人工知能が小売に革命を起こす8つの方法

人工知能（AI）は小売業に多大な影響を与えています。ロボットが在庫確認、床の汚れの監視などを支援しているためです。 たとえば、スーパーマーケットは労働者の人員配置の課題に対応するのが難しいことが多いため、ロボットは消費者のトラフィックパターンの管理と値札の追跡を支援しています。 ロボットは、消費者の購買行動と群衆の反応に関するビジネスインテリジェンス（BI）も提供しています。

Juniper Researchは、小売業者が2022年までにAIに73億ドルを費やすと予測しています。これに対し、2018年には約20億ドルを費やしています。実店舗とオンライン小売業者の両方がロボットを導入しています。 Googleの小売業ソリューションのグローバルヘッドであるPravin Pillaiは、次のように述べています。

先月ニューヨーク市で開催された全米小売業連盟（NRF）カンファレンスの「小売のビッグショー」で、ペンサシステムズは、店舗の棚在庫監視に役立つドローンを披露しました。 Giant Food Storesの社長であるNicholas Bertramは、チェーンが500の店舗で「Marty」という名前のBadger Technologiesロボットをどのように実装するかについて議論しました。 AIは予測分析と組み合わされて、小売業者に最も売れる製品と提供する製品のパーソナライズ方法に関するデータを提供します。

GoogleのPillai氏は、小売業者は顧客の期待に応え、厳しいマージンに対処するためにテクノロジーを活用しています。 小売業者は、Google BigQueryやMongoDB Atlasなどのデータベースプラットフォームを使用して、トップセラーを特定し、在庫の補充方法に関する洞察を得るのに役立ちます。 「商品が棚にあるか、棚にないか、人々が店内をどこに歩いているかについての情報を取得できます」とPillai氏は言います。 「彼らは彼らが持っているフットプリントのために彼らがキャプチャできる多くのデータを持っています、そしてそれは同様に機械学習モデルを構築することができることにつながります。」

Pillaiによれば、製品の推奨事項は小売業のAIにとって論理的な最初のステップでした。 「MLがパワーアップすることで予測の量が明るくなっている」 。 小売業者はMLを使用して、「どの製品を運ぶべきかをより正確に予測する」と彼は言いました。 Pillaiによると、調査会社Capgeminiなどの企業の会話型商取引アシスタントは、自然言語処理（NLP）とMLモデルを組み合わせて、オンラインショッピングプロセス中に顧客にガイダンスを提供します。

小売業界に革命をもたらしている8つのクールなテクノロジーを紹介します。

1 Caperがスマートショッピングカートを導入

ニューヨークに本拠を置く小売技術ベンダーのブルックリンは、コンピュータービジョン、センサーフュージョン、3台のカメラを使用してカートに入れられた商品を自動的に呼び出す、スマートなセルフチェックアウトショッピングカートを開発しました。 製品を初めてカートに入れるとき、カートが製品を「学習」できるように、顧客はそれをスキャンする必要があります。 最初のスキャンの後、コンピュータービジョン機能が引き継がれ、アイテムをカートに簡単に入れることができます。 買い物客がアプリをダウンロードすることなく、Caperは自動的に価格を集計します。 買い物が終わったら、ショッピングカートのクレジットカードリーダーを使用してチェックアウトできます。 モバイルペイまたはクレジットカードを使用できます。 買い物客はバッグを取り出して出かけることができます。

「私たちは、最も一般的なツールの1つであるショッピングカートを「強力なショッピングカート」に変えました」と、Caperの共同設立者兼CEOであるLindon Gao氏は述べています。 「パーツは、センサーフュージョンとコンピュータービジョンにより、カートに投げ込まれているアイテムを直接識別することができます。」

スマートショッピングカートは、以前はオンラインで発見されていた実店舗にデジタルテクノロジーを組み込む方法です、とGaoは述べています。 「可視性と透明性を備えたオンラインショッピングのデジタルコンポーネントを物理的な店舗に持ち込みたい」と彼は言いました。

ケーパーのカートは、カートに入れられた製品の内蔵タブレットのレシピもすぐに提案します。 Caperは、名前をまだ公開できない大企業の小売業者と協力しています。 同社はこれまでのところ、ニューヨークの2つの店舗（すべて自然な食料品店Foodcellar&Co. MarketとGala Fresh Farms）にスマートショッピングカートを展開しています。 ケーパーは、2019年にスマートショッピングカートを150店舗に提供する予定です。現在、食料品店に注力しているケイパーは、他のタイプの小売店やコンビニエンスストアに進出する予定です。 （画像クレジット：PCMag）



2 Spoon GuruはAIを使用して、食物アレルギーを持つ買い物客を支援します

食品検索および発見エンジンのSpoon Guruは、AIを使用して、アレルギー患者がニーズに合った成分を含む店内の製品を見つけるのに役立つモバイルアプリを提供しています。 このアプリは、デジタルシェルフラベルをスキャンし、ビーコンを使用して、店舗のキオスクと統合します。 バーコードをスキャンすることで、買い物客は、商品にナッツが含まれていないかグルテンが含まれていないかなど、店のどの食品が自分にとって安全かを知ることができます。 このサービスは、180の独自の食事属性をサポートしています。

Spoon Guruの共同設立者兼共同CEOであるMarkus Stripf氏は次のように述べています。 「私たちは、個々の製品とレシピに関連する大量のメタデータを最適化および強化し、ビーガン、グルテンフリー、低コレステロール、高繊維などの食事属性と照合します。」 Stripf氏は、彼の妻にはいくつかの食事制限があり、スーパーマーケットで食品ラベルを読むのに苦労していたため、会社のアイデアを思いついたと言いました。

Spoon Guruは英国のTescoスーパーマーケットで入手可能であり、同社はツールを米国のスーパーマーケットに拡張するための議論を行っています。 「当社のプラットフォームにより、テスコの顧客は、食事のニーズに合った品揃え全体で、すべての製品とレシピを正確かつ即座に見つけることができます」とストリップフ氏は言います。 実店舗で使用されるスキャン機能に加えて、Spoon Guruはオンラインサイトの属性フィルターも統合しています。 （画像クレジット：Spoon Guru / Tesco）



3 OcadoはGoogle Cloud MLを使用して顧客の苦情を処理します

英国に拠点を置くオンライングローサーOcadoは、Google Cloud Machine Learning Engineを搭載した機械学習（ML）を使用して、ショッピングデータからの分析速度を向上させ、顧客体験を向上させています。 Google CloudのPillai氏によると、顧客がOcadoに苦情を書いた場合、OcadoはMLモデルを使用して着信メッセージを分類および分類できます。

Googleによると、OcadoはGoogle Cloud MLテクノロジーを使用することで、電子メールへの応答を4倍速く（3.5％増加）できます。 OcadoはGoogleのML用TensorFlowオープンソースソフトウェアライブラリを使用してMLアルゴリズムにアクセスし、顧客のメールにタグを付けて分類します。 オンライン食料品店は、応答のために電子メールに優先順位を付けることができます。

Pillaiによると、MLと分析に加えて、Ocadoは自動ロボット（上記）を使用して、顧客のパッケージ注文を支援します。 ロボットは、Google CloudのAI技術を使用しています。 「彼らは、これらのシステムがグリッド上で動作し、他のカートの存在を知っているロボットのセットアップを持っています」と彼は言いました。

Ocadoは、自動倉庫の一部としてMLをロボットに組み込み、エラーからの回復を支援し、デバイスの自己テストを強化することを検討しています。 （画像クレジット：Ocado）



4 Heasy the Robotは顧客を正しい方向に向ける

デジタルキオスクは、空港、ショッピングモール、駅などの場所に何年も存在していましたが、現在では、Hease Roboticsなどの企業がモバイルを少し増やしています。 同社によれば、モバイルキオスクは固定式キオスクの20倍のインタラクションをもたらします。 Hease Roboticsの共同設立者兼最高技術責任者（CTO）であるJade Le Maitreによると、Hease Roboticsは月に20台の「Heasy」ロボットを生産しています。 同社は、デンマーク、フランス、ドイツなどの国の小売店でHeasyロボットを展開しています。 フランスでは、ハイパーマーケットのE.ルクレールでロボットのヒージーを見つけることができます。 同社は、Heasyロボットを米国に拡大する予定です。

ロボットは、顧客のロイヤルティカードをスキャンして、その買い物客に関連する取引を表示できます。 次に、同社のソフトウェアは、顧客が店舗で過ごす時間など、ショッピングモールの問題点に対処するためにデータを収集します。 やさしくロボットが店の周りに顧客を誘導します。

「施設の地図を持っているので、ロボットが特定の店舗や特別なプロモーションへの道順を教えてくれます」とル・マイトレは言いました。 「昼食の時間になったら、昼食をとるように勧めます」

Le Maitreによると、Heasy the robotなどのAI製品の究極の目標は、顧客と小売業者の両方に役立つ最も関連性の高いデータを提供することです。 商人にとって、それはより多くの製品を販売し、収益を増やす方法に関するデータです。 消費者にとって、そのデータは、小売業者が買い物客が望むもので得るデータです。 （画像クレジット：Hease Robotics）



5 Intel Powersキャッシャーフリーストア

Amazonは、レジなしの小売店の成長傾向の主要なプレーヤーであり、2021年までに3, 000の新しいレジなしの食料品店をオープンする計画であると伝えられています。 。 別の革新的な実装では、Cloud PickとIntelは自動化されたドアアクセス、カメラ、コンピュータービジョンを組み込んだレジなしの店舗で協力し、お客様がレジなしでチェックアウトできるようにします。

この技術には、計量センサー、Intel Core i5 8500Tプロセッサー、Intel Deep Learningを組み込んだOpenVINOツールキットも含まれています。 インテルのリテールソリューション部門のチーフイノベーションオフィサー（CIO）であるステイシーシュルマンによると、キャッシャーレスストアテクノロジーのタイプの違いは、使用するセンサーのタイプにある可能性があります。 一部の店舗には重量センサーがあり、その他の店舗にはBluetooth Low Energy（BLE）が使用されています。

認証ゲートは、モバイルトランザクションを安全に保ちます。 Cloud PickのAI技術は、コンピュータービジョン、ディープラーニング、センサーフュージョンを組み合わせた自動運転車に似ています。 バックグラウンドで、Cloud PickのIntelligent Retailing Platform（C-IRP）を使用すると、小売業者は店舗レイアウトを最適化し、店舗のトラフィックを増やすためのデータを提供できます。 スタッフが店の周りを歩き回って、チェックアウトを処理する必要なく顧客を支援するためにまだ存在する可能性があります。 （画像クレジット：Intel）



6 AWM Smart Shelfが対象製品情報をプッシュ

スマートシェルフは、顧客が実店舗を訪れることに興味を持ち続けることができる別の技術です。 そのような製品の1つであるAWM Smart Shelfは、LEDディスプレイと対象製品情報を備えています。 カメラは買い物客の行動と人口統計に関するデータを収集し、表示する動画をパーソナライズします。 AWMは、年齢、性別、または民族に応じてビデオをカスタマイズできます。 AIコンポーネントは、店舗内の棚の可用性を追跡します。 AWMスマートシェルフには、コンピュータービジョンを使用したレジ不要のチェックアウトが組み込まれています。 プラットフォームは、棚から製品が取り除かれたことを検知し、これらのアイテムを顧客のカートに追加します。 その後、買い物客はデジタルウォレットを通じて請求されます。 （画像クレジット：AWM Smart Shelf）



7 Celect MLは、店舗が在庫需要を予測するのに役立ちます

Lucky Brandは、店舗での商品の割り当てを最適化するためにMLおよび高度な分析に注目している小売業者の1つです。 Celectの予測および最適化プラットフォームは、データモデリングおよび予測データベースでこれを可能にします。 マサチューセッツ工科大学のコンピューターサイエンスおよび人工知能研究所のAIテクノロジーを活用したセレクプラットフォームは、顧客関係管理（CRM）データおよび販売トランザクションからデータを引き出すことで、ラッキーブランドなどの小売業者を支援します。

セレクトのジョン・アンドリュース氏は、次のように語っています。 （画像クレジット：セレクト）



8 Zone24x7 Aziro Robotは店舗の在庫数を取得します

大規模なデパートはAziroと呼ばれるロボットをテストしています

Zone24x7。 無線周波数識別（RFID）を使用して棚の在庫を確認する自律センシングシステムを備えています。 Zone24x7は、RFIDが在庫数の精度を高め、店舗内のアイテムを見つける能力を向上させるのに役立つと述べています。 店舗のショールームに加えて、Aziroロボットは倉庫と流通センターで使用されます。

Aziroロボットは3D、バンパー、ソナーセンサー、およびレーザー距離計を備えており、店舗内のナビゲーションを支援します。 最近の多くのデバイスと同様に、Aziroロボットはリモートで制御できます。 クラウドベースのフリート管理システムを使用してこれを行うことができます。これは、店舗がメンテナンスタスクを整理するのに役立ちます。

Aziroロボットはオープンソースロボットオペレーティングシステム（ROS）で実行され、MySQLオープンソースデータベースシステムにデータを送ります。 また、Apache NiFiを使用してデータを配布し、UbuntuオープンソースOSを使用します。 （画像クレジット：Zone24x7）