21世紀の小売施策：ARの準備は良いですか？

拡張現実 (AR) は、ビデオゲーマーの生活を変えるだけでなく、小売施策における「ラストワンマイル」を含め、消費財・小売業が抱えるさまざまな問題を解決する可能性を秘めています。

このスライドでは、プロセスの効率とデータの精度を向上させ、最終的に売上を伸ばす方法を紹介しています。

小売業界ではイノベーションの導入が進んでいますが、実店舗の施策には時代遅れの手法が使用されることが珍しくありません。商品棚に陳列した商品の品揃え（仕分け）、数量、露出、価格、プロモーションが適切かを追跡する場合、いまだにCPG企業の多くが、営業担当者を派遣し、手作業による監査を実施しています。店舗の状況は、ノートパッド、場合によってはモバイルアプリケーションを使用して撮影します。時間のかかる作業で、人為的エラーも起こりがちです。しかし、少しずつ変化の兆しが見えます。

百聞は一見に如かず：コンピュータービジョンによる小売施策の創造的破壊

コンピュータービジョンテクノロジーは、CPGブランドが小売の実店舗をデジタル化することで、このセクターを改革（創造的破壊）しています。

コンピュータービジョンの応用事例と言えば、画像認識（IR）でしょう。IRは、デジタル画像を使用して小売店の商品棚の状況をほぼリアルタイムで把握し、実行可能なインサイトをメーカーに提供します。これらのインサイトによって、現場の担当者が在庫切れの問題を即座に修正し、商品ディスプレイを最適化すると同時に、プラノグラムコンプライアンスを改善することができ、大きな価値を生み出します。IR搭載のソリューションは、手作業での監査と比較すると、客観的かつ一貫性のある方法で、店内の状況を追跡することができます。Trax Retail Executionを使用するブランドの場合、通常、SKUレベルの認識精度96%、1つのカテゴリで 3～5%の売上向上が報告されています。TraxがARによってIRを次のレベルに引き上げるに伴って、こうした数値は向上していくでしょう。

「プラスアルファ」のメリット：ARを使用することでIRの価値が強化されます。 

現在、IRの最大の課題は、商品棚に陳列した商品の画像をいかに正確に撮影するかということです。画像が重なって商品が重複したり、商品棚の一部を見落してしまうこともあります。不一致をチェックする大規模なチームがない限り、データの品質が低下し、インサイトが不完全または不正確になる可能性があります。

この問題を解決するのがARです。

TraxアプリのShelf Capture Assistantは、VIO（視覚慣性オドメトリ）を使用したAR機能を搭載し、商品棚のどのセクションを撮影したかを自動的に検出します。画面上の商品棚の撮影したセクションを色分けし、視覚的に表示するため、営業担当者は、見逃したセクションがあれば一目で確認できます。そのため、次にユーザーが通りかかった買い物客やおしゃべりな店長に邪魔された後、商品棚のどの部分から撮影を再開すべきかが正確に把握できるので、より迅速な監査につながります。さらに、重複が最小限に抑えられるので、複数の画像をデジタルでステッチ加工するIT経費を大幅に削減することができます。

TraxのVirtual Rulerは、カメラビューに映ったシーンを解析し、店内の水平面を見つけることもできます。つまり、商品棚と床を検出するので、このデータを使って各SKUの正確な位置とサイズを計算することができます。このようにARを使用することで、Traxソリューションは高い精度のデータを提供し、有効なインサイトを迅速を出すことができます。しかし、これはARの機能の一部に過ぎません。

長期ビジョン：ARの本当の可能性を引き出す

営業担当が画面上で即座に是正措置を確認できる。そんな未来を想像してみてください。たとえば、露出を増やすために、ある商品を少し左に動かすよう、図で説明することもできます。これによって、すぐに意味のある訂正ができるので、インサイトからアクションに至る時間を大幅に短縮できます。

こうした機能のほか、未知の用途もあり、ARは小売店の「ラストワンマイル」の課題を解決することもできるはずでしょう。これまでアナログの問題であった分野に拡張デジタルソリューションを用いることで、Traxは21世紀の小売施策を実現しようとしています。

詳しい情報、およびTraxのAR搭載アプリケーションの動作を見るには、以下のサイトをご覧ください。https://www.traxretail.com/technology/augmented-reality/