスはもはや戦略的に不可欠な技術です。現状の技術水準は十分に成熟しており、投資に対するリターンも明確です。これを積極的に取り入れた企業こそが、これからの実店舗小売の未来を牽引していくでしょう。

今こそ、棚の状況をただ推測するのではなく、正確に把握することが求められています。

棚の潜在力を引き出し、売上アップを実現しましょう。

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