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140億件のID-POSデータ活用法 トライアルのリテールAI(後編)

店舗のAI活用で「Amazon Go」はどのレベルにあるのか?国内でのトライアルの取り組みはどこまで進んでいるのか?AIを活用した「棚の欠品検知」や「ストア内の滞留分析」など、進化したスマートストアの実例を西川CIOが解説します。
140億件のID-POSデータ活用法 トライアルのリテールAI(後編)
西川 晋二
トライアルホールディングス 取締役副会長 グループCIO/ティー・アール・イー 代表取締役社長

【140億件のID-POSデータ活用法 トライアルのリテールAI(後編)】

 次のお話なんですが、3つ目、リテールAIのことなんですが。これは、やはり皆さんもよくご存じだと思いますが、「Amazon Go」に刺激を受けました。このときは、バックの、いろんなサンドイッチとかをつくる人たちが15人ぐらいいらっしゃって、店舗内の補充に7人ぐらいいらっしゃって、われわれの見立てというか、見方では、よく中国では無人店舗がはやっているんですが、そうではない。ジャスト・ウォーク・アウトという体験をお客さまにお届けするという、そこに集中して、それを実現しているのかなと思っておりました。

 ただ、それをやる上で非常にヘビーな装置、それからコンピューティングのパワーを使われているという認識でおりました。決済の確定にも結構時間がかかるし、なるほど、これは素晴らしい体験を実現しているけれども、非常にコストが高いものなのかなというような推測をしておりました。

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